Математическое моделирование позволило выявить неинформативный биомаркер астмы

Российские ученые из негосударственной научно-исследовательской организации «Институт системной биологии» выяснили, как системно-фармакологическое моделирование может помочь в выборе маркеров для оценки эффективности нового класса препаратов от астмы. Исследование на эту тему опубликовано в журнале CPT Pharmacometrics & Systems Pharmacology.

Основной причиной отека дыхательных путей при астме является инфильтрация — значительное увеличение в тканях легких и бронхов количества эозинофилов (лейкоцитарных клеток). Типичным маркером (индикатором) развития астмы в клинической практике считается увеличенное количество эозинофилов в крови, хотя этот показатель далеко не всегда прямо отражает увеличение количества эозинофилов в дыхательных путях.

Исследовательская группа Института собрала опубликованные данные о процессах и цитокинах, влияющих на то, как эозинофилы распределяются между кровью и тканями дыхательных путей. На основе полученной информации была построена модель примерно из 20 дифференциальных уравнений, отражающая ключевые механизмы клеточной динамики эозинофилов. Модель довольно точно описывала взаимодействия участников клеточных процессов в организме здорового или больного человека на всех стадиях жизненного цикла эозинофилов: созревании, миграции, активации и смерти.

Симуляции с помощью модели позволили ученым исследовать влияние различных препаратов на эозинофилы. Оказалось, увеличение количества эозинофилов в крови от использования тралокинумаба (препарата от астмы компании MedImmune) происходит из-за того, что лекарство блокирует их миграцию (переход) в легкие. Это, в свою очередь, предотвращает воспаление тканей дыхательных путей. Предсказания модели соответствовали данным клинических испытаний, которые исходно для калибровки не использовались. Это еще раз подтвердило корректность составленной модели.

«Фактически, увеличение количества эозинофилов в крови есть прямое следствие правильного действия препарата в легких. То есть мы можем говорить, что этот показатель не может быть информативным для пациентов-астматиков, использующих для лечения анти-интерлейкин 13», — заявила Татьяна Карелина, руководитель исследовательской группы.

Вторым преимуществом использования этой модели в исследовании оказалась возможность создавать виртуальных пациентов. Вариация ключевых параметров в буквальном смысле позволила воссоздать тысячи людей с индивидуальной чувствительностью к приему препаратов от астмы. Использование этой виртуальной группы помогло ученым верифицировать другой биомаркер астмы — уровень содержания в плазме периостина — молекулы, отвечающей за миграцию эозинофилов из крови в дыхательные пути. В результате моделирования все пациенты разделились на две группы согласно количеству периостина. При этом модель показала, что для пациентов с более высоким уровнем периостина в крови тралокинумаб может оказаться более эффективным. То есть количество периостина в плазме может являться маркером для отбора пациентов, которым этот препарат поможет с наибольшей вероятностью.

«Это статья о страхе. Системно-фармакологическая модель позволила нам объяснить, что не стоит бояться высокого уровня эозинофилов в крови при лечении подобными препаратами», — резюмировал директор Института Олег Демин.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.