Algoritam koji su razvili stručnjaci Instituta za istraživanje biomedicine (IRB) i Centra za genomsku regulaciju (CRG) u Barseloni može predvidjeti najefikasnije lijekove za liječenje genetskih bolesti i raka, pokazalo je istraživanje objavljeno u časopisu Nature Genetics.
Istraživači su razvili prediktivni računarski model pod nazivom RTDetective, koji omogućava ubrzavanje dizajna, razvoja i efikasnosti kliničkih ispitivanja za poremećaje uzrokovane mutacijama u DNK koje uzrokuju nedovršene proteine. Nedovršeni proteini nastaju zbog “besmislenih mutacija“ koje uzrokuju zaustavljanje sinteze proteina, što može dovesti do različitih poremećaja, uključujući neke vrste cistične fibroze i mišićne distrofije.
Studija je pokazala da su klinička ispitivanja lijekova koji djeluju na signale zaustavljanja proteina mogla koristiti neefikasne kombinacije lijekova za pacijente. Istraživači su testirali osam različitih lijekova na 5.800 znakova preranog zaustavljanja koji izazivaju bolesti, otkrivajući da je efikasnost lijekova varirala ovisno o specifičnim mutacijama u DNK oko signala zaustavljanja proteina.
Korištenjem algoritma, istraživači su predvidjeli efikasnost različitih lijekova za svaku od 32,7 milijuna mogućih stop signala u ljudskom genomu. Očekuje se da će najmanje jedan od šest testiranih lijekova postići povećanje očitavanja od 1% u većini slučajeva.
Plan je potvrditi funkcionalnost proteina proizvedenih lijekom kako bi se dokazala klinička primjenjivost. Također se planira istražiti strategije kombinacije terapija za povećanje efikasnosti tretmana, posebno kod raka.
Fran Supek, šef laboratorije za nauku podataka o genomu u IRB Barseloni i profesor u Centru za biotehnologiju Istraživanje i inovacije na Univerzitetu u Kopenhagenu, ističe da ovo istraživanje otvara nove puteve za liječenje genetskih bolesti i raka.
Zainteresirani mogu pratiti daljnji razvoj istraživanja na Facebook i Instagram stranicama.
