Новое исследование Лондонского университета королевы Марии, опубликованное в журнале Nature Medicine, показало, что молекулярное профилирование пораженной суставной ткани может значительно повлиять на эффективность конкретных лекарственных препаратов для лечения пациентов с ревматоидным артритом (РА). Исследователи также определили специфические гены, связанные с устойчивостью к большинству доступных лекарственных средств, обычно называемых рефрактерными заболеваниями, которые могут дать ключ к разработке новых успешных лекарств для помощи этим людям.
Несмотря на то, что за последние десятилетия в лечении артрита достигнут значительный прогресс, значительное число пациентов (примерно 40%) не реагируют на специфическую лекарственную терапию, а 5-20% людей с этим заболеванием устойчивы ко всем современным формам артрита.
Исследователи провели клиническое исследование на основе биопсии с участием 164 пациентов с артритом, в ходе которого проверялась их реакция на ритуксимаб или тоцилизумаб — два препарата, обычно используемые для лечения ревматоидного артрита. Результаты оригинального исследования, опубликованного в журнале The Lancet в 2021 году, показали, что среди пациентов с низкой молекулярной сигнатурой синовиальных В-клеток только 12% реагировали на лекарство, нацеленное на В-клетки (ритуксимаб), тогда как 50% реагировали на альтернативное лекарство. тоцилизумаб). Когда у пациентов был высокий уровень этой генетической сигнатуры, оба препарата были одинаково эффективны.
В рамках первого в своем роде исследования, финансируемого Программой оценки эффективности и механизмов (EME) в рамках партнерства MRC и NIHR, команда Queen Mary также рассмотрела случаи, когда пациенты не реагировали на лечение ни одним из наркотики и обнаружили, что существует 1277 генов, которые являются уникальными именно для них.
Опираясь на это, исследователи применили технику анализа данных, называемую моделями машинного обучения, для разработки компьютерных алгоритмов, которые могли бы прогнозировать реакцию на лекарство у отдельных пациентов. Алгоритмы машинного обучения, которые включали профилирование генов из биопсий, значительно лучше предсказывали, какое лечение будет работать лучше всего по сравнению с моделью, которая использовала только патологию тканей или клинические факторы.
Исследование убедительно подтверждает необходимость проведения генного профилирования биоптатов суставов, пораженных артритом, перед назначением дорогостоящих так называемых биологических таргетных препаратов. Это может сэкономить NHS и обществу значительное время и деньги и помочь избежать потенциальных нежелательных побочных эффектов, повреждения суставов и худших исходов, которые распространены среди пациентов. Помимо влияния на назначение лечения, такое тестирование может также пролить свет на то, что люди могут не реагировать ни на одно из имеющихся на рынке лекарств, подчеркнув необходимость разработки альтернативных лекарств.
Профессор Костантино Питцалис, профессор ревматологии в Университете королевы Марии в Лондоне, сказал: «Включение молекулярной информации до назначения пациентам лечения артрита может навсегда изменить то, как мы лечим это состояние. Пациенты выиграют от индивидуального подхода, который имеет далеко больше шансов на успех, а не назначение лекарств методом проб и ошибок, которое в настоящее время является нормой.
«Эти результаты невероятно интересны, поскольку демонстрируют потенциал, который у нас есть, однако эта область все еще находится в зачаточном состоянии, и потребуются дополнительные подтверждающие исследования, чтобы полностью реализовать перспективы прецизионной медицины при РА.
«Результаты также важны для поиска решений для тех людей, у которых, к сожалению, нет лечения, которое помогло бы им в настоящее время. Знание того, какие конкретные молекулярные профили влияют на это, и какие пути продолжают стимулировать активность заболевания у этих пациентов, может помочь в разработке новых лекарства, чтобы принести лучшие результаты и столь необходимое облегчение боли и страданий».
Включение этих сигнатур в будущие диагностические тесты станет необходимым шагом для перевода этих результатов в рутинную клиническую помощь.
Теги: артрит, ИИ
