Wydajność oprogramowania PEAR 2.0 w przepisywaniu bioterapii pacjentom z reumatoidalnym zapaleniem stawów

Leczenie reumatoidalnego zapalenia stawów opiera się na przepisywaniu leków przeciwreumatycznych modyfikujących przebieg choroby (DMARD) w celu wywołania remisji klinicznej i biologicznej. W przypadku niepowodzenia pierwszej linii leczenia (metotreksat) można zalecić bioterapię. Dlatego w codziennej praktyce rozpoczęcie terapii celowanej musi opierać się na wiedzy lub kwalifikacjach lekarza przepisującego lek w zakresie jego doświadczenia w zakresie diagnozowania i leczenia przewlekłych zapalnych chorób reumatycznych, takich jak reumatoidalne zapalenie stawów. Wraz z poszerzaniem się arsenału terapeutycznego rośnie także kwestia wyboru odpowiedniego leczenia dla odpowiedniego pacjenta we właściwym czasie. Obecnie w codziennej praktyce nie ma narzędzia, które pomogłoby lekarzom przewidzieć skuteczność leczenia. Wybór bioterapii na podstawie skuteczności ma stosunkowo niewielkie znaczenie, po pierwsze dlatego, że wyboru tego dokonuje się w porównaniu z innymi bioterapiami, a po drugie, ponieważ nie ma badań nad wyższością, które faktycznie wykazałyby większą skuteczność na korzyść jednej z terapii celowanych. W dobie Big Data sztuczną inteligencję można wykorzystać do opracowania algorytmów przewidywania odpowiedzi na leczenie. Firma mYXpression opracowała oprogramowanie do wspomagania decyzji medycznych oparte na integracji markerów transkryptomicznych w celu oceny prawdopodobieństwa odpowiedzi i/lub braku odpowiedzi na bioterapię u każdego pacjenta. Wydajność algorytmu sprawdzono teoretycznie poprzez retrospektywne zebranie danych transkryptomicznych i odpowiedzi klinicznych na 6 bioterapii od 992 pacjentów objętych 17 badaniami klinicznymi lub kohortami. Celem tego badania obserwacyjnego jest wykazanie wartości oprogramowania wspomagającego podejmowanie decyzji medycznych PEAR 2.0 w leczeniu pacjentów z reumatoidalnym zapaleniem stawów, którzy są kandydatami do bioterapii.