Erməni ataxiyalar nadir xəstəliklərdir və kiçik kohortlar və yüksək inkişaf xərcləri narkotiklərin yenidən istifadəsi praktik bir yol yaratdığı bir kontekstdir. Texnoloji inkişaflar daha çox hədəfləndirilmiş və süni intellekt tərəfindən təyin edilmiş mexaniki əsaslı namizədlərlə yolla idarə olunan etibarlılığı tamamlamaq üçün imkanlar yaradır. Həmçinin, rəqəmsal ikimilər və Virtual Brain çərçivələri nadir kohortlarda multimodal məlumatları inteqrasiya etmək, stratifikasiyanı dəstəkləmək və sınaqdan keçirilə bilən sistem səviyyəsində proqnozlar yaratmaq üçün gələcəkdə yönəlmiş tədqiqat alətləri kimi irsi ataxiyalarda nəzərdən keçirilməlidir.
Ermətik ataxiya (HA) -in klinik olaraq hərəkətsizlik, disartriya və əzgələrin koordinasiyasının pozulması ilə müşahidə olunan mütəmadi cerebelli pozğunluqla xarakterizə olunan nadir nevrodegenerativ pozğunluqların müxtəlif qrupuna aid olduğunu göstərir. Paylaşılan cerebel yolunun iştirakına baxmayaraq, bu xəstəliklər əhəmiyyətli genetik və fenotip heterogenliyi göstərir. Növbəti nəsil sekvensiyalaşdırma və digər molekulyar diaqnoz texnologiyalarında inkişaflar, autosomal dominant, autosomal resesiv, X-ə bağlı və mitokondriyalı ötürmələr daxil olmaqla geniş irsi nümunələrini əhatə edən 200-dən çox xəstəlik səbəb edən genin ortaya çıxdığını göstərdi1,2. Bu xəstəliyin təxminən təkamül halları 100.000 nəfərdə 3 ilə 6 hal arasında dəyişir, baxmayaraq ki, bu hallar əhalilər və coğrafi bölgələr arasında əhəmiyyətli dərəcədə dəyişir3. Avtosomal dominant spinocerebellar ataxiyası (SCA) ən çox yayılmış alt qrupdur, bu da təxminən 100.000 nəfərdə 5,6 nəfərdir, Friedreich' ın ataxiyası (FA) və ataxiyası (telangiectasiyası) kimi avtosomal resesif formalar daha az yaygındır4.
Bu xəstəliklərin əsasında olan molekulyar mexanizmlər çox müxtəlifdir. Bunlara trinyukleotid və ya pentanucleotid təkrar genişlənməsi, nöqtə mutasiyaları, nüsxə nömrəsi dəyişiklikləri və mitoxondrial metabolizmada iştirak edən genlərə təsir edən struktur dəyişiklikləri, oksidativ stres tənzimlənməsi, DNA təmiri, ion kanal funksiyası və autofagyi daxildir5,6. Klinik və genetik heterogenlik, hər bir xüsusi formasının az yayılması ilə birlikdə müalicə inkişafı üçün böyük təsirlərə malikdir. Ənənəvi de novo dərman kəşf proqramları yüksək xərclər, uzun müddətdir və kiçik xəstələrdə lazımi şəkildə idarə olunan klinik sınaqların aparılması praktik olmamasından məhdudlaşır. Bu amillər bu nadir və heterogen şərtlər üçün tamamilə yeni birləşmələrin hazırlanması üçün kommersiya təkanını məhdudlaşdırır2.
