Znanstveniki bi se morda lahko lotili takšnih težav že prej v procesu razvoja zdravil, ko zdravila preidejo s testiranja na živalih v klinična preskušanja, z novim računskim modelom, ki so ga razvili raziskovalci z univerze Purdue in Massachusetts Institute of Technology.
Raziskovalci imenujejo model "TransComp-R". V študiji, objavljeni leta Znanstvena signalizacija , model so uporabili za identifikacijo spregledanega biološkega mehanizma, ki je verjetno odgovoren za bolnikovo odpornost na infliksimab.
Pri predkliničnih testiranjih novih zdravil je tak mehanizem težko ujeti, ker imajo lahko živalski modeli človeških bolezni različne biološke procese, ki povzročajo bolezen ali so odziv na terapijo. Zaradi tega je težko prevesti opažanja iz poskusov na živalih v človeški biološki kontekst.
Ta model bi lahko pomagal bolje določiti, katera zdravila bi morala preiti s testiranja na živalih na ljudi. Če obstaja razlog za neuspeh zdravila, na primer odporni mehanizem, ki iz študij na živalih ni bil očiten, potem bi ta model to tudi potencialno odkril in pomagal pri oblikovanju kliničnega preskušanja. "
Doug Brubaker, Docent za biomedicinsko inženirstvo, Univerza Purdue
Brubaker je kot podoktorski sodelavec na MIT vodil razvoj in preizkušanje tega modela.
TransComp-R združuje na tisoče meritev iz živalskega modela na le nekaj podatkovnih koordinat za primerjavo z ljudmi. Zmanjšani podatki pojasnjujejo najpomembnejše vire bioloških razlik med živalskim modelom in človekom.
Od tam, Znanstveniki bi lahko usposobili druge sklope modelov za napoved človekovega odziva na terapijo v smislu teh podatkovnih koordinat iz živalskega modela.
Za infliksimab, podatki iz modela miši in človeka se niso ujemali, ker sta bili to različni vrsti bioloških meritev. Podatki o modelu miši so bili v obliki črevesnih beljakovin, ker so bili podatki bolnikov na voljo samo v obliki izraženih genov, neskladje, ki ga je TransComp-R lahko odpravil.
TransComp-R je Brubakerjevi ekipi pomagal najti povezave v podatkih, ki kažejo na odporni mehanizem pri ljudeh.
Ekipa je sodelovala z raziskovalci z univerze Vanderbilt, da bi preizkusila predvideni mehanizem pri biopsijah črevesja pri bolniku s Crohnovo boleznijo in nato s poskusi na človeških imunskih celicah.
Raziskovalci so uporabili enocelično zaporedje vzorca pri bolniku s Crohnovo boleznijo, odporno proti infliksimabu, da bi identificirali vrste celic, ki izražajo gene, povezane z odpornim mehanizmom, ki ga napoveduje TransComp-R.
Nato so imunske celice zdravili z infliksimabom in zaviralcem receptorja, ki ga model identificira kot del odpornega mehanizma. Poskus je pokazal, da je zaviranje receptorja povečalo protivnetne učinke infliksimaba, omogoča učinkovitejše zdravilo, ker bi lahko bolje obvladovalo vnetje.
Z dodatnimi testi za določitev načina za natančnejše merjenje označevalcev tega odpornega mehanizma, zdravniki bi lahko z informacijami o odzivu na zdravilo ugotovili, ali bolnik potrebuje drugačen potek zdravljenja.
Od te študije, Brubaker je v sodelovanju s svojo nekdanjo raziskovalno skupino na MIT uporabil matematični okvir za TransComp-R, da bi identificiral mišje modele, ki napovedujejo biologijo Alzheimerjeve bolezni in imunske podpise učinkovitosti cepiva v študijah na živalih kandidatov za cepivo COVID-19.
"Okvir za modeliranje je mogoče znova uporabiti za različne vrste živali, različna področja bolezni in različna vprašanja, "Je dejal Brubaker." Ugotovitev, kdaj tisto, kar vidimo pri živalih, ne sledi dogajanju pri ljudeh, bi lahko prihranilo veliko časa, stroški in trud v celotnem procesu razvoja zdravil. "
Koda TransComp-R je na voljo na MathWorks File Exchange (ID:77987). Brubaker je za to raziskavo prejel sredstva od programa za raziskovanje novega terapevtskega koncepta podjetja Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals za Strateško središče za inovacije.