Шотландские ученые разработали метод, который позволяет прогнозировать результаты лечения ревматоидного артрита (РА) с помощью машинного обучения. Об этом сообщается на сайте Американского колледжа ревматологии.

РА — воспалительное заболевание, при котором поражаются суставы (чаще мелкие). Распространенность заболевания составляет около одного процента в общей популяции. При этом его причины неизвестны, а лечение направлено в основном на облегчение боли. Поскольку РА имеет аутоиммунную природу, для лечения используют иммунодепрессанты, в частности ингибиторы фактора некроза опухоли (ФНО) и анти B-клеточную терапию. Но для некоторых пациентов такие методы оказываются неэффективны.

Для прогнозирования результатов терапии ученые из Университетской больницы королевы Елизаветы в Глазго изучили данные 241 пациента с РА. В ходе работы они разделили образцы крови испытуемых на две группы: около 70 процентов биоматериала использовалось для секвенирования РНК; 30 процентов выполняло роль контрольных. Затем кровь из первой группы обрабатывалась ингибитором ФНО или ритуксимабом (противоопухолевое средство). Прогноз эффективности строился с помощью метода опорных векторов.

Результатом анализа стали три профиля генной экспрессии, позволяющие заранее оценить успех лечения. Авторы выявили восемь генов, которые предсказывают восприимчивость к обоим препаратам, 23 гена, связанных с восприимчивостью к ингибиторам ФНО, и 23 гена, связанных с восприимчивостью к ритуксимабу. Десятикратная перекрестная проверка показала, что точность прогноза составляет 91,6, 89,7 и 85,7 процента соответственно. Следующим шагом станет проверка метода посредством таргетного секвенирования РНК.

«Если наши данные подтвердятся, это позволит распределять пациентов по критерию восприимчивости к тому или иному препарату. В результате вырастет эффективность лечения, а риск назначения неподходящих лекарств сократится. Неподходящая терапия при РА сопряжена с болью, инвалидностью, снижением двигательной активности и качества жизни в целом. Возможность прогнозирования последствий лечения улучшит состояние пациентов», — сообщил соавтор работы Дункан Портер (Duncan Porter).