Predicția tratamentului biologic pentru artrita reumatoidă
O echipă de cercetători de la Queen Mary, University of London, a dezvoltat o metodă bazată pe învățarea automată care poate prezice care tratamente biologice sunt cele mai eficiente pentru pacienții cu artrită reumatoidă. Acest sistem a reușit să prezică biologicul optim pentru 79-85% dintre pacienți în prima încercare, conform testelor de validare.
Importanța biologicelor în tratamentul artritei reumatoide
Artrita reumatoidă (AR) este o boală autoimună progresivă, caracterizată prin durere și inflamație la nivelul articulațiilor. Biologicele au revoluționat tratamentele pentru AR în ultimele două decenii, deoarece vizează cauzele celulare ale bolii fără a compromite întregul sistem imunitar. Spre deosebire de tratamentele convenționale care suprimă funcția sistemului imunitar, biologicele oferă o abordare mai precisă și eficientă.
Provocările actuale în selecția tratamentului
Înainte de această tehnică, identificarea biologicului corect pentru fiecare pacient era un proces imprecis, cu un procent de 40% din terapiile biologice care eșuau din cauza unei targetări inexacte. Noua metodă identifică care dintre cele trei tipuri principale de biologice – etanercept, tocilizumab sau rituximab – are cele mai mari șanse de succes pentru un pacient.
Metodologia de predicție
În cadrul unui studiu clinic recent, cercetătorii au realizat o caracterizare moleculară profundă și au dezvoltat o bază de date cu diferențe genetice între pacienții cu AR care au răspuns bine la biologice comparativ cu cei care nu au avut rezultate favorabile. Din aceste date, au construit trei modele predictive pentru cele trei biologice, testând răspunsul grupurilor de celule asociate AR la fiecare medicament.
Pentru a prezice biologicul corect pentru un pacient specific, se extrage o probă de țesut dintr-o articulație afectată de AR, iar activitatea a 524 de gene relevante este evaluată. Aceste scoruri sunt apoi corelate cu biologicul cel mai promițător.
Perspectiva asupra medicinei personalizate
Queen Mary, University of London, caută parteneri comerciali pentru a dezvolta sistemul predictiv pentru utilizarea în lumea reală, însă nu s-a anunțat un termen pentru implementare. Totuși, cercetătorii subliniază că medicina personalizată este încă la început și că abordarea trebuie aplicată cu precauție, având în vedere necesitatea unor date solide din studii clinice.
Concluzie
Noul sistem de predicție are potențialul de a reduce perioada de incertitudine și experimentare pentru pacienții cu artrită reumatoidă, îmbunătățind astfel calitatea vieții acestora și eficiența tratamentelor biologice.
