Wetenschappers van het LUMC zijn er met behulp van machine learning in geslaagd de enzymactiviteit van CYP2D6 nauwkeuriger te voorspellen. Met deze continue schaal kan een aanzienlijk groter deel van de variabiliteit in enzymactiviteit worden verklaard (79%) dan met de gangbare methode (54%).

Voor geneesmiddelen die door CYP2D6 gemetaboliseerd worden kan hierdoor veel nauwkeuriger worden voorspeld welke dosering een patiënt nodig heeft voor een optimale behandeling. Veelbelovend voor de toekomst van farmacogenetica, noemt apotheker en onderzoeker Maaike van der Lee deze uitkomst.  

“De toepassing van een continue schaal in farmacogenetica is vrij nieuw”, zegt Van der Lee, werkzaam bij de afdeling Klinische Farmacie en Toxicologie van het LUMC. “Voor zover wij weten is dit slechts één keer eerder uitgevoerd met behulp van in vitro data. Onze huidige studie is de eerste studie die klinische data gebruikt om een dusdanig model te ontwikkelen en te valideren.”

Bron: pharmaceutisch Weekblad