Czy chlorochina zmienia oblicze terapii COVID-19?
Wyniki najnowszych badań wskazują na skuteczność chlorochiny w zwalczaniu koronawirusa, jednak kluczowe znaczenie ma odpowiednie pokrycie genów ADME (absorpcja, dystrybucja, metabolizm i wydalanie) przez platformy genotypowania, aby zapewnić bezpieczną i skuteczną terapię. Badacze przeprowadzili analizę porównawczą różnych platform pod kątem ich zdolności do identyfikacji wariantów genów CYP2C8, CYP2D6 i CYP3A, które są kluczowe w metabolizmie chlorochiny.
Chlorochina, lek powszechnie stosowany w leczeniu malarii, amebiozy, HIV i chorób autoimmunologicznych, zyskała uwagę jako potencjalna opcja terapeutyczna w leczeniu COVID-19. Mechanizm działania chlorochiny polega na blokowaniu infekcji wirusowej poprzez zwiększanie pH endosomalnego i zakłócanie terminalnej glikozylacji receptora ACE2, co może wpływać na wiązanie wirusa SARS-CoV-2. W badaniach klinicznych przeprowadzonych w Chinach oraz w nierandomizowanym badaniu pacjentów z COVID-19 we Francji chlorochina wykazała większą skuteczność kliniczną niż w grupach kontrolnych.
Jak geny ADME wpływają na indywidualną reakcję pacjenta?
Zmienność odpowiedzi na leki i przewidywanie ich działań niepożądanych zależą od wielu czynników środowiskowych, kulturowych i genetycznych. Badania farmakogenomiczne przyczyniły się do wyjaśnienia międzyosobniczych różnic w odpowiedzi na leki, otwierając nowe ścieżki terapeutyczne i perspektywy w kierunku spersonalizowanego podejścia do leczenia.
W przeprowadzonym badaniu naukowcy skoncentrowali się na ocenie pokrycia genów CYP2C8, CYP2D6 i CYP3A przez różne platformy genotypowania i wzbogacania. “Zmienności genetyczne związane z absorpcją, dystrybucją, metabolizmem i wydalaniem leków (ADME) przyczyniają się do przewidywania odpowiedzi na lek i zapobiegania niepożądanym reakcjom na leki” – podkreślają autorzy badania. Bezpieczeństwo i skuteczność leków, określane przez stężenie i efektywne miejsce działania, pozostają zależne od mechanizmów ADME.
Podejścia farmakogenetyczne do odkrywania celów terapeutycznych poprzez badanie polimorfizmów genetycznych człowieka i ich związku z chorobami osiągnęły imponujący postęp w kierunku personalizacji leczenia farmaceutycznego, z ponad 100 lekami na liście amerykańskiej, zazwyczaj we współpracy z badaczami akademickimi i klinicystami. Amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) ustanowiła zalecenia dotyczące testów genetycznych w celu zapewnienia bezpieczeństwa i skuteczności leków.
Czy nowoczesne technologie odkrywają pełny obraz polimorfizmów?
W ramach metodologii badawczej wykorzystano dane z Projektu 1000 Genomów Faza 3, dostępne za pośrednictwem International Genome Sample Resource. Wybrano publicznie dostępne pliki VCF reprezentujące 3 grupy populacyjne (populacje o pochodzeniu europejskim, afrykańskim i wschodnioazjatyckim), które następnie przekonwertowano na format PLINK do dalszej analizy. Analizy statystyczne przeprowadzono przy użyciu skryptów Python i PLINK, co umożliwiło ocenę pokrycia polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (SNP) w sprzężeniu z wariantami ADME.
Do obliczenia pokrycia list wykorzystano skrypty napisane w Pythonie według następującej formuły: %Pokrycia = (Lista zainteresowania ∩ Lista ADME) × 100 / Lista ADME. Badacze uwzględnili również pokrycie markerów zainteresowania, które można osiągnąć przez markery w nierównowadze sprzężeń (LD). Aby udoskonalić ocenę i poprawić znaczenie, porównano oczekiwane teoretyczne wyniki zgodnie z docelowym pokryciem różnych technologii z uzyskanymi wynikami praktycznymi.
Badacze porównali dwie grupy platform: genotypowania (Omni i Axiom) oraz wzbogacania (SureSelect i HaloPlex). Warianty ADME zostały wyodrębnione z genów, które zostały określone jako związane z metabolizmem leków. W badaniu wykorzystano 34 warianty wyodrębnione z genów CYP2C8, CYP2D6 i CYP3A, które są głównymi izoformami wpływającymi na metabolizm chlorochiny.
Listy Omni zawierają warianty uzyskane za pomocą różnych chipów genotypowania Illumina. Badacze dysponowali czterema listami Omni (1S, 2,5S, 2,5 i 5,0) uzyskanymi ze strony FTP firmy Illumina. Listy te zawierają 1 milion wariantów dla Omni 1S, 2 miliony wariantów dla Omni 2,5S i Omni 2,5 oraz 5 milionów wariantów dla Omni 5,0.
Platforma Axiom, zaprojektowana przez Affymetrix do genotypowania dużych kolekcji próbek, takich jak te badane w biobankach, centrach genomowych i laboratoriach, zawiera wiele kategorii treści, w tym Panel Badań Asocjacji Genomu (GWAS) dla pokrycia genomu w głównych grupach etnicznych, rzadkie kodujące SNP i indele do analizy eksomu, markery farmakogenomiczne, eQTL oraz nowo odkryte warianty utraty funkcji.
Wśród platform wzbogacających, lista SureSelect obejmuje polimorfizmy z produktu “Agilent Technologies” do przechwytywania hybrydyzacji, natomiast technologia HaloPlex zapewnia wyjątkową wydajność, usprawniony przepływ pracy i niskie wymagania dotyczące ilości próbki dla sekwencjonowania eksomu ludzkiego nowej generacji.
Aby ocenić, czy warianty ADME nieobecne bezpośrednio na platformach genotypowania mogłyby być nadal przechwytywane przez skorelowane markery, badacze przeprowadzili analizę pokrycia opartą na LD przy użyciu oprogramowania PLINK. LD obliczono przy użyciu progu r² ≥0,8, powszechnie akceptowanego punktu odcięcia w badaniach farmakogenomicznych dla silnego sprzężenia.
Która platforma oferuje największe pokrycie wariantów?
Wyniki badania wykazały, że wśród platform genotypowania, Axiom i Omni 5.0 wykazały najwyższe pokrycie podstawowej listy wariantów. Bezpośrednie pokrycie fizyczne wynosiło: Omni 1S – 2,94%, Omni 2,5S – 11,76%, Omni 2,5 – 14,71%, Omni 5 – 23,53%, a Axiom – 52,94%. Aby ocenić, czy pokrycie można jeszcze poprawić, badacze przeprowadzili analizę sprzężeń (LD), która znacząco zwiększyła pokrycie dla platformy Axiom do 88,24% (30 z 34 wariantów).
W przypadku platform wzbogacających, SureSelect wykazał najlepsze pokrycie, obejmując 33 z 34 wariantów (97,05%), co czyni go odpowiednim narzędziem do badań farmakogenomicznych. HaloPlex również pokazał dobre wyniki, z pełnym pokryciem dla genów CYP2C8 i CYP3A5, 85% pokryciem dla CYP2D6 i 75% pokryciem dla CYP3A4. Jednakże, ze względu na ograniczenia technologiczne, pewne złożone regiony genomowe, w tym specyficzne geny ADME, są często wykluczane z chipów do genotypowania i sekwencjonowania o wysokiej przepustowości.
Czy obecne platformy genotypowania są wystarczające do pełnej charakterystyki profilu farmakogenetycznego pacjenta? Wyniki badania wskazują, że nawet przy połączeniu wszystkich pięciu platform i uwzględnieniu LD, dwa warianty (rs72549353 i rs72549357) pozostają niepokryte, co podkreśla ograniczenia obecnych technologii genotypowania.
Warto zauważyć, że chociaż jakość grupowania jest generalnie wystarczająca dla większości wariantów genetycznych na platformach komercyjnych, nie jest rzadkością, że grupowanie zawodzi w wysoce homologicznych regionach genomu, takich jak te obejmujące kilka genów ADME, w tym CYP2C8, CYP2D6, CYP3A4 i CYP3A5.
Wcześniejsze badania podkreślały ograniczenia podejść ogólnogenomowych do testów farmakogenomicznych. Weinshilboum i współpracownicy skupili się na zestawie genów kluczowych dla farmakogenomiki i medycyny spersonalizowanej, wykorzystując tylko platformy genotypowania. Ich wyniki wskazywały, że nawet przy uwzględnieniu SNP w LD, platformy genotypowania niewystarczająco pokrywały te geny. Inne badanie oceniało platformy sekwencjonowania i ujawniło, że platforma wzbogacania HaloPlex zapewniała najbardziej kompleksowe pokrycie wariantów ADME. Jednak to pokrycie wciąż jest niewystarczające dla wszystkich genów ADME.
