Preview

Pharmacogenetics and Pharmacogenomics

Advanced search

Революция в фармаконадзоре: как фармакогенетика превращает мониторинг нежелательных реакций в персонализированную систему обеспечения безопасности при применении лекарственных препаратов

Уважаемые коллеги, представляем вашему вниманию ключевые тезисы из "белого письма", а по сути меморандума, опубликованного международной группой экспертов в авторитетном журнале  Clinical Pharmacology & Therapeutics. Публикация посвящена интеграции фармакогенетики в систему фармаконадзора — шагу, который может коренным образом изменить подход к обеспечению безопасности при применении лекарственных препаратов.

Почему это необходимо? "Старая" парадигма и ее ограничения

"Традиционный" фармаконадзор  справляется с выявлением частых и предсказуемых нежелательных  реакций типа А. Однако он часто "бессилен" перед идиосинкразиями (типа B), которые непредсказуемы, серьезны и зачастую связаны с фармакогенетическими особенностями пациента.

Современная система спонтанных сообщений не предусматривает сбора фармакогенетических данных. Это значит, что ценнейшая информация, которая могла бы объяснить, почему у конкретного пациента развилась серьезная реакция, попросту теряется.

Три ключевых направления для интеграции фармакогенетики в фармаконадзор — авторы предлагают конкретный план действий по модернизации системы:

1. Сбор данных: «Спроси про фармакогены!»

· Главное предложение: обновить стандартные формы спонтанных сообщений о нежелательных реакциях, добавив обязательный раздел о фармакогенетике.
· Что включать: пункты «Проводилось ли фармакогенетическое тестирование?», «Указан ли фенотип/генотип?», «Рассмотреть фармакогенетическое тестирование для препаратов с известными ассоциациями».
· Пример из практики: при тромбозе на фоне применения клопидогрела фармакогенетический тест на CYP2C19 сразу выявляет пациентов-медленных метаболизаторов, для которых этот препарат неэффективен. 

2. Анализ и оценка риска: от сигналов к причинно-следственным связям

· Сила сигнала: фармакогенетические данные позволяют перейти от статистической корреляции («препарат X ассоциирован с реакцией Y») к биологическому обоснованию («препарат X вызвал реакцию Y у носителя генотипа Z»).
· Роль искусственного интеллекта (ИИ): алгоритмы машинного обучения и сервисы ИИ могут анализировать огромные массивы неструктурированных данных (истории болезней, литературу и т.д.) для выявления сложных фармакогенетических ассоциаций, "невидимых" традиционными методами.

3. Действия и результаты: персонализированная безопасность

· Проактивный подход: выявленные фармакогенетические маркеры должны быть погружены в клинические рекомендации и инструкции по медицинскому применению лекарственных препаратов.
· Конкретные меры:
  — Обновление инструкций: внесение информации о необходимости предиктивного тестирования (как для абакавира фармакогенетическое тестирование по HLA-B57:01).
  — Изменение дозировок: предупреждения и схемы дозирования для пациентов с определёнными фармакогенетическими  маркерами (например, для вортиконазола в зависимости от генотипа по CYP2C19).
  — Создание фармакогенетических биобанков / биоресурсных коллекций: накопление образцов ДНК пациентов с нежелательными реакциями для будущих исследований и открытия новых фармакогенетических маркеров.

Перспективы для практики: что это значит для нас?

Интеграция фармакогенетики в фармаконадзор — это эволюция от реакции на уже случившиеся нежелательные реакции к проактивной, предиктивной модели обеспечения безопасности применения лекарственных препаратов. В перспективе это позволит:
· Снизить количество серьезных нежелательных реакций, заранее идентифицируя пациентов группы риска.
· Повысить эффективность терапии, назначая "правильный препарат в правильной дозе" с учётом фармакогенетики.
· Создать более точные и персонализированные алгоритмы по применению лекарственных препаратов, погруженные в клинические рекомендации

Ссылка на статью: https://ascpt.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cpt.70095