最近的一项研究提出了一种新方法，研究人员认为这可能增强遗传学预测患者对常用药物的反应有效性以及潜在副作用严重性的能力。
加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究提出了一种新方法，研究人员声称这可能增强遗传学在预测患者对广泛处方药物反应以及可能经历的任何副作用强度方面的预测能力。
该研究发表在《细胞基因组》期刊上，
揭示了来自广泛收集的测序人类基因组和生物数据的信息，称为生物样本库，可以带来对对常用药物反应的遗传基础的新理解。
研究首席作者、UCLA生物信息学博士候选人Michal Sadowski指出，分析药物反应遗传学的典型方法依赖于涉及随机对照试验中基因分型参与者的药物基因组研究。然而，Sadowski解释说，这些研究通常涉及的参与者数量有限，可能花费昂贵，并且对于某些药物来说可能不切实际。
生物样本库中的遗传信息提供了许多优势。它包括来自大量个体的测序遗传数据，无论是使用药物的还是不使用药物的，且可以以较低的成本进行分析。尽管生物样本库数据无法替代随机对照试验，但它可以揭示重要见解，从而增强未来的研究，并为基于遗传的治疗结果预测的不断发展的领域作出贡献，Sadowski表示。
“我们期待在未来，这将使医生和患者能够以更个性化的方式更准确地评估治疗的益处和风险，从而在开始治疗时更为明智和及时地做出决策，”Sadowski说。“我们预期生物样本库数据的分析将对广泛处方的药物特别有益。”
该研究在UCLA神经学、计算医学和人类遗传学教授Noah Zaitlen和芝加哥大学遗传医学助理教授Andy Dahl的指导下，利用了来自英国生物样本库的34万多名个体的遗传信息。
研究人员调查了遗传变异如何影响四种全球最常用处方药的反应：他汀类药物（用于高胆固醇）、二甲双胍（用于2型糖尿病）、华法林（用于血栓）和甲氨蝶呤（用于自身免疫疾病和癌症）。
Sadowski及其团队旨在评估遗传变异对药物反应变异性的贡献程度，并确定相关特定基因。
“如果遗传因素可以解释显著的一部分，那么它可以作为药物反应的可靠预测指标，”Sadowski指出。“例如，如果您考虑使用他汀类药物来管理胆固醇，您的医生可以检查您的遗传信息并提供见解，包括潜在的副作用。如果您的遗传指标表明反应良好且副作用风险低，继续治疗可能是明智的选择。”
作为一个例子，研究确定了156个可能影响他汀类药物对低密度脂蛋白胆固醇水平效果的基因。总体而言，个体之间的遗传差异约占药物反应变异性的9%。
该研究还发现，基因与药物的相互作用可能影响一种称为多基因评分的遗传风险评估工具的有效性。多基因评分总结了许多遗传变异的累积影响，以预测个体发展某些特征或疾病的风险。这些评分的生成需要在大群体的遗传信息上进行训练，并且存在显著的局限性，包括主要基于欧洲血统个体的数据。
Sadowski的发现表明，标准多基因评分在临床情况下可能表现不佳，因为它包含了他汀类药物用户和非用户的数据。
“我们对使用药物与不使用药物的个体之间多基因预测指标的显著性能差异感到震惊，”Sadowski评论道。“我们也对某些结果的药物特异性遗传性程度感到惊讶。这些发现表明，未来的研究可能会揭示更多遗传关联和其他尚未解释的遗传性因素，这些研究将集中于复杂疾病的特定背景。”
该研究承认了多个局限性，强调了需要进一步研究以增强从生物样本库的观察数据中提取的见解的可靠性，并更好地理解遗传风险预测的限制。
