Sviluppi di Farmacogenetica e

Farmacogenomica nella Sclerosi Multipla

Maria Grazia PiscagliaU.O Neurologia Aziendale –Ravenna

AUSL della Romagna

Farmacogenetica:Lo studio della variabilità di risposta ad un farmaco dovuta a

fattori genetici ereditari, negli individui o a livello di popolazione Friedrich Vogel, 1959

Farmacogenomica:La determinazione e l’analisi del genoma e dei suoi prodotti allo

scopo di correlare queste informazioni con la risposta al farmaco presente a livello cellulare, tessutale, di individuo o di popolazione, al fine di individuare nuovi bersagli terapeutici, scoprire e sviluppare farmaci o studiare la risposta ad essi.

Variabilità individuale nelle

risposte alla terapia farmacologica

Efficacia

Effetti collaterali / reazioni avverse

Individuo normale

collaterale

Effett

o

Dose

terapeutico

Accettabile

Variabilità individuale nella

efficacia terapeutica dei farmaci

Effett

oDose

terapeutico

collaterale

Non accettabile

Efficacia ridotta

Variabilità individuale negli

effetti collaterali dei farmaci

collaterale

Effett

o

Dose

terapeutico

Accettabile

Individuo normale

Dose

terapeuticocollaterale

Non accettabile

Effett

o

Aumento di effetti collaterali

La variabilità individuale nelle

risposte ai farmaci è dovuta a fattori:

• Fisiologicietà, sesso, peso corporeo, condizione fisica

• Patologicimalattie, livello di funzionalita’ epatica o renale

• Ambientali dieta, alcool, tabacco, altri farmaci

• Geneticipolimorfismo

Variabilità nella efficacia terapeutica di alcuni

farmaci

% pazienti con

scarsa risposta

Antagonisti dell’angiotensina 2 10-25%

ACE inibitori 10-25%

Beta-bloccanti 15-25%

Antidepressivi triciclici 20-50%

Agonisti beta-2 adrenergici 40-70%

FarmacocineticaAssorbimento

Distribuzione

Metabolismo

Escrezione

(ADME)

Farmacodinamica“drug target”

La risposta al farmaco

Varianti nel

codice genetico

Mutazioni

Eventi che

portano al

cambiamento di

una sequenza di

DNA con bassa

frequenza

Polimorfismi

Varianti presente

nella popolazione

con una frequenza

superiore a 0.01

(1%)

Polimorfismo genetico

SNP – polimorfismo di un singolo nucleotide

VNTR – polimorfismi determinati dal numero variabile di

unità ripetute in tandem

• SSR (microsatelliti): ripetizione di una sequenza

semplice (1-pochi nucleotidi)

• polimorfismo del DNA minisatellite (9 - alcune decine

nucleotidi)

VNTR estesi

Trasposon repeat polymorphism (es. ALU)

Polimorfismi da inversione

Polimorfismi cromosomici (eterocromatici)

Polimorfismi

• Varianti alleliche presenti in >1% della popolazione

• Dovute a

• sostituzioni di singole basi

• inserzioni

• delezioni

• variazioni nel numero di tandem repeats (VNTR)

• Il tipo piu’ comune

Single Nucleotide Polimorphisms (SNPs)

Single nucleotide polimorphisms (SNPs)

1 SNP ogni 1000 basi

10 milioni nel genoma umano

(6 milioni descritti nel HapMap Project)

5-10 SNPs per gene

1% possono avere significato biologico

(SNPs nelle regioni codificante o

regolatrici)

Geni codificanti per proteine coinvolte nella:

1) Farmacocinetica: biodisponibilità del farmacoTrasportatori (drug transporters)

Enzimi del metabolismo

2) Farmacodinamica: drug target / bersaglio terapeutico del farmaco

Recettori

Canali ionici

Enzimi

Proteine regolatrici

Geni che influenzano la risposta al farmaco

Meccanismo principale per

la regolazione della

concentrazione del farmaco

Trasforma composti lipofilici

in metaboliti più idrosolubili

e facilmente eliminabili con

l’urina

Biotrasformazione

epatica

Polimorfismi degli enzimi responsabili del

metabolismo dei farmaci

Metabolismo del farmaco nel fegato

• Reazioni di fase I• Trasformazione dei gruppi funzionali della molecola:

• Ossidazioni, riduzioni ed idrolisi

• Reazioni di fase II• Coniugazione con sostanze endogene per la formazione di

composti inattivi:

• Solfatazione, acetilazione, metilazione

Polymorphisms of phase I enzymes

• CYP2D6

• 25% of prescribed drugs

• CYP2C19

• Diazepam, imipramine (antidepressants)

• Omeprazole (gastric ulcers)

• CYP2C9

• Phenytoin (antiepileptic)

• Warfarin (anticoagulant)

• Glipizide (hypoglycemic/diabetes)

CYP = famiglia del citocromo P450

Polymorphisms of phase II enzymes

• NAT2 (N-acetyltransferase)

• Sulfonamides (bacterial infections)

• Caffeine

• Tobacco carcinogens (cancer risk)

• COMT (Catechol-O-methyltransferase)

• Catecholamines (adrenaline, noradrenaline, dopamine)

• TMPT (thiopurine methyltransferase)

• Anticancer drugs to treat acute lymhoblastic leukemia)

• UGT (UDP glucuronosiltransferase)

