Catégories
Actualité pharmacieutique

Prédire les combinaisons de médicaments anticancéreux qui fonctionnent

Publié le 6 août 2020 par Xuanyan Xu dans Pharma R&D

Le Dr Bart Westerman est chef de groupe et professeur adjoint au VU University Medical Center d'Amsterdam. Il y dirige des projets de recherche en neuro-oncologie, ainsi que dans l'utilisation de la bioinformatique pour aborder des questions complexes et multidimensionnelles afin de transformer la prise de décision et la gestion du traitement du cancer. Lui et ses collègues ont récemment publié un atlas des médicaments anticancéreux qui prédit des thérapies combinées synergiques pour le cancer.

Interrogé sur ce qui a déclenché l'idée d'un atlas des médicaments anticancéreux, Bart commence
avec une question qu'il a posée par des cliniciens du cancer: «J'ai ce patient qui n'est pas
réagir à la thérapie. Que devrais-je faire?"

«Le problème», précise-t-il, «c'est qu'il y a beaucoup de thérapies
mais seules quelques-unes seront couronnées de succès. Déterminer que le succès est déterminé
par une myriade de facteurs qui ne sont pas seulement limités à l'efficacité du médicament
lui-même. » Effets hors cible et sensibilité du patient
le cancer ne sont que deux de ces signaux. L'image est de plus en plus complexe lorsque
les cliniciens envisagent de combiner deux ou trois médicaments.

Bien que des données dose-réponse soient disponibles pour les médicaments individuels,
les données comparables sur des combinaisons spécifiques sont rares. «Il y a environ 100 000
combinaisons possibles », déclare Bart. «Alors, nous avons demandé, comment pouvons-nous prédire l'effet
d'une combinaison de médicaments basée sur les réponses à chaque médicament individuel? »

De la distance médicamenteuse et des effets synergiques

La solution de Bart consiste à simuler le paysage complet d’un
vulnérabilités de la tumeur à différents médicaments. Bart le décrit comme un équilibre
jeu: «L'atlas utilise des données dose-réponse pour cartographier les principales vulnérabilités
tumeurs et comment elles sont liées. Les motifs résultants représentent un
équilibre des interactions spécifiques à une tumeur, et lorsque vous interférez avec celles-ci
vulnérabilités simultanément, de forts effets thérapeutiques peuvent être observés. le
atlas vous permet d'observer l'effet du déclenchement de plusieurs vulnérabilités. »

Les thérapies combinées visent des effets synergiques, où deux médicaments ou plus ont un effet plus important que la somme de chacun individuellement. L'atlas des médicaments anticancéreux saisit le potentiel de synergie avec le concept de distance médicamenteuse. Mappé sur l'atlas, cluster de données dose-réponse par similarité d'effet. Deux médicaments ayant un impact sur des processus différents se trouveront plus loin dans l'atlas.

«Plus la distance entre deux médicaments est grande», explique Bart, «plus vous envisagez des voies indépendantes. Si une tumeur est sensible aux deux médicaments, vous pouvez toucher ces processus indépendants sous-jacents en même temps et avoir un effet plus fort. " Près de 500 cas publiés de synergies médicamenteuses réussies correspondent aux interactions cartographiées dans l'atlas, validant le modèle et le concept de distance médicamenteuse.

Dr Bart Westerman, professeur adjoint aux centres médicaux de l'université d'Amsterdam

L'essentiel du développement

L'atlas des médicaments anticancéreux s'appuie sur des données provenant de plusieurs sources. En train de préparer
leur intégration et la définition du paysage ont été une entreprise formidable. "Devrait
l'espace de sensibilité est-il sur une échelle logarithmique? Utilisons-nous la distance euclidienne entre
grappes? Comment expliquer les différences d'échelle entre les médicaments et les tissus? »

Bart ajoute: «C'étaient des questions difficiles, compliquées par des artefacts
dans des données qui peuvent être trompeuses au début de tout projet. La clé est de gouverner ces
en dehors. Ensuite, vous construisez une stratégie qui offre la plus grande couverture des données disponibles
et intégrer autant du reste par normalisation. Enfin, vous comparez votre
travaillez avec des données fiables pour voir si vous allez dans la bonne direction. Développement
le travail est sous-estimé, mais vous faites chaque pas pour atteindre un point final », dit-il,
renvoyant à la question où tout a commencé.

Où va le voyage ensuite?

La réponse à la publication de l'atlas des médicaments anticancéreux a été très positive. Naturellement, les espoirs sont grands quant aux avantages pour les patients atteints de cancer. Mais Bart prévient: «Nous sommes encore loin de la mise en œuvre dans la clinique.» Son équipe a planifié un chemin vers l'application, mais cela demande du temps et de la collaboration avec l'industrie et les établissements de santé.

En attendant, Bart travaille avidement sur un atlas de toxicité et le
utilisation de l'intelligence artificielle pour l'optimiser et l'intégrer à l'atlas des médicaments.
Restez à l'écoute pour en savoir plus pendant que nous parlons à Bart des prochaines étapes de son travail et de la
une communauté de chercheurs de tous secteurs et disciplines pourrait catalyser
utilisations cliniques des outils basés sur les données.

Solutions R&D pour l'industrie pharmaceutique et les sciences de la vie

Nous sommes heureux de discuter de vos besoins et de vous montrer comment la solution d'Elsevier peut vous aider.

Contacter le service commercial

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *