Нова алатка во развој од страна на истражувачите од Универзитетот во Бафало еден ден би можела да им помогне на лекарите подобро да ја предвидат отпорноста на имуноглобулинската терапија кај децата со Кавасаки болест во САД.Новата алатка – опишана во студија објавена претходно оваа година во Journal of Pediatric Pharmacology and Therapeutics – ја поставува основата за првиот тест во Северна Америка за да се предвиди отпорност на терапевтски третмани за ретката болест, но тешка воспалителна болест.
Во споредба со резултатот Кобајаши – најшироко користен метод во Јапонија за предвидување отпорност на антителата, интравенски имуноглобулин (IVIG), кај болеста Кавасаки – алатката развиена од UB е двојно попрецизна за децата од Западен Њујорк, постигнувајќи чувствителност (откривање ) стапка од 54%.
„Ниту еден систем не е многу чувствителен, но новиот резултат може попрецизно да го идентификува отпорот на IVIG кај децата од западен Њујорк и другите северноамерикански популации отколку резултатот на Кобајаши“, вели првиот автор и стипса на УБ, Џасдип Синг, Фарма, глобален менаџер за научни комуникации во Ели. Лили и компанија.
Кавасаки болеста е акутно воспаление на крвните садови кое првенствено ги погодува децата помлади од 5 години. Оваа болест е водечка причина за стекната срцева болест кај децата во САД, според Центрите за контрола и превенција на болести. Доколку не се лекува, децата со оваа болест може да доживеат опасни по живот аневризми на коронарните артерии.
Стандардниот третман за болеста Кавасаки е IVIG и аспирин. Иако повеќето случаи се решаваат по единечна доза на IVIG, 10-20% од децата се отпорни на IVIG и имаат поголеми шанси да развијат коронарна артериска аневризма.
Болеста Кавасаки се јавува ширум светот, со најголема инциденца во Јапонија. Резултатот на Кобајаши може да го предвиди отпорот на IVIG со стапка на чувствителност од 86%, меѓутоа, системот има ограничена употреба надвор од Јапонија – веројатно поради хомогената популација на нацијата, велат истражувачите. Резултатот Кобајаши има ниска стапка на чувствителност од 33% меѓу различните етникуми на децата од Северна Америка.
Студијата на УБ анализирала 208 случаи на деца хоспитализирани со болест Кавасаки во болница во Бафало помеѓу 2000-15 година. Податоците беа поделени во две групи: IVIG подложни или отпорни.
Четири променливи кои се разликуваа помеѓу групите беа идентификувани и искористени за да се создаде нов резултат за предвидување. Променливите вклучуваа: број на бели крвни зрнца, процент на неутрофили, возраст и концентрација на серумски албумин. На секоја променлива и е доделен по еден поен, а резултатот од три или повеќе означува висок ризик за отпорност на IVIG.
За да се осигури дека новиот систем на бодување е применлив на географски локации, точноста на алатката беше тестирана на податоци за пациенти со болест Кавасаки, добиени од Западен Њујорк, Бостон и Кина.
Новата алатка имаше стапка на чувствителност од 54% за збирот на податоци за Западен Њујорк, додека стапката за резултатот Кобајаши беше 26%. За множеството податоци во Бостон, новиот резултат имаше чувствителност од 40%; далеку повисока од стапката од 0% за резултатот Кобајаши. Стапката на чувствителност за новата оценка беше најниска меѓу кинеската група податоци, 27%, додека резултатот на Кобајаши имаше стапка на чувствителност од 36%.
„Нашата студија, иако мала, ги истакнува предизвиците со предвидување на отпорноста на IVIG. Овие наоди ги нагласуваат регионалните варијации што постојат со болеста Кавасаки и ограничувањата со примена на алатка за предвидување ризик кај популација надвор од онаа од која потекнува“, вели соодветното. автор, Николас Фуско, PharmD, клинички вонреден професор по фармацевтска пракса на Факултетот за фармација и фармацевтски науки на УБ.
„Новиот резултат резултираше со подобрена чувствителност, но многу деца со вистински отпор може да се пропуштат“, вели тој.
Истражувачите велат дека се потребни идни студии за да се утврди дали новиот резултат е применлив во дополнителни американски региони надвор од областа на Западен Њујорк; како и да се идентификуваат дополнителни променливи за да се подобри точноста на алатката.
