Medicamente: Prezicerea reactiilor adverse
Un grup de cercetatori din cadrul mai multor institutii, condusi de catre Facultatea de Medicina Harvard si Institutul Novantis de Cercetare Biomedicala a creat un instrument de invatare automata open-source, care poate identifica proteinele asociate cu efectele secundare ale medicamentelor.
Studiul a fost publicat in jurnalul Lancet – EBioMedicine si ofera o metoda noua de dezvoltare a medicamentelor mai sigure prin identificarea potentialelor reactii adverse inainte ca aceastea sa fie testate pe oameni in teste clinice.
Mai mult decat atat, aceste descoperiri ofera si informatii noi cu privire la raspunsurile oferite de corpul uman diferitilor compusi medicamentosi la un nivel molecular, atat in ceea ce priveste efectele dorite, cat si cele nedorite.
Conform co-autorului Robert Ietswaart – “Invatarea automata nu reprezinta un raspuns ideal si rapid pentru descoperirea medicamentelor, dar cred totusi ca poate accelera diferite aspecte ale procesului lung si dificil de creare a acestora. Chiar daca nu poate prezice toate reactiile adverse posibile, speram ca prin munca noastra cercetatorii sa poata observa din timp potentialele probleme, inca din stadiile incipiente ale dezvoltarii medicamentelor.”
Efectele secundare si dificultate de prezicere a acestora
Efectele secundare ale medicamenteleor, cunoscute si ca de reactii adverse, pot varia de la reactii usoare la reactii fatale.
Acestea pot aparea din mai multe motive:
- Pot aparea prin simplul consum al medicamentului conform prescriptiei;
- Din cauza dozajului incorect;
- Interactiunea dintre mai multe medicamente;
- Utilizarea medicamentului pentru alte cauze, diferite de cele pentru care a fost aprobat.
De-a lungul timpului cercetatorii si furnizorii de servicii medicale au aplicat diverse tactici pentru a evita sau pentru a reduce numarul de reactii adverse la medicamente. Cu toate acestea, un singur medicament poate interactiona cu multiple proteine din corp si nu doar in zonele tinta.
Din cauza acestor multipe interactiuni, poate fi greu de prezis daca un medicament va prezenta efecte secundare si tipul acestora. Mai mult decat atat, daca medicamentul produce pana la urma reactii adverse, poate fi greu de depistat proteina responsabila.
Pentru acest studiu, cercetatorii au creat un algoritm care sa creeze legaturi intre informatiile oferite de o baza de date cu privire la reactiile adverse raportate si o alta baza de date cu informatii despre 184 de proteine cu probabilitate ridicata de a interactiona cu anumite medicamente.
In urma informatiilor oferite, algoritmul a descoperit 221 de asocieri intre proteine individuale si reactii adverse specifice, unele dintre ele fiind deja cunoscute, iar alte nu.
Asocierea poate indica proteinele cu probabilitate ridicata de a deveni tinte medicamentoase si cele care pot produce reactii adverse.
Algoritmul si acuratetea informatiilor
Pentru a afla acuratetea informatiilor oferite de catre algoritm, cercetatorii au introdus informatii noi in sistem.
Pana in acel moment, algoritmul a invatat din diferite reactii adverse raportate pana in anul 2014. Cu toate acestea, pentru a testa acuratetea, cercetatorii au introdus informatii noi cuprinse intre anii 2014-2019.
In urma acestei actualizari au fost descoperite mai multe reactii adverse care nu au fost observate pana in acel moment. Mai mult decat atat, prezicerile anterioare nedovedite ale algoritmului au prezentat o corelatie cu rapoartele actualizate din ultimii ani.
“Prezicerile fals-pozitive crezute la inceput, s-au dovedit a fi reale atunci cand am introdus informatiile noi.” – Ietswaart.
Chiar daca cercetatorii au actualizat si imbunatatit modelul, acesta poate analiza mai putin de 1% din 20,000 de gene din genomul uman.
Conform co-autorului Ietswaart, acest algoritm nu reprezinta o intelegere completa a reactiilor adverse. Exita posibilitate ca multe alte gene si proteine sa contribuie la aparitia acestora, doar ca nu au fost create inca medicamentele specifice, motiv pentru care alti oameni de stiinta si cercetatori pot adauga informatii noi in acest algoritm, pentru a crea o baza de date cat mai mare.
Acest articol este de natura informativa. despre-medicina.ro, proprietarul si colaboratorii sai nu pot fi considerati raspunzatori pentru niciun prejudiciu/pierdere de orice fel.
Surse:
