Տպել
Լոնդոնի Մարիա թագուհու համալսարանի նոր հետազոտությունը, որը հրապարակվել է Nature Medicine ամսագրում, ցույց է տվել, որ հիվանդ անոթի հյուսվածքների մոլեկուլյար պրոֆիլավորումը (հետազոտություն, որն օգնում է ուսումնասիրել հյուսվածքների բոլոր հատկություններն ու ընտրել այն դեղամիջոցների ցանկը, որոնք հարմար են կոնկրետ պացիենտին եւ արդյունավետ կպայքարեն հիվանդության դեմ – խմբ.) կարող է էապես ազդել ռեւմատոիդ արթրիտ ունեցող պացիենտի բուժման համար անհրաժեշտ դեղերի արդյունավետության վրա։ Հետազոտողները նաեւ հայտնաբերել են առանձնահատուկ գեներ՝ կապված հասանելի դեղամիջոցային թերապիաների հանդեպ պացիենտների կայունության հետ, ինչը կարող է դառնալ նոր, հաջող դեղերի ստեղծման բանալի։
Չնայած վերջին տասնամյակներում արթրիտի բուժման հարցում ձեռք է բերվել զգալի առաջընթաց, մեծ թվով պացիենտներ (մոտ 40 տոկոս) չեն արձագանքում այդ դեղային թերապիային, իսկ հիվանդությունն ունեցող մարդկանց 5-20 տոկոսը կայուն է գոյություն ունեցող բոլոր դեղերի հանդեպ։
Հետազոտողները կլինիկական փորձ են կատարել բիոպսիայի հիման վրա, որին մասնակցել է 164 պացիենտ, ստուգվել է նրանց արձագանքը ռիտուկսիմբին կամ տոցիլիզումաբին, այս դեղերը սովորաբար օգտագործում են ռեւմատոիդ արթրիտը բուժելու համար։ The Lancet ամսագրում 2021թ. հրապարակված հետազոտության արդյունքները ցույց են տվել, որ սինովիլային В-բջիջների մոլեկուլյար կառուցվածքի ցածր մակարդակ ունեցող պացիենտների միայն 12 տոկոսն է արձագանքել В-բջջի դեմ ուղղված դեղամիջոցին, այն դեպքում, երբ 50 տոկոսն արձագանքել է այլընտրանքային դեղամիջոցին (տոցիլիզումաբին)։ Երբ պացիենտների մոտ նկատվել է այդ գենետիկ կառույցի բարձր մակարդակ (ԴՆԹ սիգնատուրա կամ գենետիկ սիգնատուրա՝ մեկ քրոմոսոմի մեջ մարկերեների հավաքածու, որոնք ժառանգվել են միասին – խմբ.), երկու դեղամիջոցն էլ միանման արդյունավետ են եղել։
Գիտնականների թիմն ուսումնասիրել է նաեւ այն դեպքերը, երբ պացիենտները չեն արձագանքել բուժմանը ոչ մի դեղամիջոցի դեպքում, եւ հայտնաբերել են, որ գոյություն ունի 1 277 գեն, որոնք բնորոշ են միայն իրենց։
Հենվելով դրա վրա՝ հետազոտողները կիրառել են տվյալների ուսումնասիրման այն մեթոդը, որը կոչվում է մոդելների ուսուցման մեքենաներ՝ մշակելու համար համակարգչային ալգորիթմեր, որոնք կարող էին կանխատեսել առանձին պացիենտների պատասխանը դեղամիջոցին։ Բիոպսիայից գեների պրոֆիլավորումը ներառող մեքենայական ուսուցման ալգորիթմերը ցույց են տվել շատ ավելի լավ արդյունքներ՝ կանխատեսելու համար, թե որ բուժումն ավելի լավ կաշխատի այն մոդելի համեմատ, որն օգտագործել է միայն հյուսվածքների պաթոլոգիան կամ կլինիկական գործոնները։
Հետազոտությունն ապացուցում է գենային պրոֆիլավորում անցկացնելու անհրաժեշտությունը։ Նման թեստավորումը կարող է լույս սփռել այն հարցի վրա, թե որ պացիենտները կարող են չարձագանքել շուկայում առկա որեւէ դեղամիջոցի՝ ընդգծելով այլընտրանքային դեղամիջոցի ստեղծման անհրաժեշտությունը։
«Մոլեկուլյար ինֆորմացիան հաշվի առնելը արթրիտի բուժում նշանակելուց առաջ կարող է ընդմիշտ փոխել մոտեցումն այդ հիվանդության հարցում։ Պացիենտները կշահեն անհատականացված մոտեցումից, որն անհամեմատ ավելի շատ հաջողության շանսեր ունի դեղերի նշանակման սխալների եւ ստուգումների համեմատ, որը ներկայում նորմ է դարձել»,- ասել է Լոնդոնի Մարիա թագուհու համալսարանի ռեւմատոլոգիայի պրոֆեսոր Կոնստանտինո Պիտցալիսը։
