I ricercatori identificano combinazioni di farmaci più veloci ed efficaci per la tubercolosi
Oggi, le persone che contraggono la tubercolosi in genere prendono un ciclo di farmaci per sei-otto mesi. Tuttavia, la durata del trattamento significa che alcuni pazienti non si attengono alla terapia o possono sviluppare effetti avversi dalla tossicità del farmaco. Alcuni possono sviluppare resistenza ai farmaci, richiedendo cambiamenti nel regime farmacologico che possono allungare il trattamento fino a due anni. Ancora peggio, c'è un alto tasso di mortalità tra quelli con TB resistente ai farmaci.
In una nuova ricerca, gli scienziati dell'UCLA hanno riferito di aver trovato un modo per ridurre significativamente la durata del trattamento utilizzando un approccio chiamato "superficie di risposta parabolica dell'intelligenza artificiale". Questo metodo di analisi dei dati identifica quali combinazioni di farmaci lavorano in sinergia, ovvero i singoli farmaci che lavorano insieme in un modo più potente della somma delle loro potenze individuali. Il metodo, quando utilizzato in colture cellulari e successivamente modelli murini di TB, ha permesso ai ricercatori di identificare rapidamente combinazioni di tre o quattro farmaci tra miliardi di possibili combinazioni di farmaci e dosi, che hanno ridotto significativamente la durata della terapia per la TB. Questi regimi sono adatti per il trattamento sia della TBC farmaco-sensibile che della maggior parte dei casi di TBC resistente ai farmaci, ovvero sono regimi "universali", e sono fino a cinque volte più veloci del trattamento standard attualmente disponibile.
"Se i nostri risultati vengono replicati in studi sull'uomo, i pazienti guariranno molto più velocemente, avranno maggiori probabilità di aderire al regime farmacologico, soffriranno di meno tossicità da farmaci e avranno meno probabilità di sviluppare TB resistente ai farmaci", ha affermato il dottor Marcus Horwitz, illustre professore di medicina e microbiologia, immunologia e genetica molecolare presso la David Geffen School of Medicine della UCLA e autore senior dello studio.
Lo studio è pubblicato nella rivista PLOS One.
La piattaforma di superficie di risposta parabolica dell'intelligenza artificiale è stata sviluppata dal coautore Chih-Ming Ho, illustre professore di ricerca di ingegneria meccanica e aerospaziale presso la UCLA Henry Samueli School of Engineering. La piattaforma è stata applicata a malattie infettive, tumori e trapianti di organi.
In tutto, i ricercatori hanno valutato 15 farmaci per identificare le migliori combinazioni di quattro farmaci. I due regimi più potenti comprendevano clofazimina, bedaquilina, pirazinamide e amoxicillina / clavulanato o delamanid. Due dei regimi farmacologici hanno raggiunto un tasso di guarigione del 100%, senza ricadute, nei topi in tre settimane. Un altro regime ha curato i topi in cinque settimane. Entrambe le combinazioni di farmaci includevano farmaci attualmente approvati, ha detto Horwitz.
I topi che sono stati trattati con una terapia farmacologica standard avevano ancora batteri della tubercolosi nei polmoni dopo sei settimane e, in studi di accompagnamento, questi topi hanno richiesto dalle 16 alle 20 settimane per ottenere una cura senza ricadute al 100%.
I regimi di superficie a risposta parabolica non includono isoniazide e rifampicina, i due farmaci del regime standard a cui le persone con TB multi-farmaco resistente sviluppano resistenza. Inoltre non includono farmaci classificati come fluorochinoloni e aminoglicosidi, ai quali le persone con TB fortemente resistente ai farmaci sviluppano inoltre resistenza. Ciò significa che i regimi di superficie a risposta parabolica sono adatti per il trattamento della maggior parte dei casi di tubercolosi anche più resistenti ai farmaci.
Il prossimo passo sarà testare i regimi farmacologici negli esseri umani con la tubercolosi che sono resistenti ai farmaci standard usati per trattare la TB. I ricercatori hanno anche in programma di espandere la piattaforma terapeutica per includere farmaci sperimentali per la tubercolosi per sviluppare combinazioni ancora più potenti.
