Одному человеку лекарство помогает, другому — нет. Причина может быть в генах

Один и тот же препарат может работать у разных людей по-разному. В одних случаях лечение оказывается эффективным, в других — недостаточным, а иногда повышается риск нежелательных реакций.

Одно из направлений, которое пытается разобраться в этой разнице, — фармакогенетика. Исследователи всё чаще используют для этого биоинформатику: она позволяет обрабатывать огромные объёмы генетических данных и искать связи между особенностями генов и действием лекарств.

Что предлагает современная фармакогенетика

Идея довольно простая: подобрать не просто препарат для конкретного заболевания, а препарат, который с большей вероятностью подойдёт конкретному человеку.

На эффективность и безопасность лекарств могут влиять так называемые фармакогены — гены, связанные с особенностями фармакокинетики и фармакодинамики препаратов. Изменения в них потенциально могут быть связаны с недостаточным эффектом лечения или повышенным риском побочных реакций.

В идеале всё должно выглядеть примерно так: правильный препарат — правильному пациенту — в правильной дозе.

Где здесь появляется биоинформатика

Проблема в масштабе данных. Современное секвенирование позволяет получать огромное количество генетической информации, а вручную искать в ней значимые закономерности невозможно.

Биоинформатические инструменты помогают эти данные извлекать, сопоставлять, аннотировать и интерпретировать. В результате исследователи могут искать генетические варианты, которые связаны с ответом на лечение, и потенциально использовать их для персонализированной терапии.

Что уже удалось найти

Авторы редакционной статьи в Frontiers in Pharmacology разобрали 11 исследований, посвящённых применению биоинформатики в фармакогенетике. Работы охватывают самые разные задачи — от поиска потенциальных биомаркеров до изучения эффективности конкретных препаратов.

В одном из исследований анализировали семь генов, связанных с метаболизмом пуринов, у пациентов с неспецифическим орбитальным воспалением. Для поиска значимых закономерностей использовали, в частности, GSEA, GSVA, LASSO-регрессию и SVM-RFE.

В другой работе исследователи изучили генетические варианты HLA-B у 561 человека из Кувейта. Такие данные могут использоваться для фармакогенетических исследований и развития персонализированной медицины.

Ещё одна работа была посвящена тоцилизумабу. Исследователи изучали, связаны ли определённые генетические варианты с риском смерти у пациентов, получавших препарат. Для оценки прогностических моделей использовали, в том числе, логистическую регрессию и внутреннюю проверку с помощью 500 бутстрэп-репликаций.

Причём здесь искусственный интеллект

Биоинформатика работает не только с отдельными генами. Исследователи используют большие базы данных, технологии высокопроизводительного анализа и различные вычислительные методы, чтобы искать связи между генами, лекарствами, мишенями препаратов и побочными эффектами.

В одной из рассмотренных работ, например, анализировали влияние рисперидона на экспрессию генов и строили сети взаимодействия белков. В другой изучали возможные связи между статинами и составом кишечной микробиоты с помощью генетических данных.

Авторы считают, что дальнейшее развитие секвенирования, геномных баз данных и искусственного интеллекта может облегчить внедрение фармакогеномики в клиническую практику.

Что из этого следует

Но сама публикация — это редакционный обзор 11 исследований, а не доказательство того, что генетическое тестирование уже позволяет точно подобрать лечение каждому пациенту. Речь идёт о направлении, которое активно развивается и пока требует дальнейшей проверки и клинического внедрения.