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새로운 연구는 주요 심혈관 질환 결과의 대부분을 예측할 수 있는 혈액 검사를 보여줍니다.마후 스튜디오/스톡시
  • 심혈관 위험을 예측하는 것은 환자 치료를 제공하는 임상의와 신약을 개발하는 과학자에게 중요합니다.
  • 과학자들은 바이오마커 대용물을 심혈관 질환(CVD) 위험이 증가하거나 감소할 수 있다는 징후로 사용할 수 있습니다.
  • 새로운 연구에서 과학자들은 CVD에 대한 정확하고 개인화된 예측을 제공하는 혈액 검사를 개발했습니다.

새로운 연구에서 과학자들은 혈액 검사가 CVD를 예측하는 데 사용될 수 있다는 발견을 보고했습니다.

Science Translational Medicine 저널에 발표된 이 연구는 CVD에 대한 보다 개별화된 치료 계획의 문을 엽니다.또한 새로운 CVD 약물을 식별하고 개발할 수 있는 속도를 향상시킬 수 있습니다.

대리 바이오마커

새로운 약이 개발되면 과학자들은 그것이 효과적이고 안전한지 확인해야 합니다.이것은 종종 수년이 걸릴 수 있는 엄격한 프로세스입니다.중요하지만 이는 신약 개발 속도를 크게 늦추고 비용도 증가시킵니다.

효능이나 안전성을 희생하지 않으면서 약물 개발 속도를 높이고 비용을 줄이는 한 가지 방법은 대리 바이오마커를 위험 예측 인자로 사용하는 것입니다.

대리인이 위험을 안정적으로 예측할 수 있다면 임상 시험의 일부 단계를 간소화할 수 있습니다.

특정 질병의 위험을 정확하게 예측할 수 있는 대리인을 찾는 것도 환자에게 직접적으로 도움이 될 수 있습니다.임상의가 신뢰할 수 있는 대리인을 측정할 수 있다면 질병이 발병하기 전에 잠재적으로 예방할 수 있어 환자의 위험을 줄일 수 있습니다.

메디컬 뉴스 투데이는 Dr.SomaLogic의 최고 의료 책임자이자 본 연구의 교신 저자인 Stephen Williams는 특히 CVD 위험에 대한 대리인의 중요성을 강조했습니다.

"대리인은 의약품 개발 및 맞춤 의료의 '성배'입니다."

“오늘날 임상 심혈관 결과 연구가 필요한 상황에서 대리인은 안전하지 않거나 비효과적인 후보 약물을 조기에 저렴하게 종료할 수 있도록 하고 안전하고 효과적인 약물의 가속화를 지원합니다. 실험 참가자는 신호에 기여하기 위해 이벤트가 발생하거나 죽을 필요가 없습니다.”

"맞춤형 의학에서 대리인은 치료를 가장 필요로 하는 사람들에게 비용 효율적인 할당을 가능하게 하고 잠재적으로 더 효과적인 최신 약물의 흡수를 증가시켜 결과를 개선할 수 있습니다."라고 Dr.윌리엄스.

FDA 권장

2004년 미국 식품의약국(FDA)이 발표한보고서연구자들이 CVD 약물 개발에 도움이 될 수 있고 개별화된 환자 치료를 개선할 수 있는 바이오마커 대체물을 식별할 것을 권장합니다.

그러나 그 후 몇 년 동안 이러한 일은 일어나지 않았습니다.박사Williams는 FDA의 권고를 실현하는 데 왜 그렇게 오랜 시간이 걸렸는지 MNT에 설명했습니다.

"대용물은 매우 가치가 있지만 안전하지 않거나 효과가 없는 약물의 승인과 같은 오류에 대한 결과도 높습니다. 따라서 환자 치료에서 증거의 가치가 오류에 대한 잠재적인 결과를 능가한다는 확신을 갖기 위해 필요한 증거의 중요성은 매우 높습니다.”

