O varietate de medicamente GLP-1 au fost utilizate pentru tratamentul diabetului de tip 2 în ultimii 20 de ani și mai recent pentru tratarea obezității, deoarece aceste terapii reduc glucoza din sânge și induc pierderea în greutate. Cu toate acestea, aproximativ 50% dintre pacienți își întrerup tratamentul cu aceste medicamente în decurs de un an de la prescrierea lor, iar reacțiile pacienților la aceste medicamente sunt cunoscute a fi variabile.
Ovation este o companie de date genomice cu sediul în SUA, iar PrecisionLife este o companie din Marea Britanie axată pe medicina de precizie, care folosește analiza avansată a datelor și inteligența artificială pentru a descoperi de ce unele persoane răspund diferit la boli și tratamente. Cele două companii au început o parteneriat la sfârșitul anului trecut pentru a construi instrumente genetice pentru a prezice care pacienți vor beneficia cel mai mult de medicamentele GLP‑1.
Faza I a studiului colaborativ este acum completă și a inclus date de la 4.600 de pacienți tratați cu terapii GLP-1. Eficiența a fost definită de modul în care medicamentele au reușit să reducă indicele de masă corporală (BMI) și hemoglobina glicată (HbA1c).
În total, au fost generate 2.500 de semnături genetice legate de eficiență și mapate către 1.100 de gene. Cercetătorii au identificat 15 mecanisme genetice principale legate de eficacitatea medicamentelor GLP-1 în această cohortă.
„Faza I a colaborării PrecisionLife/Ovation a demonstrat că putem identifica biomarkeri genetici asociați cu respondenți puternici și slabi la medicamentele agoniste ale receptorului GLP-1 și să prezicem cantitativ nivelul de eficacitate pe baza gradului lor de răspuns măsurat prin schimbările în BMI și HbA1c,” a explicat Steve Gardner, PhD, CEO al PrecisionLife, într-un comunicat de presă.
„În timp ce vedem multe căi cunoscute, un număr dintre genele identificate sunt în afara mecanismelor de acțiune ‘definite’ ale agonistului receptorului GLP-1 și sunt noi în literatură.”
Colaborarea va trece acum la Faza II. Ca parte a următorului etapă, cele două companii planifică să analizeze date de la 25.000 de pacienți și să includă mai multe date fenotipice.
„Rezultatele sugerează că prin combinarea seturilor de date unice și standardizate longitudinal ale lui Ovation și a înregistrărilor clinice cu platforma de analiză a stratificării pacienților mecanici a lui PrecisionLife, putem identifica combinații specifice de factori genetici și biologici care creează subgrupuri diferite, definite prin ‘răspuns’ în această categorie terapeutică crucială,” a spus Curt Medeiros, CEO al Ovation.io.
„Potrivirea pacienților cu terapii specifice în funcție de factorii lor individuali de risc și de răspuns, în loc să-i tratăm ca pe o populație omogenă, permite programe de dezvoltare mai țintite, cu mai puține riscuri și prescripții mai precise pentru pacienți.”
Alătură-te gazdei Jonathan D. Grinstein, PhD, Editorului nord-american pentru Inside Precision Medicine, în descoperirea poveștilor din spatele pionierilor din domeniu.
Sursa: [Link către studiul original]
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.