Studija UCLA iznela je novi okvir za koji istraživači kažu da bi poboljšao prediktivnu moć genetike kako bi se utvrdilo koliko će pacijent reagovati na uobičajeno propisane lekove, kao i ozbiljnost bilo kakvih neželjenih efekata.
Objavljena u časopisu Cell Genomics, studija je otkrila da podaci iz velikih biblioteka sekvenciranih ljudskih genoma i drugih bioloških podataka, poznatih kao biobanke, mogu pružiti novi uvid u genetsku arhitekturu odgovora na široko propisane lekove.
Prvi autor studije i dr. UCLA Bioinformatics. kandidat Michal Sadovski je rekao da je najčešći metod koji se koristi za analizu genetike odgovora na lek kroz farmakogenomske studije kod genotipizovanih učesnika randomizovanih kontrolisanih ispitivanja. Međutim, ove studije imaju mali broj učesnika, skupe su i ponekad nisu ni izvodljive u zavisnosti od leka, rekao je Sadovski.
Genetski podaci u biobankama pružaju nekoliko prednosti. Pored toga što sadrže sekvencionirane genetske podatke velikih populacija, uključujući ljude koji uzimaju i ne uzimaju određene lekove, ove biblioteke se takođe mogu analizirati po nižoj ceni. Dok podaci o biobanki ne mogu zameniti randomizovana kontrolisana ispitivanja, oni mogu otključati nove informacije koje mogu poboljšati buduće studije i unaprediti evolutivno polje korišćenja genetike za predviđanje ishoda lečenja, rekao je Sadovski.
„Nadamo se da će to u budućnosti omogućiti kliničarima i pacijentima da odvagaju koristi i rizike lečenja na personalizovaniji način, i donesu bolje informisane i pravovremene odluke da krenu sa lečenjem“, rekao je Sadovski. „Očekujemo da će analiza podataka biobanke biti najkorisnija za lekove koji se široko propisuju.
Studija, koju su nadgledali profesor neurologije, računarske medicine i humane genetike UCLA Noah Zaitlen i asistent profesora genetske medicine UChicago Andi Dahl, koristila je genetske podatke od više od 342.000 ljudi u UK Biobank. Istraživači su analizirali kako je njihov genetski sastav uticao na njihov odgovor na četiri najčešće propisivana leka u svetu: statine za visok holesterol, metformin za dijabetes tipa 2, varfarin za krvne ugruške i metotreksat za autoimune bolesti i rak.
Sadovski i njegove kolege nastojali su da utvrde koliku je ulogu genetska varijacija igrala u varijabilnosti kao odgovor na ove lekove, kao i koji su specifični geni uključeni.
„Ako se mnogo toga može objasniti genetikom, onda se genetika može koristiti kao dobar prediktor o tome kako ćete reagovati na lek“, rekao je Sadovski.
„Recite da želite da uzimate statine zbog nivoa holesterola. Vaš lekar može da pogleda vašu genetiku i da vam da mišljenje, uključujući potencijalne neželjene efekte. Ako imate prediktore koji kažu da ćete dobro reagovati i male su šanse da ćete imaju neželjene efekte, verovatno je dobar izbor za početak lečenja.“
Na primer, studija je identifikovala 156 gena koji potencijalno mogu da utiču na varijaciju uticaja statina na nivoe LDL holesterola. Ukupno, oko 9% varijacija odgovora na lek je pripisano genetskim razlikama od osobe do osobe.
Pored toga, studija je otkrila da interakcije gena i lekova takođe mogu uticati na prediktivnu moć alata za genetski rizik poznatog kao poligeni skor. Poligeni rezultati se koriste za sumiranje kombinovanog efekta velikog broja genetskih varijanti kako bi se procenio rizik osobe za razvoj određene osobine ili bolesti. Modeli za generisanje ovih rezultata moraju biti obučeni na osnovu genetskih podataka iz velikih populacija ljudi i imaju važna ograničenja, uključujući da se uglavnom zasnivaju na podacima ljudi evropskog porekla.
Studija Sadovskog otkrila je da je tačnost standardnih poligenih rezultata verovatno podložna u kliničkim kontekstima jer je sadržala podatke i od korisnika statina i onih koji ne koriste statine.
„Bili smo iznenađeni kada smo videli da poligeni prediktori imaju tako značajne razlike u učinku između ljudi koji uzimaju i ne uzimaju lekove“, rekao je Sadovski.
„Takođe smo bili iznenađeni veličinom heritabilnosti specifične za lek za neke ishode. Oni zajedno sugerišu da bi dodatne genetske asocijacije i komponente nedostajuće naslednosti mogle biti otkrivene kroz buduće studije specifične za kontekst kompleksne bolesti.“
Studija ima nekoliko ograničenja, sa budućim radom koji je potreban da bi se poboljšala pouzdanost zaključivanja iz opservacionih podataka iz biobanka i da bi se razumela ograničenja predviđanja genetskog rizika.
