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红细胞动力学模型:预测药物副作用

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-11-05 09:25  浏览次数:74
摘 要:个性化医疗是大数据医学发展至今的必然产物,通过精准诊断、预测风险,实现最优化预防、治疗的定制医疗模式。其中,药物基因组学

个性化医疗(http://www.chemdrug.com/invest/253/)是大数据医学发展至今的必然产物,通过精准诊断、预测风险,实现最优化预防、治疗的定制医疗模式。其中,药物(http://www.chemdrug.com/)基因组学针对不同病情,依据个体基因信息,在临床用药上实现准确分型、个性化给药的目标。个性化用药的优势在于能够依据患者的基因组、代谢组、表观遗传等信息而提前预测药物的潜在价值。

但是,同一种药物,针对不同人,其反应不同。一些人会表现出很好的疗效,而一些人却会出现轻重不一的副作用。那么,如何规避药物副作用呢?

红细胞动力学模型:预测药物副作用

加州大学的科学家们认为,如果个性化医疗能够预测药物疗效、实现对症下药,那么,它也应该能够预测药物副作用。为了验证这一理念,他们进来了概念验证研究,证实在个性化医疗基础上预测药物副作用的可行性。相关研究成果于10月28日发表在《Cell System》期刊。

研究人员采集24份独立血液样本,获取红细胞的基因组和代谢组数据,以此数据构建了一个个体化红细胞动力学模型,能够预测红细胞对于药物的反应。

目前,这一多组学、多数据、个性化红细胞代谢动力学模型能够用于预测丙型肝炎药物的副作用。一旦红细胞动力学指数出现周期性变化,意味着药物反应出现差异。

加州大学圣地亚哥分校生物工程教授Bernhard Palsson表示,他们的研究目前还只是样本量小、概念性研究水平,尚且需要更大规模的研究进一步证实。但是红细胞预测模型预示着个性化动力学模型的可行性。

预测药物副作用的模型能够广泛应用于新药(http://www.chemdrug.com/)研发,制药(http://www.chemdrug.com/)公司(http://www.chemdrug.com/company/)可以在进行新药临床试验(http://www.chemdrug.com/sell/24/)之前,利用模型提前预测、筛选药物针对不同病患存在的副作用表现。

因此,该模型不仅仅能够用于预测药物的副作用,还能够提供一个保护机制,进一步完善患者能够基于自身基因信息获取精准化医疗的目标。

研究人员表示,下一步计划是寻找针对血小板的预测模型,相比于红细胞更复杂。考虑到肝脏是药物吸收、反应、出现副作用的要塞,所以研究的终极目标是构建肝细胞模型。

 
 
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