Проверка того, влияет ли новый препарат на прогрессирование болезни Паркинсона, занимает годы, отчасти потому, что болезнь часто прогрессирует очень медленно. У многих пациентов с болезнью Паркинсона не наблюдается ухудшения симптомов в ходе типичного клинического испытания, даже без лечения.

Теперь ученые Scripps Research разработали инструмент, который анализирует генетические и клинические данные пациентов с болезнью Паркинсона, чтобы предсказать, у кого наиболее вероятно быстрое прогрессирование. По их словам, подход, описанный в npj Parkinson's Disease, позволит клиническим исследователям отбирать пациентов с наиболее высоким риском и разрабатывать более короткие и мощные испытания для оценки лекарств от болезни Паркинсона.

"Если клиницисты смогут регистрировать в испытаниях только тех пациентов, у которых прогнозируется прогресс, они смогут получить гораздо более быстрые результаты и быстрее продвинуть эту область", - говорит старший автор Али Торкамани, доктор философии, профессор и директор отдела геномики и геномной информатики Исследовательского трансляционного института Скриппса.

Болезнь Паркинсона является прогрессирующим расстройством нервной системы и поражает около миллиона человек в Соединенных Штатах. Самыми ранними симптомами часто являются едва заметные толчки, и в течение многих лет болезнь прогрессирует, в конечном итоге влияя на движения, осанку, мимику, речь и прием пищи, а также вызывая боль и слабоумие.

Однако порядок и скорость, с которой эти симптомы ухудшаются, сильно различаются у разных людей. Например, в течение одного года многим пациентам не становится хуже, что затрудняет и отнимает много времени изучение эффективности лекарств для замедления этого прогрессирования.

Торкамани вместе с коллегами—исследователями Скриппса и сотрудниками Takeda, которые разрабатывают исследовательские методы лечения болезни Паркинсона, задались целью лучше предсказать это краткосрочное прогрессирование у пациентов, рассматриваемых для включения в клинические исследования по замедлению этого заболевания.

Они проанализировали прогрессирование в течение 12, 24 и 36 месяцев у пациентов, включенных в две существующие когорты — Инициативу по маркерам прогрессирования болезни Паркинсона и программу биомаркеров болезни Паркинсона. В общей сложности команда использовала данные, включая генетику, информацию о клиническом обследовании, сканирование мозга и методы лечения, о 879 пациентах.

В целом, 529 пациентов были признаны "прогрессирующими" в течение первых 12 месяцев исследования, при этом их симптомы значительно ухудшились, в то время как 350 были сгруппированы как "не прогрессирующие". Группа Торкамани использовала подход машинного обучения для разработки модели, которая могла бы с точностью 77% предсказать, к какой группе принадлежат пациенты.

"Эта модель работала, комбинируя различные аспекты комплексного профилирования заболеваний", - говорит Торкамани. "Генетические факторы риска были наиболее мощным предиктором, но важно было учитывать и другие факторы".

По его словам, некоторые из самых сильных сигналов включали наличие у пациента мутации в LRRK2 — этот известный фактор риска развития болезни Паркинсона повышает вероятность развития заболевания на ранних стадиях, но затем их симптомы прогрессируют медленнее.

На данный момент модель не имеет клинической ценности для отдельных пациентов, поскольку не существует лекарств, которые, как было показано, замедляют прогрессирование болезни Паркинсона. Тем не менее, исследователи надеются, что возможность выбирать "прогрессоров" для клинических испытаний облегчит и ускорит определение этих видов лекарств по мере продвижения вперед.

"Прямо сейчас эти клинические испытания масштабны и, как правило, занимают два-три года", - говорит Торкамани. "Мы надеемся расширить возможности небольших испытаний, которые длятся порядка одного года".

Ученые из Scripps Research также планируют расширить свою модель, чтобы попытаться предсказать другие аспекты болезни Паркинсона. Например, могут ли генетические маркеры предсказать, у каких пациентов с болезнью Паркинсона разовьется психоз или депрессия? Тот же подход, который они использовали в текущем исследовании — интеграция клинической и генетической информации — также может быть полезен при анализе прогрессирования других нарушений развития нервной системы.