Bu kontekstdə, narkotiklərin yenidən istifadəsi nadir nevrodegenerativ xəstəliklərdə müalicə inkişafını sürətləndirmək üçün rasional və pragmatik bir strategiya kimi ortaya çıxdı. Bu yanaşma artıq təsdiq edilmiş və ya digər göstəricilərə görə yoxlanan birləşmələrin yeni klinik tətbiqlərini müəyyənləşdirmək, mövcud təhlükəsizlik və farmakokinetik məlumatlardan istifadə edərək klinik tərcümə vaxtını və xərclərini azaltmaq üçün nəzərdə tutulur7. Yenidən istifadə strategiyaları xüsusilə HA üçün uyğun olur, burada oksidativ stres, mitokondriyal disfunksiya və neuroinflamasiya kimi konvergent patofizoloji mexanizmlər genetik cəhətdən fərqlənən formalar arasında paylaşılandır. Bu ümumi molekulyar yollara diqqət yetirərək, yenidən istifadə olunan dərmanlar genə aid yanaşma olmadığı halda da etioloji terapevtik faydalar verə bilər. Süni intellekt (Sİ) da daxil olmaqla hesablama metodlarında son irəliləyişlər dərmanların yenidən istifadəsinin dəqiqliyini və miqyaslılığını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırıb8. Virtual skrininq (VS) və molekulyar dokinq vasitəsilə minlərlə təsdiq edilmiş birləşmələrin xəstəliklərə aid hədəflərlə struktur uyğunluğu üçün tez qiymətləndirilməsi, həm namizədlərin seçilməsinin xüsusiyyətini, həm də səmərəliliyini artırmaq mümkündür. Eyni zamanda, MD modellərimültimodalizativ xəstələr səviyyəsindəki məlumatları inteqrasiya edən virtual təmsillərHA-da modeldən məlumatlı stratifikasiyanı, son nöqtələrin seçilməsini və xəstəlik xüsusi kohortlarda təsdiqlənən sınaq dizaynı fərziyyələrini dəstəkləyə biləcək gələcəkdə yönəlmiş tədqiqat alətləri kimi klinik olaraq müəyyən edilmiş xəstəlik xüsusi müalicə cavabının proqnozlaşdırılması və ya doza optimallaşdırılması üçün qurğu kimi deyil9.
Bu baxış HA-da dərmanların yenidən istifadəsi ilə bağlı mövcud sübutları birləşdirmək, mövcud klinik məlumatları bir azca cəmləmək və yeni hesablama paradigmlarının müalicə namizədlərinin rasional müəyyənləşdirilməsinə və qiymətləndirilməsinə necə töhfə verə biləcəyini müzakirə etmək məqsədi daşıyır.
Dərmanların yenidən təyin edilməsi və ya xilas edilməsi kimi də tanınan dərmanların yenidən təyin edilməsi və ya xilas edilməsi, mövcud farmakoloji birləşmələr üçün yeni müalicə göstəricilərinin müəyyən edilməsi prosesidir, bu da təsdiqlənmiş dərmanları, klinik mərhələdə olan namizədləri və ya bəzi hallarda əvvəlcədən saxlanılan aktivləri də daxil edə bilər10. Strategiya, yüksək qıtlıq və çox qeyri-müəyyən vaxt və xərclərlə xarakterizə olunan de novo inkişafının pragmatik bir tamamı kimi daha çox istifadə olunur. Böyük miqyaslı sənaye analizlərinə görə, ənənəvi dərman inkişafı proqramının ümumiyyətlə ilk insan testindən təsdiqlənməyə qədər inkişaf etmə ehtimalı ~ 1014% -dir, göstəricilər və inkişaf kontekstləri arasında əhəmiyyətli dəyişikliklər var11,12. Yeni bir dərmanın bazara çıxarılması xərclərinin qiymətləndirilməsi istifadə olunan hesablama metodlarına görə böyük dərəcədə dəyişir, o cümlədən xərclərin kapitallaşdırılmasının da daxil olmaqla. Əsas kapitallaşdırılmış rəqəmlər çox sayda qeydə alınmışdır, lakin ictimaiyyətə təqdim olunan məlumatlardan istifadə edən bəzi təhlillər orta kapitallaşdırılmış investisiyaların aşağı olduğunu bildirir13,14. Bu arada, erkən tədqiqatdan təsdiqlənməyə qədər ümumi inkişaf müddəti ümumiyyətlə on il və ya daha çox olduğu bildirilir, lakin bu, sabit dəyər deyil, göstərici bir aralıq kimi qəbul edilməlidir15.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
