Genetik und Arzneimittelreaktion: Wichtige Ergebnisse
Diese Studie verbindet Genetik damit, wie Menschen auf Medikamente reagieren.
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Inhaltsverzeichnis
- Die Wichtigkeit Grösserer Studien
- Nutzung von Biobanken und Gesundheitsakten
- Unser Forschungsansatz
- Methode: Datensammlung und Analyse
- Verständnis genetischer Assoziationen
- Ergebnisse: Was wir gefunden haben
- Die Rolle genetischer Risikoscores
- Herausforderungen und Einschränkungen
- Fazit: Implikationen für zukünftige Forschung
- Originalquelle
- Referenz Links
Wenn Leute Medikamente nehmen, können sie unterschiedlich reagieren. Diese Variabilität kann von der Genetik beeinflusst werden, also davon, wie unsere Gene unsere Reaktion auf Medikamente beeinflussen können. Wissenschaftler haben grosse Fortschritte gemacht, wenn’s darum geht, Gene und deren Beziehung zu Krankheiten und Eigenschaften zu erforschen. Allerdings ist die Forschung darüber, wie Genetik die Reaktionen auf Medikamente vorhersagen kann, noch begrenzt. Die meisten Studien, die sich mit diesen Beziehungen befassen, konzentrieren sich auf eine kleine Anzahl von Teilnehmern. Das schränkt die Möglichkeit ein, klare Verbindungen zwischen Genetik und der Wirksamkeit von Medikamenten zu finden.
Die Wichtigkeit Grösserer Studien
Mehrere Forschungsteams arbeiten zusammen, um zu erforschen, wie Gene die Reaktion auf Medikamente in grösseren Gruppen von Menschen beeinflussen. Diese Kooperationen sind wichtig, weil sie helfen können, Genetische Marker zu identifizieren, die bestimmen, wie gut jemand auf ein bestimmtes Medikament reagiert. Zum Beispiel hat eine Gruppe untersucht, wie Leute auf Statine reagieren, also Medikamente zur Senkung des Cholesterinspiegels. Sie fanden spezifische Gene, die beeinflussen, wie wirksam Statine zur Senkung der Cholesterinwerte sind. Eine andere Gruppe hat die genetischen Einflüsse auf die Wirkung von Diabetes-Medikamenten auf den Blutzuckerspiegel untersucht.
Gesundheitsakten
Nutzung von Biobanken undForscher haben begonnen, grosse Datenbanken, die als Biobanken bekannt sind, zusammen mit elektronischen Gesundheitsakten zu nutzen. Diese Datenbanken enthalten umfangreiche medizinische Aufzeichnungen, Behandlungsinformationen und genetische Daten. Durch die Nutzung dieser Ressourcen können Forscher neue Verbindungen zwischen Genetik und der Wirkung von Medikamenten bei verschiedenen Personen finden.
Aktuelle Studien haben gezeigt, dass es hilfreich sein kann, zu sehen, wie Medikamente über die Zeit hinweg verwendet werden, um neue genetische Zusammenhänge mit der Behandlung zu entdecken. Viele aktuelle Studien konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf bekannte genetische Faktoren, ohne das grössere Bild zu betrachten, einschliesslich wie Krankheiten mit der Verwendung von Medikamenten interagieren könnten.
Unser Forschungsansatz
In dieser Studie haben wir die Patientendaten aus elektronischen Gesundheitsakten untersucht, um Verbindungen zwischen genetischen Faktoren und Veränderungen der Gesundheitsparameter nach der Behandlung mit Medikamenten für herzbezogene Erkrankungen zu finden. Wir haben bewertet, wie sowohl häufige als auch seltene genetische Variationen die Reaktion auf Medikamente beeinflussten, indem wir Daten aus grossen Gesundheitsdatenbanken analysiert haben.
Unsere Forschung umfasste zwei Hauptphasen: Entdeckung und Replikation. In der Entdeckungsphase haben wir Daten aus einer Biobank analysiert, und in der Replikationsphase haben wir unsere Ergebnisse mit Daten aus einer anderen Biobank bestätigt.
Methode: Datensammlung und Analyse
Um zu verstehen, wie Medikamente die gesundheitlichen Ergebnisse beeinflussen, haben wir Daten zu Verschreibungsaufzeichnungen und Gesundheitsparametern von Personen gesammelt, die behandelt wurden. Wir haben spezifische Gesundheitsparameter definiert, wie Cholesterinwerte für die, die Statine einnahmen, und Blutzuckerwerte für diejenigen, die eine Diabetesbehandlung hatten. Das half uns, die Wirksamkeit der Medikamente über die Zeit zu verfolgen.
Wir haben sichergestellt, dass die Teilnehmer, die in unserer Analyse einbezogen wurden, spezifische Kriterien erfüllten, um die Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse zu gewährleisten. Das beinhaltete die Bestätigung, dass wir Gesundheitsmessungen vor und nach der Behandlung hatten und dass die Personen während der Studie keine widersprüchlichen Medikamente einnahmen.
Verständnis genetischer Assoziationen
Nach der Datensammlung haben wir verschiedene statistische Methoden verwendet, um genetische Prädiktoren zu identifizieren, die mit der Reaktion auf Medikamente verbunden sein könnten. Wir haben uns sowohl auf häufige als auch auf seltene genetische Variationen konzentriert, um zu sehen, ob eine von beiden die Reaktion der Leute auf ihre Behandlungen beeinflusste.
