Seda, millises koguses inimene mõnd ravimit vajab, mõjutavad muuhulgas geneetilised tegurid. Tartu Ülikooli teadlased uurisid 212 000 geenidoonori andmete põhjal, kas ravimite retseptiandmete põhjal saab määrata vajalike ravimiannuste suurust ja seostada nende erinevusi geneetiliste teguritega. Vaatluse alla võeti laialdaselt kasutusel olevad südamehaiguste ravimid, näiteks statiinid, metoprolool, varfariin, ning antidepressandid ja antipsühhootikumid.

Tegu on esimese omataolise uuringuga, kus biopangaga seotud andmestikus on väljaostetud retseptide andmete põhjal süstemaatiliselt tuletatud ravimiannused ning neid ka geneetiliselt analüüsitud.

Tartu Ülikooli funktsionaalse genoomika teaduri Maris Alveri sõnul oli üks töö olulisemaid avastusi see, et kõrgema geneetilise haigusriskiga inimesed vajavad suuremaid ravimiannuseid. Näiteks inimestel, kellel on suurem südame isheemiatõve risk, olid statiinide annused keskmiselt suuremad. Statiinid on ravimid, mida kasutatakse kõrge kolesteroolitaseme alandamiseks ja südame-veresoonkonna haiguste riski vähendamiseks.

Ilmnes ka see, et suuremate ravimidooside taga pole alati ainult haiguse geneetika, vaid ka sellega seotud riskitegurid. Näiteks oli kaalutõusu geneetiline eelsoodumus seotud suuremate annustega mitme ravimi puhul. Samas kõrgem HDL-kolesterooli ehk nn hea kolesterooli tase seostus madalama metoprolooli ehk vererõhualandaja doosiga. 

Tulemused peegeldavad nii haiguspõhist ravivajadust kui ka arstide otsuseid ravimite määramisel. Seega ei maksa Alveri sõnul suuremat annust karta. Arst määrab selle siis, kui inimese organism seda vajab, olgu põhjuseks suur haigusrisk või see, et ravim lagundatakse kehas kiiresti.

Ravimiannustes peegeldub ka tervisekäitumine

Selgus, et raviannused on seotud ka geneetiliste tunnustega, mis peegeldavad tervisekäitumist ja sotsiaalmajanduslikku tausta. Näiteks kõrgema haridustasemega seotud geenivariandid olid seotud väiksemate statiinide annustega, aga suurema antidepressantide doosiga.

Uurimisrühma hinnangul ei viita see seos otseselt haridustasemele, vaid kajastab laiemalt tervisekäitumist mõjutavaid tegureid. Sellise geneetilise profiiliga inimesed võivad oma tervist hoolsamalt jälgida: käia regulaarselt kontrollis, otsida aktiivsemalt professionaalset abi ning teha tervislikumaid valikuid. Samuti järgivad nad tõenäolisemalt ka ettekirjutatud raviplaani.

Töös väljatöötatud uus lähenemine võimaldab edaspidi paremini mõista, millised geneetilised ja mittegeneetilised tegurid mõjutavad optimaalset ravi, ning aitab täpsemalt tõlgendada, mida terviseandmed inimese kohta näitavad.

Uuringu tulemusel loodi Eesti geenivaramu andmestikku uus andmekiht, mis võimaldab ravikasutust käsitleda senisest põhjalikumalt ja kasutada seda mitmesuguste teadusküsimuste uurimiseks.

Uurimistöö avaldati ajakirjas Journal of Translational Medicine.