Анализ микробиоты для прогнозирования исходов лечения пациентов с ревматоидным артритом ингибитором JAK (MARAJA)

Персонализированная медицина, в которой каждый пациент получит идеальное индивидуальное лечение и режим, имеет большие перспективы для улучшения ухода за пациентами. Однако в предыдущих исследованиях не удалось установить достоверные предикторы реакции на базисные противоревматические препараты (БМАРП) у пациентов с ревматоидным артритом (РА). Ингибиторы JAK представляют собой новый класс DMARD с высокой эффективностью, которая может даже превосходить препараты против TNF. Поскольку существуют химические вещества, стоимость их производства намного дешевле, чем у биологической терапии, и, вероятно, в ближайшие годы они будут занимать центральное место в лечении пациентов. В настоящее время доступны три препарата: упадацитиниб (УПА), тофацитиниб и барицитиниб. Наше исследование будет посвящено УПА. Клинические результаты в основном зависят от i) факторов, влияющих на метаболизм и концентрацию лекарственного средства, и ii) адекватности между мишенью лекарственного средства и путями воспаления, вовлеченными в заболевание пациента. Люди несут в своем кишечнике триллионы микробов, которые, как теперь известно, играют ключевую роль в здоровье и болезнях. Эти микробы обладают многими ферментами и сильно модулируют экспрессию ферментов человека. Кишечная микробиота действительно может непосредственно метаболизировать пероральные препараты и контролировать экспрессию цитохрома P450 3A4 (CYP3A4), основного фермента, метаболизирующего TOFA. В предварительном эксперименте на мышах мы показали, что изменение состава кишечной микробиоты изменяет эффекты JAKi на сигнальные пути. Таким образом, мы считаем, что модели, включающие состав кишечной микробиоты вместе с маркерами иммунной активации, будут предсказывать клинические исходы у пациентов с РА, получавших УПА.

Основные и второстепенные цели: Построить прогностические модели клинических исходов (эффективность и безопасность) пациентов с РА, получавших УПА, на основе анализа микробиоты и маркеров иммунной активации.

Методология:

Это многоцентровое продольное проспективное исследование будет включать 60 пациентов с РА и неадекватным ответом на метотрексат. Изученными клиническими исходами будут отсутствие ответа EULAR через 3 месяца, как это определено Европейской лигой по борьбе с ревматизмом EULAR (первичный результат), достижение низкой активности заболевания через 6 месяцев или возникновение нежелательных явлений (вторичные результаты). Микробиоту кишечника будут оценивать на исходном уровне и на М3 по размороженным образцам фекалий. ДНК будет очищена с использованием мини-набора QIAamp DNA Stool (Qiagen) и квалифицирована с использованием Qubit и TapeStation 4200 (Agilent). Библиотека будет подготовлена ​​путем амплификации областей V1-V2 и V3-V4 из бактериальных генов 16S рРНК и будет квалифицирована с помощью количественной ПЦР, а ампликоны будут секвенированы с помощью MiSeq (Illumina). Первоначальный биоинформационный анализ и таксономия будут проводиться с использованием программного обеспечения QIIME2. Иммунная активация будет оцениваться через активацию пути JAK-STAT с помощью ПЦР-матрицы RT² профилировщика сигнального пути JAK STAT (Qiagen), которая профилирует экспрессию 84 генов, связанных с Jak и Stat-опосредованной передачей сигналов. Концентрации УПА будут оцениваться с помощью жидкостной хроматографии и тандемной масс-спектрометрии (ЖХ-МС/МС) на исходном уровне и через 3 месяца. Статистические классификаторы (нейронный сетевой алгоритм, линейный и квадратичный дискриминантный анализ, метод опорных векторов, случайные леса, методы усадки или ближайшие соседи), включающие микробиом, экспрессию генов сигнального пути JAK STAT и клинические данные, будут использоваться для определения профилей, связанных с клиническими проявлениями UPA. ответ и безопасность. Пациенты, которые преждевременно прекратят прием УПА (до 3 месяцев) из-за нежелательных явлений или потери наблюдения, будут считаться не ответившими на лечение.