Дыхательный тест предсказывает схему лечения препаратами от эпилепсии

Дыхательный тест предсказывает схему лечения препаратами от эпилепсии

12 Aug 2021
34
Прослушать

Противосудорожные препараты должны подбираться индивидуально для каждого пациента, поскольку разница между терапевтической и токсической дозой довольно мала. Что еще более усложняет ситуацию, пациенты по-разному реагируют на терапию, в зависимости от того, как они метаболизируют молекулы лекарства в своем организме, а это значит, что клиницистам необходимо подбирать дозу для каждого пациента. В случае с детьми, у которых метаболизм меняется по мере роста, это может потребовать регулярного мониторинга и корректировки дозы. В настоящее время для определения количества лекарственного соединения в крови используются анализы крови, но это не показывает всей картины. Кроме того, дети не очень любят уколы. 

Исследователи из Базельского университета в Швейцарии разработали дыхательный тест, который может быстро предоставить информацию об оптимальном подходе к лечению пациентов с эпилепсией. Тест предоставляет информацию об уровне лекарств в организме, а также о метаболитах лекарств и других метаболических показателях, которые могут помочь врачам предсказать, правильно ли человек реагирует на лекарство или ему необходимо изменить дозу.

Ученые опубликовали информацию о своей разработке в журнале Communications Medicine.

Технология использует высокочувствительную систему на базе масс-спектрометрии высокого разрешения, которая может измерять метаболиты дыхания в режиме реального времени. Результаты получаются мгновенно и не требуют лабораторного анализа, давая представление о метаболитах, присутствующих в дыхании человека в ничтожных количествах.

Этот метод не только позволяет определить уровень лекарственных препаратов в организме потребителя, но и дает информацию о том, как он реагирует на терапию.

Например, исследование показало, что определенные пути метаболизма аминокислот активны у пациентов, которые страдают от побочных эффектов лекарства, а также выявило метаболическую подпись для пациентов, которые не получают хорошего терапевтического эффекта от лекарства. Технология пока не пригодна для широкого применения, но исследователи работают над ее дальнейшим развитием, чтобы она могла стать клинически доступной.