На пути к персонализированному прогнозу побочных эффектов

Исследователи университета Калифорнии в Сан-Диего разработали модель, которую можно использовать для прогнозирования побочных эффектов препарата при его применении разными пациентами. 

Руководитель исследования профессор Бернард Пэлссон (Bernhard Palsson) отмечает, что побочные эффекты весьма индивидуальны и прием одного и того же препарата может вызвать различные реакции у разных людей. Поэтому инструмент, позволяющий прогнозировать побочные эффекты препаратов, потенциально способен повысить эффективность работы фармацевтических компаний. Имея в распоряжении такой инструмент, они могли бы до начала проведения клинических исследований разделять пациентов на группы в зависимости от предрасположенности к развитию тех или иных побочных эффектов.

В качестве объекта исследования авторы выбрали эритроциты человека, так как эти клетки легко выделяются из образцов цельной крови и представляют собой очень простую платформу для выявления биомаркеров, ассоциированных с побочными эффектами препаратов.

На основании геномных и метаболомных данных, полученных при анализе клеток 24 человек, исследователи создали для каждого из них персонализированную прогностическую модель. Эти модели использовались для того, чтобы на метаболическом уровне разобраться в том, почему у одних людей развиваются побочные эффекты на препарат рибавирин, используемый для лечения гепатита С, а у других его прием не вызывает нежелательных реакций. Наиболее серьезным побочным эффектом рибавирина, является развивающаяся у 8-10% принимающих его пациентов анемия – состояние, характеризующееся выраженным снижением количества эритроцитов в крови.

Впоследствии авторы использовали разработанную модель для идентификации пациентов, входящих в группу риска по данному побочному эффекту, а также генетической вариации (дефицита инозинтрифосфатазы), потенциально защищающего от его развития.

Схема из статьи в Cell Systems

Они отмечают, что на сегодняшний день модель находится на стадии подтверждения концепции. Однако полученные результаты свидетельствуют о целесообразности применения персонализированных кинетических моделей для прогнозирования побочных эффектов лекарственных средств. Они также подчеркивают, что для подтверждения прогностической силы модели необходимо повторить исследование с участием по крайней мере нескольких сотен человек.

В ближайшем будущем они планируют разработать подобные прогностические модели для тромбоцитов, представляющих собой гораздо более сложный объект по сравнению с эритроцитами. Конечной целью является создание модели для клеток печени – гепатоцитов, так как в печени происходит метаболизм подавляющего большинства лекарственных препаратов и она является местом манифестации многих побочных эффектов.

Статья Aarash Bordbar et al. Personalized Whole-Cell Kinetic Models of Metabolism for Discovery in Genomics and Pharmacodynamics опубликована в журнале Cell Systems.

Евгения Рябцева

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам University of California, San Diego: Researchers are on their way to predicting what side effects you'll experience from a drug.