OTTIMIZZAZIONE della dose di tacroliMUS mediante previsione bayesiana (OPTIMUS)

I risultati dello studio dei polimorfismi genetici eseguito nei pazienti sottoposti a trapianto renale presso il nostro ospedale hanno dimostrato l'influenza del polimorfismo a singolo nucleotide (SNP) CYP3A5 * 3 e CYP3A4 * 22 sull'esposizione a Tac. Da questi risultati è stato sviluppato il primo modello di farmacocinetica di popolazione, che includeva i polimorfismi CYP3A5 * 3 e CYP3A4 * 22 nonché l'ematocrito come variabili esplicative della variabilità interindividuale. Sulla base del nostro modello di popolazione e utilizzando lo strumento di simulazione, è stata determinata la percentuale di pazienti che hanno raggiunto l'obiettivo terapeutico basato su valori di Co nell'intervallo 6-10 ng/mL dopo essere stati dosati secondo la strategia di Dosaggio convenzionale empiricamente in base al Co raggiunto . La simulazione dei valori di 50 Co secondo il dosaggio convenzionale ha permesso di determinare la proporzione di pazienti che raggiungono l'obiettivo terapeutico in ciascun caso e il loro intervallo di confidenza. Il 40% dei pazienti non ha raggiunto l'obiettivo terapeutico. Sulla base dei cluster dei due polimorfismi, le percentuali di pazienti sopra o sotto esposti variavano a seconda che fossero rispettivamente metabolizzatori lenti o veloci. A causa di questa elevata variabilità della Tac PK, l'individualizzazione della posologia della Tac è stata calcolata calcolando la dose iniziale secondo il modello di popolazione precedentemente sviluppato e aggiustando le dosi successive, in funzione della Tac Co attraverso approssimazioni bayesiane con l'inclusione della genotipizzazione ed Ematocrito, possono contribuire notevolmente a raggiungere un'esposizione ottimale al farmaco dall'inizio del trattamento nell'immediato post-trapianto e ridurre la variabilità osservata nel Co-raggiunto; Questo può essere particolarmente importante per i pazienti con un profilo di metabolizzazione lenta e rapida. Tutto ciò può contribuire a minimizzare gli effetti avversi, garantire una maggiore efficacia nella popolazione target, ridurre il rischio di rigetto acuto e ridurre i costi associati.

Nel presente studio intendiamo incorporare la farmacogenomica per la sua applicazione in pazienti de novo, che ci consentirà di eseguire una terapia più individualizzata per ciascun paziente basata sui valori di target Co e sui polimorfismi CYP3A5 * 3 e CYP3 A4 * 22 del paziente dall'inizio della terapia immunosoppressiva e quindi migliorare l'efficienza e diminuire gli effetti avversi.