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虽然在过去的几十年里，治疗关节炎有了很大的改善，但有很大一部分人（大约40%）对特定的药物治疗没有反应，5%-20%的患者对所有现有的药物都有抗药性。
研究人员对164名关节炎患者进行了基于活检的临床研究，测试他们对利妥昔单抗或托西珠单抗的反应--这是两种常规用于治疗RA的药物。2021年发表在《柳叶刀》上的原始试验结果显示，在滑膜B细胞分子特征较低的人中，只有12%对针对B细胞的治疗（利妥昔单抗）有反应，而50%对另一种药物（托西珠单抗）有反应。当患者有大量的这种基因特征时，两种药物都同样有效。
作为由MRC和NIHR合作的疗效和机制评估（EME）计划资助的首次研究的一部分，伦敦玛丽女王大学的团队还研究了患者对通过任何药物治疗都没有反应的情况，并发现有1277个基因是专门针对他们的。
在此基础上，研究人员应用一种称为机器学习模型的数据分析技术，开发出能够预测个别患者药物反应的计算机算法。机器学习算法包括来自活检的基因分析，与只使用组织病理学或临床因素的模型相比，在预测哪种治疗方法效果最好方面表现得相当好。
该研究强烈支持在开出昂贵的所谓生物靶向疗法之前对关节炎的活组织进行基因分析的做法。这可以为NHS和社会节省大量的时间和金钱，并有助于避免潜在的不必要的副作用、关节损伤和患者中常见的更糟糕的结果。除了影响治疗处方外，这种测试还可以揭示哪些人可能对目前市场上的任何药物没有反应，强调了开发替代药物的必要性。
伦敦玛丽女王大学风湿病学Versus Arthritis教授Costantino Pitzalis说：“在给病人开具关节炎治疗处方之前纳入分子信息可能永远改变我们治疗这种疾病的方式。患者将受益于一种个性化的方法，其成功的机会要大得多，而不是目前规范的试验和错误的药物处方。”
“这些结果令人难以置信地兴奋，证明了我们唾手可得的潜力，然而，该领域仍然处于起步阶段，需要更多的确认性研究来充分实现精准医疗在RA中的承诺。”
“这些结果对于为那些不幸没有帮助他们目前的治疗方法的人寻找解决方案也很重要。了解哪些特定的分子特征对此产生影响，以及哪些途径继续驱动这些患者的疾病活动，可以帮助开发新的药物，带来更好的结果和急需的疼痛和痛苦的缓解。”
将这些特征纳入未来的诊断测试将是将这些发现转化为常规临床护理的一个必要步骤。