박사Williams는 대리인이 세 가지 작업을 수행할 수 있어야 한다고 강조했습니다. 첫째, 가능한 임상 결과를 정확하게 예측합니다. 둘째, 잠재적 위험이 변하면 변할 수 있습니다. 셋째, 위험의 동인이 무엇이든 상관없이 일하십시오.

“예를 들어 의료 기록에 대한 인공 지능 접근 방식의 위험 예측 또는 위험 요인이나 유전적 요인의 조합과 같이 항목 1을 수행하는 것은 매우 일반적입니다. 그러나 일반적으로 이러한 요소는 위험 변화에 충실하게 대응할 수 없습니다.”

"예를 들어 유전, 인구 통계 또는 병력과 같이 불변이거나 역 인과 관계이기 때문입니다. 예를 들어 의료 기록에 적용된 인공 지능은 일반적으로 환자가 복용 중인 약물의 수를 위험 예측 인자로 선택하므로 누군가에게 모든 약을 끊는 것은 역설적이게도 잘못된 방법으로 위험이 더 낮다는 예측을 만들어낼 것입니다."

박사Williams는 SomaLogic의 비즈니스 모델이 FDA가 제안한 프레임워크를 기반으로 CVD 대리 개발에 필요한 연구를 지원했기 때문에 자신과 그의 팀이 FDA의 권고를 실현할 수 있었다고 말했습니다.

5,000개의 단백질 분석

테스트를 개발하기 위해 Dr.Williams와 그의 동료들은 22,849명의 혈장 샘플을 분석했습니다.

그들은 이 샘플에서 5,000개의 단백질을 연구하고 기계 학습을 사용하여 4년 동안 뇌졸중, 심근 경색, 심부전 또는 사망의 위험을 예측할 수 있는 27개의 단백질을 식별했습니다.

MNT와의 인터뷰에서 Dr.네브래스카 대학 의료 센터의 세포 및 통합 생리학과 교수이자 부의장인 레베카 건드리(Rebekah Gundry)는 "임상적으로 이러한 발견은 잠재적으로 매우 중요합니다."라고 말했습니다.박사연구에 참여하지 않은 Gundry는 또한 심장 및 혈관 연구 센터의 CardiOmics 프로그램 책임자이기도 합니다.네브래스카 대학교.

"심혈관 위험을 예측하는 데 사용할 수 있는 27개의 마커 패널을 갖는 것은 고콜레스테롤과 같은 현재 위험 점수 계산기보다 개선될 것입니다. 심혈관 사건이 발생할 가능성이 있는 시기에 대한 좋은 정보를 제공하지 않습니다.”라고 Dr.건드리.

박사Gundry는 이번 발견이 중대한 치료가 필요하기 전에 질병을 예방하는 목표를 달성하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다.

“심혈관 연구의 주요 목표는 질병이 시작된 후 가능한 빨리 환자의 결과를 예측할 수 있는 새로운 방법을 찾는 것입니다. 예방은 항상 되돌리는 것보다 쉽기 때문입니다. 기본적으로 우리는 결과를 변경할 수 있도록 충분한 사전 통지로 어떤 일이 일어날지 알고 싶습니다.”

"간단한 혈액 검사가 모든 주요 심혈관 결과 및 사망에 대한 정보를 제공하는 것은 심혈관 질환의 추가 진행을 예방하거나 지연시키기 위한 중재의 시기와 성격에 관한 임상 결정에 엄청난 영향을 미칠 것입니다."

– 박사건드리

“단백질은 중요한 역할을 하기 때문에 지표로 매우 효과적으로 사용되었습니다. Williams와 동료들의 연구는 이전에 심혈관 질환과 관련이 있었던 단백질과 이전에 알려진 연관성이 없는 단백질을 포함하여 순환 단백질 패널을 동시에 측정하는 것이 심혈관 결과를 예측하는 경로를 제공할 수 있다는 증거를 제공합니다”라고 Dr.건드리.

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