Ремдесивир — один из ключевых препаратов для лечения COVID-19, но его применение связано с риском развития нежелательных реакций, особенно поражения печени. Новое исследование, проведённое в соавторстве с учёными РМАНПО, было направлено на разработку модели машинного обучения для прогнозирования риска развития лекарственного поражения печени (ЛПП) у пациентов с COVID-19, получающих терапию ремдесивиром.

В исследовании приняли участие 154 пациента, которые были разделены на две группы:

• Группа 1 (n = 45): пациенты с признаками поражения печени на фоне терапии ремдесивиром.
• Группа 2 (n = 109): пациенты без поражения печени.

Использовался алгоритм CatBoost (категориальный бустинг), который показал наилучшие результаты среди других методов. Среднее значение ROC-AUC составило 0,68 с погрешностью 0,02, что свидетельствует о стабильности модели и приемлемой прогностической способности. Однако для улучшения чувствительности требуется увеличение доли пациентов с нежелательными реакциями в обучающей выборке. Модель правильно предсказала 57,8% случаев поражения печени и 80,7% случаев отсутствия поражения. Ключевые прогностические факторы:

• Индекс массы тела (ИМТ): 12,03% значимости. Пациенты с более высоким ИМТ имели повышенный риск развития ЛПП.
• Генотип AG по полиморфному маркеру rs776746 гена CYP3A5: 10,04% значимости. Носители этого генотипа также были более склонны к поражению печени.

ИМТ и ожирение являются известными факторами риска не только для тяжёлого течения COVID-19, но и для развития неалкогольной жировой болезни печени, что может объяснять их связь с повышенным риском ЛПП. Генотип AG гена CYP3A5 связан с замедленным метаболизмом ремдесивира, что может приводить к накоплению препарата в организме и увеличению риска токсического воздействия на печень.

Другие значимые факторы:

• уровень D-димера (10,01%)
• возраст (8,75%)
• уровень C-реактивного белка (7,72%)
• уровень ферритина (7,38%)
• терапия статинами (7,35%)
• уровень интерлейкина-6 (6,82%)
• уровень креатинина (6,66%)
• уровень прокальцитонина (6,31%)
• терапия ингибиторами АПФ (4,47%)

Исследование демонстрирует, что машинное обучение может быть эффективным инструментом для прогнозирования риска ЛПП при терапии ремдесивиром. Дальнейшие исследования помогут улучшить модель и внедрить её в клиническую практику.

Источник: https://www.actabiomedica.ru/jour/article/view/5118