最新开发的数学模型可用于预测癌症药物的副作用

神户大学医院的一个研究小组进一步阐明了由于药物代谢酶中的基因突变而可能产生的癌症药物副作用的可能性。由高冈丰隆博士领导的研究小组还利用分子模拟分析的结果来预测副作用的可能性，从而开发了数学模型。

希望这项研究将为癌症药物副作用和治疗结果的有效预测铺平道路。

这些研究结果于2019年11月15日首次发表在《美国科学杂志》《PLOS ONE》上。

研究背景

关于癌症治疗有效性和副作用的预测可以与1.药物代谢和2.给药时的药物有效性有关。但是，药物的代谢程度，有效性和副作用的可能性取决于个体差异。例如，在用抗癌药物伊立替康治疗结肠癌患者之前，必须对其UGT1A1进行基因分析。UGT1A1是一种酶，主要存在于肝脏中，负责处理许多化学物质，包括伊立替康。已知具有UGT1A1基因突变(特别是突变UGT1A1 * 6和UGT1A1 * 28)的患者难以代谢该癌症药物，产生严重的副作用。

近年来，遗传分析技术不断发展，UGT1A1中的新突变正在被发现。迄今为止，已经发现了约70种不同的突变。这些新发现的突变中的每一种代谢药物的能力都是未知的，因此很难准确确定对抗癌药产生不良反应的可能性。

研究方法论

高冈教授等。利用分子计算机模拟分析和湿实验室实验(使用细胞)的结果，开发了以下用于UGT1A1进行药物代谢的数学模型(图1)。

他们成功地使用了这种数学模型来预测UGT1A1突变体以高精度代谢抗癌药的能力-如条形图所示(图2)。使用数学方程式的预测(灰色条)与实际结果非常相似(黑色条)。

基于这些结果，该方法能够预测UGT1A1突变的药物代谢能力。希望该方法学可以在开具处方之前预测癌症药物副作用的可能性，甚至对于新发现的UGT1A1突变也是如此。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！