Bei den häufigen genetischen Varianten haben wir umfassende statistische Analysen durchgeführt, um signifikante Zusammenhänge zu identifizieren. Wir haben diesen Prozess mit seltenen Varianten wiederholt, indem wir eine andere Methode verwendet haben, um sicherzustellen, dass wir keine wichtigen Verbindungen übersehen.
Ergebnisse: Was wir gefunden haben
Durch unsere Analyse der Daten haben wir festgestellt, dass bestimmte häufige genetische Varianten mit Veränderungen der Gesundheitsparameter nach der Behandlung verbunden waren. Wir haben spezifische Gene identifiziert, die scheinbar beeinflussen, wie effektiv bestimmte Medikamente beim Senken des Cholesterins oder beim Kontrollieren der Blutzuckerwerte sind.
In unseren Replikationsstudien konnten wir einige unserer Ergebnisse bestätigen, was darauf hindeutet, dass diese genetischen Marker wahrscheinlich wichtig sind, um die Reaktion auf Medikamente in verschiedenen Populationen zu verstehen.
Die Rolle genetischer Risikoscores
Zusätzlich haben wir das Konzept der genetischen Risikoscores untersucht. Diese Scores helfen, den genetischen Hintergrund einer Person zu bewerten und können als Prädiktor für die Reaktionen auf Behandlungen dienen. Zum Beispiel war ein hoher genetischer Risikoscore für hohen Cholesterinspiegel mit einer grösseren Senkung der Cholesterinwerte bei der Behandlung mit Statinen assoziiert.
Wir haben festgestellt, dass genetische Risikoscores wertvolle Einblicke in die Reaktionen verschiedener Personen auf Behandlungen geben können. Allerdings haben wir auch bemerkt, dass die Ausgangswerte der Gesundheitsparameter (wie Cholesterin vor der Behandlung) immer noch die besten Prädiktoren dafür waren, wie effektiv die Behandlung sein würde.
Herausforderungen und Einschränkungen
Obwohl unsere Forschung einige vielversprechende Verbindungen zwischen Genetik und Arzneimittelreaktionen aufgezeigt hat, gibt es Einschränkungen unserer Ergebnisse. Ein erhebliches Problem ist die Abhängigkeit von Gesundheitsakten, die möglicherweise nicht immer die Medikamentengeschichte einer Person genau widerspiegeln. Einige Personen könnten Medikamente eingenommen haben, bevor das Rezept erfasst wurde, was unsere Ergebnisse verzerren könnte.
Ausserdem hatte unsere Analyse eine begrenzte Stichprobengrösse für einige Medikamente, was es schwierig machte, endgültige Schlussfolgerungen über den genetischen Einfluss auf die Arzneimittelreaktionen zu ziehen. Polypharmazie, also die Einnahme mehrerer Medikamente gleichzeitig, kompliziert die Analyse ebenfalls, da es schwierig sein kann, die Wirkungen einzelner Medikamente zu trennen.
Fazit: Implikationen für zukünftige Forschung
Diese Forschung trägt zu einem wachsenden Bereich bei, der darauf abzielt, zu verstehen, wie Genetik eine Rolle bei den Reaktionen auf Medikamente spielt. Durch die Nutzung grosser Gesundheitsakten und Biobankdaten konnten wir mehrere genetische Faktoren identifizieren, die die Reaktionen von Individuen auf bestimmte Medikamente beeinflussen könnten. Es ist jedoch klar, dass umfassendere Studien notwendig sind, um unser Verständnis zu vertiefen und unsere Ergebnisse zu bestätigen.
Während sich das Feld weiterentwickelt, könnte die Integration genetischer Erkenntnisse in die klinische Praxis potenziell zu personalisierten Medikamentenstrategien führen. Dieser personalisierte Ansatz könnte die Behandlungseffektivität erhöhen und unerwünschte Wirkungen minimieren, was letztendlich die Patientenversorgung langfristig verbessert. In Zukunft wird es entscheidend sein, die in unserer Forschung gefundenen Einschränkungen anzugehen und auf diesen Erkenntnissen aufzubauen, um das Verständnis der Pharmakogenomik voranzutreiben.
Titel: Leveraging large-scale biobank EHRs to enhance pharmacogenetics of cardiometabolic disease medications
Zusammenfassung: Electronic health records (EHRs) coupled with large-scale biobanks offer great promises to unravel the genetic underpinnings of treatment efficacy. However, medication-induced biomarker trajectories stemming from such records remain poorly studied. Here, we extract clinical and medication prescription data from EHRs and conduct GWAS and rare variant burden tests in the UK Biobank (discovery) and the All of Us program (replication) on ten cardiometabolic drug response outcomes including lipid response to statins, HbA1c response to metformin and blood pressure response to antihypertensives (N = 740-26,669). Our findings at genome-wide significance level recover previously reported pharmacogenetic signals and also include novel associations for lipid response to statins (N = 26,669) near LDLR and ZNF800. Importantly, these associations are treatment-specific and not associated with biomarker progression in medication-naive individuals. Furthermore, we demonstrate that individuals with higher genetically determined low-density and total cholesterol baseline levels experience increased absolute, albeit lower relative biomarker reduction following statin treatment. In summary, we systematically investigated the common and rare pharmacogenetic contribution to cardiometabolic drug response phenotypes in over 50,000 UK Biobank and All of Us participants with EHR and identified clinically relevant genetic predictors for improved personalized treatment strategies.
Autoren: Zoltan Kutalik, M. C. Sadler, A. Apostolov, C. Cevallos, D. M. Ribeiro, R. B. Altman
Letzte Aktualisierung: 2024-04-07 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.06.24305415
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.06.24305415.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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