ACR 2020: Voorspellen RA-respons op methotrexaat met machine learning-algoritme

Een machine learning-algoritme op basis van farmacogenomische gegevens, demografische gegevens en de DAS28-score kan bij patiënten met vroege reumatoïde artritis de respons op methotrexaat beter voorspellen dan een algoritme zonder farmacogenomische gegevens. Dit blijkt uit een studie van dr. Elena Myasoedova (Rochester, Verenigde Staten) die zij presenteerde tijdens de ACR Convergence 2020. Methotrexaat blijft de meest gebruikte DMARD voor de behandeling van reumatoïde artritis (RA). Omdat het middel niet onmiddellijk werkt, kan het tot wel enkele maanden duren voor duidelijk is dat methotrexaat bij een patiënt (on)voldoende respons geeft. Het zou dan ook nuttig zijn voorafgaand aan de behandeling met methotrexaat een onderscheid te kunnen maken tussen responders en non-responders en zo díe patiënten te identificeren die waarschijnlijk zullen reageren op het middel. Myasoedova en collega’s hebben daarom een machine learning-model ontwikkeld om de respons op methotrexaat bij vroege RA te kunnen voorspellen. De onderzoekers gebruikten hiervoor de gegevens van 647 vroege RA-patiënten uit het PAMERA-consortium. Deze patiënten werden verdeeld in een trainingcohort (n=336) en een…