Hur kroppen reagerar på en medicin beror på vem som tar den. Alla reagerar olika. Konceptet ”en storlek passar alla” fungerar dåligt när det gäller medicinsk behandling, det menar Tejaswi Badam. Vore det inte bättre om vi istället kunde få individanpassad medicin? Det skulle innebära effektivare behandling med högre precision och färre biverkningar.

Under sin tid som doktorand på Institutionen för biovetenskap vid Högskolan i Skövde har Tejaswi Badam forskat på frågan och även utvecklat en model. En modell han i framtiden hoppas ska kunna användas för att prediktera biverkningar av behandlingar och risker för sjukdomar.

Individanpassade läkemedel räddar liv

Cirka tre procent av alla dödsfall i Sverige sker till följd av negativa effekter på mediciner. Utöver genetiska orsaker finns det även faktorer såsom kön, ålder, diet, livsstil och miljö som påverkar hur en patient reagerar på en särskild medicin. För att öka ett läkemedels säkerhet och effektivitet behöver vi hitta nya sätt att få fram dem, därför behöver vi jobba mer med individanpassade läkemedel.

– Alla har rätt till effektiv behandling. Huruvida man blir frisk eller inte, ska inte bero på hur kroppen tar upp, eller påverkas av läkemedlet. Jag vill istället ta fram ett läkemedels sammansättning genom att titta på varje patients genetiska data, säger Tejaswi.

Dysfunktionella gener avslöjar sjukdom

Under sin tid som doktorand har Tejaswi tittat närmare på vår arvsmassa, särskilt på vissa unika nätverk av gener, dessa är tätt sammanlänkade, i så kallade ”gensamhällen”. Nätverken kallas moduler och är ofta dysfunktionella i samband med olika sjukdomar, det är just dessa nätverk Tejaswi ägnat så mycket tid åt att förstå.

– I min forskning har jag identifierat dysfunktionella moduler i patienter och kan på så sätt förutsäga hur patienten kommer att reagera på en specifik medicin. Med kunskapen om dessa moduler har jag utvecklat en prediktionsmodell som i framtiden skulle kunna skräddarsy mediciner och möjliggöra reaktioner på individnivå, säger Tejaswi.

Risken för svåra biverkningar av cancerbehandling fångas upp

Prediktionsmodellen har bland annat använts i en cancerbehandlingsstudie på Linköpings Universitet. Att behandla en cancerpatient är alltid svårt eftersom man vill döda så många tumörceller som möjligt, och samtidigt inte ge patienten alltför svåra biverkningar. Behandlingen kan dessutom slå väldigt olika mellan patienter.

– Modellen kunde inte bara identifiera och analysera de sjukdomsassocierade moduler som kopplas till cancer, utan även prediktera biverkningar. Resultatet av studien innebär att vi kan ge patienter med låg risk för biverkningar en högre dos som får större effekt. För patienter med hög risk för biverkning kanske man istället ska se efter alternativ behandling, säger Tejaswi.

Modellen ger hopp för MS-sjuka

Prediktionsmodellen har även använts i två studier kopplade till sjukdomen multipel skleros, MS. En sjukdom i det centrala nervsystemet som angriper hjärna och ryggmärg. Idag finns inget botemedel, men läkemedel kan lindra besvären. I det nyligen avslutade forskningsprojektet DMDpipe analyserades data från patienter med MS och i projektet lyckades forskarna identifiera riskfaktorer och biomarkörer som kan kopplas till sjukdomen.

I en annan studie tittade forskarna på gravida kvinnor med MS. Eftersom gravitet ofta har en gynnsam effekt på sjukdomen, ville forskarna studera vad som händer med de dysfunktionella modulerna under graviditeten. I studien lyckades forskarna identifiera de dysfunktionella modulerna, men eftersom den ännu inte är publicerad vill man avvakta med resultaten.

Vill att modellen ska användas inom sjukvården

Tejawsi försvarade sin avhandling för knappt två veckor sedan, nu lämnar han sin anställning vid Högskolan i Skövde och planerar istället för en postdoktor vid Karolinska Institutet. Tejawsi vill att modellen ska kunna användas inom sjukvården, men innan det blir verklighet behöver den utvärderas i fler studier, ett arbete Tejawsi vill ta med sig in i sin nya roll. Tanken är att Tejawsi ingå i forskningsprojekt som fokuserar på icke-kodande RNA som biomarkörer för tidig diagnos av multipel skleros genom att tillämpning nätverksmoduler.

– Jag vill att min forskning ska bidra till utveckling av fältet precisionsmedicin och individbaserad behandling. I min nya roll kommer jag att fortsätta det arbetet, avslutar Tejawsi.

Kontakt

Tejaswi Badam, institutionen för biovetenskap, Högskolan i Skövde.
tejaswi.venkata.satya.badam@his.se, 0500-44 86 29

Zelmina Lubovac, Bitr. prefekt/Lektor institutionen för biovetenskap, Högskolan i Skövde.
zelmina.lubovac@his.se, 0500-44 83 25

Vi är en modern högskola som präglas av en öppen och välkomnande atmosfär, förstklassiga utbildningar och internationellt konkurrenskraftig forskning. En plats där vi gör framsteg, varje dag.

Presskontakt:
Cecilia Renström
Telefon:
0500 448031
Epost:
cecilia.renstrom@his.se
Presskontakt:
Ulf Nylén
Telefon:
0500-44 80 61
Epost:
ulf.nylen@his.se