Predikce výsledku léčby hepatitidy C interferonem/ribavirinem na základě nukleotidové analýzy RNA viru
Virus hepatitidy C (HCV) patří celosvětově mezi nejnebezpečnější viry napadající člověka, chronickou hepatitidou C trpí zhruba 2–3 % světové populace. Vakcína proti viru neexistuje a jedinou léčebnou možností tak zůstává až ovlivnění již probíhající infekce. Základem léčby je kombinace interferonu a ribavirinu (IFN/RBV), popřípadě s přidáním nově objevených přímo působících antivirotik. Výsledky léčby jsou však značně nekonzistentní. Autoři předkládané studie se pokusili předpovědět výsledek léčby na základě analýzy nukleotidové genetické výbavy viru.
Autoři studie provedli analýzu genomu HCV genotypu 1a a 1b s využitím celé řady bioinformatických algoritmů a objevili několik nukleotidových atributů, které korelovaly s výsledky léčby (např. počet vodíků nebo nukleotidů CG). Pomocí nalezených atributů následně autoři odlišili pacienty, kteří na léčbu zareagovali dobře, od těch, u kterých léčba úspěšná nebyla. Úspěšnost předpovědi byla 75 % u HCV genotypu 1a a 85 % u HCV genotypu 1b. Navíc autoři odlišili pacienty, u kterých dojde k relapsu, s přesností 84,17 %. Přes jisté odlišnosti v genomu HCV genotypu 1a a 1b byly některé parametry určující odpověď na léčbu totožné. Na základě těchto výsledků byly navrženy terapeutické postupy zohledňující parametry HCV RNA.
Studie identifikovala nové genetické parametry, které mají vliv na výsledek léčby IFN/RBV u hepatitidy C genotypu 1a a 1b. V budoucnu mohou pomoci lépe individualizovat léčbu chronické hepatitidy C.
(epa)
Zdroj: KayvanJoo A. H., Ebrahimi M., Haqshenas G. Prediction of hepatitis C virus interferon/ribavirin therapy outcome based on viral nucleotide attributes using machine learning algorithms. BMC Res Notes. 2014 Aug 23; 7 (1): 565. [Epub ahead of print]
