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    GEN:藥物基因學的新格局,先發制人的基因分型或成“新醫學”常態

    摘要:藥物遺傳學(pharmacogenetics)是藥理學與遺傳學相結合的邊緣學科,研究遺傳因素對藥物代謝的影響,特別是遺傳因素引起的異常藥物反應。藥物遺傳學的研究豐富了人類遺傳學的內容,對臨床醫學有重要意義。
    來源:生物探索

    藥物遺傳學(pharmacogenetics)是藥理學與遺傳學相結合的邊緣學科,研究遺傳因素對藥物代謝的影響,特別是遺傳因素引起的異常藥物反應。藥物遺傳學的研究豐富了人類遺傳學的內容,對臨床醫學有重要意義。
    古往今來關于同病異治,遺傳藥理學和藥物基因組學等多方面的研究已經證實了遺傳差異與化療藥物的敏感性有關。采用基因分析可以為醫生提供有力的證據和信息,在實施治療方案時,醫生可選擇對患者最有效的藥物治療方案,不僅提高了療效,還可以降低化療的毒副作用,提高患者的生存質量。
    幾十年來,基因分型已經作為基因組成和藥理效率相關性研究的基本方法;此外,基因分型還在一定程度上決定了患者在何時使用何種藥物療法以及劑量的配比。
    如果基因分型結果被廣泛采用,將不得不克服一些障礙,尤其是化驗和報告延遲期間帶來的變化,使得難以及時將基因型轉化為具體行動的困難性,這或缺乏經濟和/或臨床價值。不過,幸運的是,技術進步和遺傳信息的可及性將顯著改變藥物基因學的應用前景。
    任何藥物治療的療效取決于很多因素,最常見的是吸收的藥代動力學參數、分布、代謝和排泄(統稱“ADME”)等。這些因素結合起來,決定了患者是否需要增加或減少劑量,或是能否使用該種療法;此外這些因素可以確定病人在聯合用藥藥物之間的相互作用。
    基因型變異
    本文簡要調查基因型的多樣性在提供一種基因分型內在復雜性的作用,特定的基因型變異的詳細描述已經超出了本文的范圍。以最高度多態基因——人類白細胞抗原(HLA)基因為例,目前已經有超過3600 HLA二類等位基因已被描述。已有超過50種人類細胞色素P450(CYPs)被鑒定,且大多數具有幾種單核苷酸多態性(SNPs),目前CYP2D6已有超過100種被鑒定具有單核苷酸多態性。這些具有特性的位點經過組合被翻譯成明星等位基因多態性,用來預測治療的效果反應。
    正如所預期的那樣,任何單個酶可以代謝多種藥物,大多數藥物可以被多個代謝酶;藥物可以抑制代謝酶,代謝酶可以將高活性化合物轉化為活性代謝物從而刺激藥物發揮反應。一般來說,臨床上酶的功能活性的變化可以將患者分為極差、中等和超速代謝等類型。
    FDA已經批準了包括含有藥物基因組學信息標簽的166種藥物,其中包括基于生物標志物的特定反應。 大多數藥物的基因學分析目前作為實驗室檢驗科項目(LDTs);因此,對于任何一個給定的靶標,都有在特定變體上具有廣泛的報告。 如上所述,CYP2D6有超過100個可鑒別的SNPs。
    從歷史上看,過去大多數的基因檢測是采用多重聚合酶鏈反應(PCR)方法,去鑒別基因分型的成本/精力與做一個panel耗費的成本大致相同。此外,由于一些功能性變異緣自拷貝數變化,因此可能需要多個檢測(例如:拷貝數的定量PCR拷貝數加上PCR基因分型)。
    有更好的方法嗎?近日,微陣列技術為基因型和拷貝數的更完整分析帶來可能性,這既能同時檢測多個基因減少成本,還能增加藥物基因組學的效率。 例如,Affymetrix(昂飛芯片)公司的DMET Axiom Assay可以在單個試驗中,從900個基因拷貝數里分析超過4000個基因分型。
    從監管的角度來看,實驗室使用不同的技術來生成遺傳藥理學將導致FDA難以定義這些裝置設備。不過由于微陣列芯片可以多次提供基因型和拷貝數、且成本低,能滿足臨床分析和有效性的多重好處或將加速FDA對該項技術的審批。
    此外,例如年齡、種族、身體質量指數和性別等參數在某些特定情況下也會影響藥物動力學。建立指導方針可以協助醫生使用藥物基因學信息選擇相應療法。目前在美國是臨床藥物基因學實踐聯盟(CPIC)主導圍繞特定基因以及特定的藥物提供指導方針。
    先發制人的基因分型
    在大多數情況下,醫生需要立即做出處理決定,而不能等待基因型的結果。 顯而易見,為解決這一痛點,我們必須制定先發制人的基因分型的解決方案。目前美國梅奧診所、西奈山醫院、St. Jude兒童研究醫院、佛羅里達大學和弗羅醫院和范德比爾特大學醫學中心轉化藥物基因組學項目計劃的一部分。
    先發制人的基因分型需要廣泛的部署,電子健康記錄信息(EHRs)需要更新,以便于復雜基因分型數據的檢索、存儲和報告。 此外,還將需要能夠提供針對特定的藥物的star alleles等翻譯復雜基因分型數據的等位基因、替代藥物劑量指南或建議,以指導方針和其他支持信息的關聯。
    目前最復雜的電子醫療紀錄也僅考慮到影響藥物劑量的EHR信息,如病人的種族、體重、性別、和其他藥物。因此先發制人的基因分型趨勢將顯著改變這一格局。一方面,目前醫療保健機構越來越認可醫學信息官這一角色;另一方面,科技巨頭谷歌和蘋果等高收入公司已經將醫學信息學和大規模的基因/遺傳分析作為加速發展的領域。
    第三方支付者一般不愿支付藥物基因學測試的費用,這或將成為遺傳藥理學的主要障礙。在美國,目前主要靠政府或者非盈利性機構引導,最為著名的是“百萬退伍老兵計劃”,旨在挖掘糖尿病中二甲雙胍與腎臟疾病之間的藥物基因學關聯。
    未來的視角
    藥物基因學納入醫療保健的步伐受多個因素影響,包括基因分型成本的降低,醫學信息基礎設施的安裝,消費者對個人基因信息的需求增加等。在這些因素會相互加強下,先發制人的基因分型結果將成為未來醫學發展的常態,而不是例外。
    隨著這一趨勢加快,基因分型技術的進步,特別是低成本、再現性高的高密度基因分型和醫學信息學將成為現實,基因分型數據與其他額外相關信息的增加,將會導致更多和更精確的處理算法出現,即醫學生態圈里一個良性循環的開始出現。
    【所屬欄目:技術前沿】    【查看次數:7569次】    【發布時間:2016年5月17日】  
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