Ревматоидный артрит (RA) – хроническая болезнь, которая причиняет боль, жесткость, опухоль и ограничение в движении и функции многократных суставов. Хотя суставы – основные части тела, затронутые РА, воспламенение может развиваться в других органах также. Приблизительно у 1,3 миллионов американцев есть РА, и болезнь, как правило, поражает женщин вдвое более часто, чем мужчины.
Привлекая данные из исследования ОРБИТЫ, рандомизированного, контролируемого исследования пациентов РА в Соединенном Королевстве, исследователи искали маркеры экспрессии гена, которые помогут предсказать ответы или на наркотики TNFi или на терапию B-клетки rituximab или обоих.Данные об ОРБИТЕ «показали, что пациенты, у которых есть серопозитивный ревматоидный артрит, так же вероятны ответить на rituximab терапию, когда по сравнению с терапией анти-ФНО», сказал Дункан Портер, Мэриленд, Почетный Адъюнкт-профессор и ревматолог консультанта в Университетской клинике королевы Елизаветы в Глазго, Шотландия и одном из ведущих авторов исследования. «Однако значительная пропорция пациентов не ответила на их первый биологический препарат, но ответила, когда они были переключены на альтернативу.
Если мы могли бы определить маркеры в крови, которая предсказала, на который, скорее всего, ответят пациенты препарата, который позволит нам выбирать лучшее лечение того пациента в начале, вместо того, чтобы полагаться на эмпирический подход».Доктор Портер и его коллеги – исследователи упорядочили РНК от периферической крови 241 пациента РА, принятого на работу на исследование ОРБИТЫ после первого истощения рибосомного и РНК глобина. Они использовали 70 процентов образцов, чтобы разработать модели предсказания ответа и зарезервировали 30 процентов для проверки.
Клинический ответ на методы лечения был определен как понижение DAS28-ESR (счет деятельности болезни) 1,2 единиц между основанием и в три месяца. Они использовали многократные инструменты машинного обучения, чтобы предсказать общий живой отклик и отличительные ответы на TNFi и rituximab. Они также использовали десятикратную перекрестную проверку, чтобы обучить модели живому отклику, и затем проверили их на образцах проверки также.
Используя векторную машину поддержки рекурсивное устранение особенности, исследователи определили три подписи экспрессии гена, которые предсказали ответы терапии. Восемь генов предсказали общий живой отклик и к TNFi и к rituximab, 23 гена предсказали живой отклик к TNFi, и 23 гена предсказали живой отклик к rituximab.Исследователи также проверили свои модели предсказания на наборе проверки, и это привело к ПТИЦЕ РУХ (рабочие характеристики приемника) вопросы сюжета с AUC (область под кривой) 91,6 процентов для общего живого отклика, 89,7 процентов для ответа TNFi и 85,7 процентов для rituximab ответа.
«Есть действительно маркеры экспрессии гена, которые предсказывают определенный для препарата ответ», сказал доктор Портер. «Если подтверждено, это позволит стратификацию пациентов в группы более вероятно, чтобы ответить на один препарат, а не другого. Это привело бы к более высоким долям ответивших и уменьшенной вероятности получения суда над неэффективным препаратом. Поскольку неэффективное лечение связано с болью, жесткостью, нетрудоспособностью и уменьшенным качеством жизни, это приведет к лучшему уходу за больным».
Подтверждение этих моделей – следующий шаг для исследования в этой области, сказал доктор Портер.«Результаты должны быть подтверждены, используя предназначенную РНК упорядочивающая, или внутренняя проверка, и затем проверены в новой когорте пациентов или внешней проверке.
В конечном счете коммерческий комплект тестирования был бы развит, чтобы позволить клиницистам проверять пациентов, прежде чем они пройдут лечение, чтобы вести их к наиболее эффективному лечению», сказал он.