• Cancerogeni ambientali

Polimorfismo Metabolico

Cambiamento nella concentrazione ed emivita del farmaco nel

sangue

100

normal

metabolism

0time

Dru

g c

oncentr

atio

n

100

0time

metabolism

drug concentration

adverse effects

100

time0

metabolism

drug concentration

therapeutic efficacy

Citocromo p450 CYP2D6

• Responsabile per il metabolismo del 25-30% dei farmaci

• Beta-bloccanti (propranololo, metoprololo)

• Antiaritmici (nimodipina)

• Antidepressivi triciclici (imipramina, fluossetina)

• Neurolettici (aloperodolo)

• Antitussivi (destrometorfano)

• Narcotici (codeina)

Distribuizione polimorfica

dell’attività di CYP2D6 in vivo

• Extensive metabolizer (EM)65-80%

• Intermediate metabolizer (IM)10-15%

• Poor metabolizer (PM) 5-10%

• Ultra-rapid metabolizer (UM)5-10%

In vivo metabolic ratio for sparteine

Zanger et al. Pharmacogenetics 11: 573-586, 2001

Distribuizione etnicadei fenotipi polimorfici di CYP2D6

Poor metabolizer Europei 5-10 %

Africani 2-5 %

Orientali <1 %

Ultra-rapid metabolizer Scandinavi 1.5 %

Spagnoli 7 %

Etiopi 20 %

CYP2D6 gene locus 22q13.1

2 pseudogenes

> 75 allelic CYP2D6 variants

SNPs

Deletions / additions

Tandem repeats

Gene deletion

Gene duplication (up

to 13 copies)

Interferone β e Glatiramer Acetato

Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium (CPIC)

Gene Locus polimorfico

Allele/genitipo/aplotip

o associato a

responsività positiva o

negativa (-) a

Interferon β

P-valuePazienti

MS

IFNAR1

(Interferon α/β

Receptor Subunit 1)

rs1012334 (introne) A(+) 0.030147

(spagnoli)

rs55884088(promotore

)GTn (+) 0.036

162

(irlandesi)

IFNG

(Interferon γ)

microsatellit

i(introne)

CA12 (-)

CA13 (-)

CA14 (-)

CA15 (+)

0.013

0.04

0.009

0.005

225

(spagnoli)

110

(spagnoli)

CCR5

(C-C chemokine

receptor type 5 ;

CD195)

rs333 (esone) Delezione 32bp (+) 0.036253

(russi)

Tsareva et al. 2016

Tsareva et al. 2016

COMBINAZIONI MULTIALLELICHE

Interazione

epistatica

Kulakova et al. 2012

Tsareva et al. 2016

GA

GWAS di soggetti trattati con IFNβ: 178 avevano sviluppato anticorpi contro il farmaco e 184 no.

Weber et al., 2012

Approccio farmacogenomico per lo studio allapredisposizione a sviluppare anticorpi contro IFNβ

Polimorfismi associati a produzioni di anticorpi verso INFβ nella

regione HLA Weber et al., 2012

Associazione tra polimorfismi

e alleli HLADRB1

Weber et al., 2012

Suscettibilità al Natalizumab

rs200000911 Lys256Arg

In rabbit l’unico residuo mutato tra quelli importanti per il legame

è la Lys256

DINAMICA MOLECOLARE

Tanto più il valore di HINT-Score è elevato e maggiore è il numero

di interazioni favorevoli

Maggiore stabilità nel complesso mutato

Se questi processi sono controllati da geni diversi che possono essere polimorfici, la variabilità di risposta risulta determinata dalle diverse interazioni delle

varianti di questi geni.

L’eterogeneità di risposta ai farmaci è la risultante di 2 componenti:

Il polimorfismo dei geni che controllano l’esposizione al farmaco

Il polimorfismo dei geni che regolano la sensibilità al farmaco

1.

2.

Se fosse possibile conoscere la frequenza degli alleli normali e mutati di questi geni si potrebbe calcolare in anticipo quanti individui avranno una determinata reazione ad un farmaco specifico

Individuare prima della somministrazione del farmaco quali soggetti avranno una reazione

favorevole e quali invece sono a rischio di effetti collaterali più o meno gravi

La genetica applicata alla ricerca sui farmaci è uno dei pochi campi in cui si possono fare programmi concreti di

tipo preventivo e quindi esaminare i problemi etici corrispondenti

Da un punto di vista etico, le diverse ricadute della ricerca genetica, da un lato i test genetici diagnostici e predittivi e dall’altro i profili farmacogenetici, hanno

risvolti diversi

RISVOLTI ETICI

Pathogenesis of Multiple Sclerosis via environmental and

genetic dysregulation of N-glycosylation1

Design of the study

The gene expression data come from two studies performed in parallel

in the laboratory: GEXEM and miRNEM.

Large scale mRNA expression and miRNA expression have been

measured on RNA isolated from peripheral blood leukocytes using,

respectively, the Human Gene 1.0 ST and the miRNA 1.0 arrays by

Affymetrix. The removal of some samples for quality control issues

and the filtering ofgenes have yielded a matrix with gene expression

data from 65 samples and 7564 genes (1113 ncRNAs and 6451

mRNAs). Pearson’s R has beencomputed between all pairs of

genes and, after thresholding (through the elimination all mRNA –

mRNA and ncRNA – ncRNA correlations andthe correlations below

a threshold │R│), the resulting network has been visualized in

Cytoscape.

Multiple sclerosis pharmacogenetics: personalizedapproach towards tailored therapeutics

Iris Grossman & Ariel Miller

Medicina predittiva e terapia personalizzata

“Il farmaco giusto alla dose giusta per il paziente giusto”

Il potenziale della farmacogenomica