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Gli scienziati di Kobe sviluppano il modello matematico per predire gli effetti secondari della droga di cancro

Un gruppo di ricerca all'ospedale universitario di Kobe più ulteriormente ha illuminato la probabilità degli effetti secondari della droga di cancro che possono accadere dovuto le mutazioni genetiche nell'enzima di metabolismo. Il gruppo piombo dal Dott. TAKAOKA Yutaka egualmente ha sviluppato un modello matematico usando i risultati delle analisi di simulazione molecolari per predire la possibilità degli effetti secondari.

È sperato che questa ricerca apra la strada per le efficaci previsioni degli effetti secondari della droga di cancro e dei risultati di trattamento.

Questi risultati della ricerca in primo luogo sono stati pubblicati il 15 novembre 2019 nel giornale scientifico americano “PLOS UNO„.

Sfondo di ricerca

Le previsioni per quanto riguarda l'efficacia di trattamento del cancro e gli effetti secondari possono essere fatti per quanto riguarda 1. metabolismi della droga e l'efficacia di 2. droghe sull'amministrazione. Tuttavia, come le droghe saranno metabolizzate, la loro efficacia e la probabilità degli effetti collaterali dipende dalle diverse differenze. Per esempio, prima che un paziente con tumore del colon sia curato con la droga anticancro Irinotecan, un'analisi genetica del loro UGT1A1 deve essere eseguita. UGT1A1 è un enzima trovato pricipalmente nel fegato che è responsabile dell'elaborare molte sostanze chimiche, compreso Irinotecan. È conosciuto che il paziente con le mutazioni UGT1A1 nel gene (in particolare le mutazioni UGT1A1*6 e UGT1A1*28) incontra difficoltà che metabolizza questa droga di cancro, facente gli effetti secondari severi.

Negli ultimi anni, la tecnologia genetica dell'analisi sta avanzando e le nuove mutazioni in UGT1A1 stanno scoprende. Fin qui, intorno 70 mutazioni differenti sono state trovate. La capacità di ciascuna di queste mutazioni recentemente scoperte di metabolizzare le droghe è sconosciuta, quindi è difficile da determinare esattamente la probabilità degli effetti collaterali negativi agli agenti anticancro.

Metodologia di ricerca

Il professor Takaoka et al. ha usato i risultati dalle analisi molecolari di simulazione su elaboratore e dagli esperimenti bagnati del laboratorio (facendo uso delle celle) per sviluppare il seguente modello matematico per il metabolismo della droga dal UGT1A1.

Sono riuscito a usando questo modello matematico per predire la capacità dei mutanti UGT1A1 di metabolizzare l'agente anticancro con alta accuratezza secondo le indicazioni dell'istogramma. Le previsioni facendo uso dell'equazione matematica (barre grige) sono molto simili ai risultati reali (barre nere).

Sulla base di questi risultati, questo metodo poteva predire la droga che metabolizza l'abilità delle mutazioni UGT1A1. È sperato che questa metodologia potrebbe essere usata per predire la possibilità degli effetti collaterali della droga di cancro prima che siano prescritte anche per le mutazioni recentemente scoperte di UGT1A1.

Ulteriore ricerca

È preveduto che ulteriore ricerca facendo uso di simile metodologia potrebbe essere utilizzata per predire l'efficacia della droga di cancro. Il professor Takaoka et al. già ha utilizzato il K-computer di RIKEN per eseguire un'analisi di base e corrente stanno funzionando verso potere predire l'efficacia delle droghe utilizzate nel trattamento del cancro del polmone.

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.