Sviluppare un trattamento personalizzato per l’ipercolesterolemia
Le statine, tra i farmaci più prescritti al mondo, sono un trattamento essenziale per milioni di persone interessate da ipercolesterolemia, venendo utilizzate per ridurre il rischio di morte causato da malattie del cuore e dei vasi sanguigni. L’efficacia delle statine varia tuttavia a seconda dei pazienti: mentre la maggior parte mostra una buona risposta ai farmaci, ne esiste una significativa percentuale in cui tali farmaci funzionano in modo inadeguato o nullo. Inoltre, alcuni pazienti manifestano anche effetti avversi indesiderati, come ad esempio sintomi a livello muscolare. Tutti questi fattori determinano una notevole mancanza di aderenza terapeutica a lungo termine alle statine. «Molti fattori, tra cui la variabilità genetica, il regime alimentare, l’assunzione di altri farmaci e la presenza di ulteriori malattie, nonché il sesso del paziente, possono influenzare sia l’efficacia ipocolesterolemizzante che la sicurezza delle statine», spiega Mikko Niemi, docente di farmacogenetica presso l’Università di Helsinki e ricercatore principale del progetto IndiviStat. «È importante notare l’esistenza di differenze nel modo in cui l’organismo gestisce le diverse statine, il che costituisce la base per la personalizzazione della terapia basata su di esse», aggiunge. Il progetto IndiviStat, finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, ha sviluppato un modello di farmacologia dei sistemi per prevedere l’efficacia e la tollerabilità delle statine a livello di singolo paziente e sta ora verificando se la selezione dei farmaci basata su tale modello sia in grado di migliorare le prestazioni dei medicinali e la relativa aderenza terapeutica.
Sviluppare un modello di farmacologia dei sistemi
Il team di IndiviStat ha costruito un modello computazionale che descrive le modalità con cui l’organismo gestisce le diverse statine, il modo in cui tali farmaci inibiscono la produzione di colesterolo nel fegato e come contribuiscono a generare effetti problematici sul sistema muscolo-scheletrico. Per prevedere questi impatti, l’équipe ha inserito nel modello caratteristiche dei pazienti di diverso tipo, come le varianti genetiche, l’età, il sesso, le dimensioni del corpo, la presenza di altre malattie e l’utilizzo di ulteriori medicinali. Successivamente, i ricercatori hanno utilizzato il modello per simulare le risposte a diverse statine con dosaggi differenti. Prima di tutto, però, il team doveva produrre dati comparativi sulle caratteristiche delle varie statine. Avvalendosi di modelli cellulari e altri modelli in vitro, i ricercatori hanno confrontato il modo in cui le cellule gestiscono le statine ed esplorato le modalità attraverso cui le varianti genetiche e altri farmaci influenzano l’esposizione alle statine in volontari sani. Per testare il loro modello in un contesto reale, il team ha condotto una sperimentazione clinica osservazionale su pazienti alla fase iniziale della terapia basata su statine, studiando la genetica della risposta a tali farmaci in uno studio di biobanca. «Tutti questi dati, così come quelli provenienti dalla letteratura scientifica, sono stati utilizzati per costruire e convalidare il nostro modello di farmacologia dei sistemi», spiega Niemi.
Alla scoperta delle risposte individuali
I risultati del progetto non solo hanno dimostrato che le statine si differenziano in base alle proprie caratteristiche, ma hanno anche rivelato che le diversità nel modo in cui l’organismo dei pazienti gestisce i farmaci sono una forza trainante fondamentale per le risposte individuali. «Il risultato più importante del progetto è il modello di farmacologia dei sistemi, che deve ancora essere pubblicato», osserva Niemi. IndiviStat è il primo progetto che utilizza le previsioni della farmacologia dei sistemi per guidare la terapia farmacologica clinica. Il team condurrà una sperimentazione utilizzando il proprio modello come strumento d’ausilio alle decisioni per la scelta di farmaci ipocolesterolemizzanti, in base al rischio dell’insorgenza di effetti avversi e all’aderenza terapeutica alle statine. L’équipe prevede inoltre di utilizzare il suo modello al fine di alimentare lo sviluppo di altri prodotti farmaceutici. «Qualora il modello si riveli utile in ambito clinico, esploreremo un approccio simile in altri campi della terapia farmacologica», conclude Niemi.
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