Dodatkowo, istnieją dostępne w handlu chipy zawierające ukierunkowaną treść farmakogenetyczną, takie jak panel DMET (enzymy i transportery metabolizujące metabolizm Affymetrix) lub panel iPLEX PGx Pro od Agena, który oferuje skoncentrowane pokrycie trudnych wariantów farmakogenetycznych. Jednak te panele nie zostały uwzględnione w tym badaniu, ponieważ brakowało im pokrycia genomowego, choć mogłyby potencjalnie służyć jako testy uzupełniające do rozszerzenia zestawu genomowego w badaniach farmakogenomicznych.
Jak wyniki badań wpływają na personalizację terapii?
Jakie są implikacje tych wyników dla praktyki klinicznej? Platformy Axiom i SureSelect oferują zarówno pokrycie ogólnogenomowe, jak i pokrycie farmakogenów, co jest niezbędne do odkrywania nowych wariantów związanych z niepożądanymi reakcjami na leki. To połączone pokrycie, wykazujące najbardziej kompleksową reprezentację podstawowej listy, pomoże w kształtowaniu projektów badań farmakogenomicznych i prawdopodobnie ułatwi odkrywanie nowych celów terapeutycznych w walce z koronawirusem poprzez leczenie chlorochiną.
Mimo mocnych stron tego badania, należy uznać kilka ograniczeń. Po pierwsze, badanie było ograniczone przez wykorzystanie istniejących wcześniej zbiorów danych, które mogą nie w pełni reprezentować wszystkie populacje, szczególnie te niedostatecznie reprezentowane w badaniach genetycznych. Może to wpływać na możliwość uogólnienia wyników na szersze populacje. Ponadto, wielkość próby zbiorów danych, choć zróżnicowana, może nie uchwycić pełnego spektrum zmienności genetycznej istotnej dla genów ADME, zwłaszcza rzadkich wariantów. Innym potencjalnym ograniczeniem jest to, że badanie nie obejmowało analizy rzeczywistych wyników klinicznych, które mogłyby dostarczyć dalszego wglądu w farmakogenomiczną istotność zidentyfikowanych wariantów.
Jeśli chodzi o mocne strony, badanie to oferuje solidną ocenę pokrycia genów ADME na wielu platformach genotypowania i wzbogacania, wykorzystując najnowocześniejsze narzędzia, takie jak Python i PLINK, do oceny SNP w LD. Wykorzystanie wielu platform zmniejsza błąd związany z poleganiem na pojedynczej technologii, a spójność kryteriów wyboru wariantów zapewnia, że wyniki są porównywalne między zbiorami danych. Ponadto, koncentracja badania na farmakogenomice w kontekście leczenia COVID-19 chlorochiną podkreśla potencjał przyszłych zastosowań terapeutycznych.
Wyniki badania podkreślają znaczenie kompleksowego pokrycia w badaniach farmakogenomicznych, szczególnie w kontekście leczenia COVID-19 chlorochiną. Mimo postępów w platformach genotypowania i wzbogacania, wyzwania pozostają, szczególnie w wysoce homologicznych regionach genomowych. “Chociaż ukierunkowane panele wykazują potencjał do skoncentrowanego pokrycia, mogą nie oferować szerokości wymaganej do badań ogólnogenomowych” – zauważają badacze.
Platformy Axiom i SureSelect pojawiły się jako obiecujące opcje, zapewniające rozległe pokrycie, które może znacząco wpłynąć na badania farmakogenomiczne i pomóc w odkrywaniu nowych celów terapeutycznych w zwalczaniu koronawirusa za pomocą leczenia chlorochiną. Dokładne zrozumienie profilu genetycznego pacjenta może pomóc w optymalizacji dawkowania, przewidywaniu skuteczności leku i minimalizacji działań niepożądanych, co jest szczególnie ważne w kontekście leczenia ciężkich infekcji, takich jak COVID-19.
Podsumowanie
Analiza wykazała znaczącą rolę platform genotypowania w skutecznym stosowaniu chlorochiny w terapii COVID-19. Badanie koncentrowało się na ocenie pokrycia genów ADME (CYP2C8, CYP2D6 i CYP3A) przez różne platformy technologiczne. Wśród platform genotypowania najlepsze wyniki osiągnęły Axiom (52,94% bezpośredniego pokrycia, zwiększone do 88,24% po analizie sprzężeń) oraz Omni 5.0. W przypadku platform wzbogacających, SureSelect wykazał najwyższą skuteczność, obejmując 97,05% wariantów. Mimo postępu technologicznego, niektóre regiony genomowe pozostają trudne do pełnego pokrycia, co może wpływać na skuteczność personalizacji terapii. Wyniki badań podkreślają konieczność kompleksowego podejścia do profilowania genetycznego pacjentów w celu optymalizacji leczenia chlorochiną w COVID-19.
