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個人化藥物治療不能忽略微生物的影響

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精準醫療是近年來最熱門的話題,醫學界與科學界無一不投注心力在個人化醫療上,而過去研究都將重點放在人類基因體個體化差異與藥物作用上,但已有越來越多的研究指出藥物作用不僅受到基因調控的影響,也會因體內微生物的結構而有所差異[1, 2]。先前小編報導過目前已知超過60個藥物效果會受到腸道菌影響,請見『藥不藥隨腸道菌的便』一文。

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目前要證明宿主、微生物和藥物之間的關聯是較為困難的,但持續有許多腸道微生物如何影響藥物作用與毒性的研究在進行中。近日一篇Nature新聞『Gut bacteria can stop cancer drugs from working』報導科學家在美國微生物學會年會的研究發表[3],探討目前人類服用藥物後的藥效與毒性反應與體內微生物組成結構息息相關。其中報導了紐約的Albert Einstein 醫學院研究人員發現化療藥物Irinotecan(伊立替康)會使患者嚴重腹瀉,過去的研究發現細菌的β-glucuronidases酶可改變伊立替康與其他藥物的化學結構,並將藥物轉為肝臟難以代謝的有毒化合物。研究團隊以健康人的糞便研究蛋白質,發現有較多細菌代謝物的人群會產生更多β-glucuronidases酶的菌株,而這些人體內將糖類運輸到細胞的蛋白質表現也明顯升高,意味著更有可能吸收有毒化合物並產生腸道問題。

HIV infection probability

至今,研究人員已發現數十種腸道細菌似乎可以修飾治療藥物,包括一些治療帕金森氏症和焦慮的藥物。近期有個研究針對688名來自非洲的HIV(愛滋病)陰性女性的研究,針對抗逆轉錄病毒的阻斷藥物tenofovir(替諾福韋),為什麼在一些女性中沒有辦法產生阻斷作用呢?研究人員確定了志願者陰道內有188種不同的細菌,他們將志願者分為乳桿菌優勢菌組和非乳桿菌優勢菌組。研究結果顯示,使用tenofovir凝膠的志願者相對於使用安慰劑的志願者,在非乳桿菌優勢組的愛滋病發病率下降了18%,而乳桿菌優勢組則降低了61%,相比藥效差異十分顯著,乳桿菌的保護力足足提升了三倍之多。陰道的乳酸菌透過競爭抑制、分泌菌素及製造能降低陰道pH值具免疫調節效果的乳酸,以阻止病原體在陰道的定殖,研究人員希望未來能根據女性陰道中的菌群結構給藥,因為陰道給藥有許多好處,例如口服藥物在腸道粘膜及肝臟可能會被代謝掉導致藥效降低,也能避免引起腸胃道不適等副作用[4]。


目前腸道菌與藥物治療疾病的關係,包含免疫系統、代謝、各種疾病與癌症等,而細菌的影響可能有助於解釋為什麼動物模型並不能全然預測人類服用藥物後的毒性反應,畢竟動物體內的腸道微生物健康菌相與人類大不相同,也仍然存在許多未知[5],相信未來經由科學家們努力的研究,必能實現結合微生物體與人類基因體達成個人化精準醫療的目標。

參考文獻:
[1] PharmacoMicrobiomics or how bugs modulate drugs: an educational initiative to explore the effects of human microbiome on drugs. (2011). PharmacoMicrobiomics or how bugs modulate drugs: an educational initiative to explore the effects of human microbiome on drugs, 1–2. 

[2] Fessler, J. L., & Gajewski, T. F. (2017). The Microbiota: A New Variable Impacting Cancer Treatment Outcomes. Clinical Cancer Research : an Official Journal of the American Association for Cancer Research, 1–11.
[4] Klatt, N. R., Cheu, R., Birse, K., Zevin, A. S., Perner, M., Noël-Romas, L., et al. (2017). Vaginal bacteria modify HIV tenofovir microbicide efficacy in African women. Science (New York, NY), 356(6341), 938–945. 

[5] Zitvogel, L., Galluzzi, L., Viaud, S., Vetizou, M., Daillere, R., Merad, M., & Kroemer, G. (2015). Cancer and the gut microbiota: An unexpected link. Science Translational Medicine, 7(271), 271ps1–271ps1. 


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