Psoriāze - vai iespējams izmainīt slimības gaitu?

Activity: Talk or presentation typesOral presentation

Description

GUIDE pētījumā ir veikts plašs guselkumaba (GUS) novērtējums, iekļaujot četrus apakšpētījumus, kas pēta tā farmakoloģisko iedarbību psoriāzes pacientiem. Tā ietvaros tika izstrādāts mašīnmācīšanās modelis, lai prognozētu pacientus ar augstu terapijas atbildes reakciju (SR), kuri var saglabāt periodu bez ārstēšanas
vismaz vienu gadu pēc GUS lietošanas pārtraukšanas. Izmantojot datu kopu, kas ietver 11 seruma marķierus un 7 klīniskos raksturlielumus, paredzamais modelis sasniedza laukumu zem līknes (AUC) 0,815, kas liecina par augstu spēju atšķirt pozitīvos un negatīvos gadījumus. Analīze atklāja, ka slimības ilgums bija vissvarīgākā klīniskā pazīme, kas ietekmē terapijas atbildes reakciju.
Turklāt ādas biopsiju kvalitatīvie un kvantitatīvie imūno šūnu novērtējumi kopā ar seruma biomarķieru novērtējumiem sniedza ieskatu GUS terapijas radītajās mehāniskajās pārmaiņās. Šie provizoriskie dati uzsver potenciālu integrēt proteomu analīzi ar progresīvu paredzamo modelēšanu, lai uzlabotu pacientu izvēli un optimizētu psoriāzes ārstēšanas stratēģijas. Turpmākajos pētījumos tiks vērtēta biomarķieru saistība ar ārstēšanas efektivitāti un ilgtermiņa atbildes reakcijas saglabāšanu pēc GUS pārtraukšanas. Kopumā šis ir nozīmīgs solis ceļā uz individualizētu terapiju hronisku slimību, piemēram, psoriāzes, ārstēšanā.

The GUIDE trial incorporates an extensive evaluation of guselkumab (GUS) through four exploratory substudies, focusing on its pharmacological effects in psoriasis patients. Notably, a machine learning model was developed to predict super responders (SRs) who can sustain a treatment-free period for at least one year post-GUS discontinuation. Trained on a dataset that includes 11 serum markers and 7 clinical characteristics, the predictive model achieved an Area Under the Curve (AUC) of 0.815, indicating a robust ability to distinguish
between positive and negative cases.
The analysis revealed that disease duration emerged as the most critical clinical feature influencing super response. Furthermore, qualitative and quantitative immune cell assessments of skin biopsies alongside serum biomarker evaluations provided insights into the mechanistic changes driven by GUS treatment.
These preliminary findings underscore the potential for integrating proteome analysis with advanced predictive modeling to refine patient selection and optimize treatment strategies in psoriasis. Future directions will explore
the association of biomarker endpoints with treatment efficacy and long-term maintenance of response after GUS discontinuation. Collectively, this work represents a significant step towards individualized therapy in
managing chronic conditions such as psoriasis.
Period8 Nov 2024
Event titleLDVA 19TH Congress with International Participation “Latest Achievements in Dermatology, Venereology, Oncology and Aesthetics”
Event typeCongress
Conference number19
LocationRiga, LatviaShow on map
Degree of RecognitionInternational

Keywords

  • Psoriasis
  • biomarkers

Field of Science

  • 3.3 Health sciences