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Les scientifiques de Kobe développent le modèle mathématique pour prévoir des effets secondaires de médicament contre le cancer

Une équipe de recherche au centre hospitalier universitaire de Kobe ont davantage illuminé la probabilité des effets secondaires de médicament contre le cancer qui peuvent se produire en raison des mutations génétiques dans l'enzyme médicament-métabolisante. L'équipe aboutie par M. TAKAOKA Yutaka a également développé un modèle mathématique à l'aide des résultats des analyses de simulation moléculaires pour prévoir la possibilité d'effets secondaires.

On l'espère que cette recherche préparera le terrain pour des prévisions efficaces des effets secondaires de médicament contre le cancer et des résultats de demande de règlement.

Ces découvertes de recherches étaient d'abord publiées dans le tourillon scientifique américain « PLOS UN » le 15 novembre 2019.

Mouvement propre de recherches

Des prévisions concernant l'efficacité de traitement contre le cancer et les effets secondaires peuvent être effectués concernant 1. métabolisme de médicament et efficacité de 2. médicaments sur la gestion. Cependant, à quel point des médicaments seront métabolisés, leur efficacité et la probabilité des effets secondaires dépend des différences individuelles. Par exemple, avant qu'un patient présentant le cancer du côlon soit soigné avec du médicament anticancéreux Irinotecan, une analyse génétique de leur UGT1A1 doit être effectuée. UGT1A1 est une enzyme trouvée principalement dans le foie qui est responsable de traiter beaucoup de produits chimiques, y compris Irinotecan. On le sait que le patient présentant des mutations dans le gène UGT1A1 (en particulier les mutations UGT1A1*6 et UGT1A1*28) ont la difficulté métabolisant ce médicament contre le cancer, effectuant des effets secondaires sévères.

Ces dernières années, la technologie d'analyse génétique avait avancé et des mutations neuves dans UGT1A1 sont découvertes. Jusqu'à présent, environ 70 mutations différentes ont été trouvées. La capacité de chacune de ces mutations neuf découvertes de métaboliser des médicaments est inconnue, pour cette raison il est difficile de déterminer exactement la probabilité des effets indésirables aux agents anticancéreux.

Méthodologie de recherches

Professeur Takaoka avait l'habitude et autres les résultats des analyses moléculaires de simulation sur ordinateur et des expériences mouillées de laboratoire (utilisant des cellules) pour développer le modèle mathématique suivant pour le métabolisme de médicament par l'UGT1A1.

Elles ont réussi à employer ce modèle mathématique pour prévoir la capacité des mutants UGT1A1 de métaboliser l'agent anticancéreux avec l'exactitude élevée suivant les indications du diagramme à barres. Les prévisions utilisant l'équation mathématique (barres grises) sont très assimilées aux résultats réels (barres noires).

Basé sur ces résultats, cette méthode pouvait prévoir le médicament métabolisant la capacité des mutations UGT1A1. On l'espère que cette méthodologie pourrait être employée pour prévoir la possibilité d'effets secondaires de médicament contre le cancer avant qu'elles soient prescrites même pour des mutations neuf découvertes d'UGT1A1.

Davantage de recherche

On s'attend à ce que davantage de recherche utilisant une méthodologie assimilée pourrait être utilisée pour prévoir l'efficacité de médicament contre le cancer. Professeur Takaoka et autres ont déjà utilisé le K-ordinateur de RIKEN pour exécuter une analyse fondamentale et ils travaillent actuel vers pouvoir prévoir l'efficacité des médicaments utilisés dans le traitement contre le cancer de poumon.

Source:
Journal reference:

Takaoka, Y., et al. (2019) Establishment of the experimental procedure for prediction of conjugation capacity in mutant UGT1A1. PLOS ONE. doi.org/10.1371/journal.pone.0225244.