Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Latar Belakang: Saat ini diketahui ada tiga cara yang dapat dilakukan untuk terapi penderita alergi, yaitu menghindari alergen, intervensi farmakologis dan imunoterapi (Bratawidjaja, 1998). Cara yang terbaik dan paling aman adalah menghindari alergen, tetapi cara tersebut sulit dilakukan pada alergen yang terdapat di udara. Penggunaan obat anti alergi seperti antihistamin harus memperhatikan banyak hal, yaitu dosis yang digunakan harus tepat, menghindari penggunaan jenis obat lain yang dapat menyebabkan interaksi dengan metabolit hepar, pemberian antihistamin harus lebih hati-hati pada penderita kelainan fungsi hepar atau gangguan jantung (Siregar, 1998). Sedangkan hasil terapi dengan imunoterapi sulit mencapai hasil yang memuaskan kecuali pada penderita yang alergik terhadap satu atau dua jenis alergen. Selain itu jangka waktu terapi relatif lama dan biayanya relatif mahal. Karena itu dirasa perlu dicari alternatif terapi alergi yang lain yang lebih efektif, mudah dan lebih murah dibandingkan terapi yang sudah ada. Tujuan dan sasaran: Penelitian ini bertujuan memurnikan protein plasmapeksin dan melakukan karakterisasi protein plasmapeksin hasil pemurnian. Dengan diperolehnya protein plasmapeksin murni diharapkan dimasa yang akan datang plasmapeksin murni dapat digunakan sebagai terapi alternatif untuk pengobatan penderita alergi atopik.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pemodelan physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) yang mampu menggambarkan biodistribusi dan sifat farmokinetis dari pembrolizumab dan nivolumab dalam tubuh, dengan menggunakan data biodistribusi dari 89Zr-pembrolizumab dan 89Zr-nivolumab  pada Mencit yang telah dicangkokan periferal limfosit manusia (hu-PBL-SCID) (PMID: 27493273 & PMCID: PMC5700850)serta data biodistribusi 89Zr-pembrolizumab pada pasien Non-small cell lung cancer (NSCLC) (PMID: 34272316). Pemodelan PBPK mencakup kompartmen organ dan jaringan seperti, paru-paru, hati, limpa, ginjal, otak, sumsum tulang, kelenjar ludah, yang secara anatomis dihubungkan melalui aliran darah dan aliran limfatik. Kompartemen organ akan dibagi menjadi tiga sub-kompartemen, yaitu ruang vaskular, ruang interstisial dan ruang endosomal, dengan mempertimbangkan adanya ikatan antara pembrolizumab dengan FcRn pada ruang endosomal. Parameter yang diestimasi dalam pemodelan PBPK merupakan parameter drug-dependent, diantaranya adalah faktor modulasi endositosis (F2) dan modulasi eksositosis (F3) pada ruang endosomal, serta faktor modulasi dari aliran transkapiler antara ruang vaskular dan ruang interstisial (MK). Pemodelan akan dievaluasi menggunakan metode Goodness of Fit, yaitu melalui evaluasi visual grafik pemodelan dan nilai coefficient of variation (CV) dari parameter yang diestimasi (%CV < 50%). Nilai estimasi parameter F2 [%CV] didapatkan untuk pembrolizumab sebesar 0,021 [6,10] dan untuk nivolumab bernilai 0,034 [9,44], sedangkan faktor modulasi eksositosis (F3) tidak mempengaruhi kurva akumulasi konsentrasi hasil pemodelan sehingga nilainya di fiksasi pada angka 1. Meskipun MK merupakan parameter drug-dependent, sesuai dengan literatur yang menyatakan bahwa besar aliran transkapiler pada organ hati dan limpa kemungkinan berbeda dengan organ lainnya, sehingga dalam penelitian didapatkan estimasi nilai MK yang sama untuk hati dan Limpa namun berbeda dengan organ lainnya, untuk pembrolizumab nilai MK [%CV] berada dalam rentang 18,76-28,77 [1,82-4,89], sedangkan untuk nivolumab berada dalam rentang 27,46-30,69 [4,99-5,61]. Untuk menganalisa efek radiofarmaka antibodi pada organ at risk, diperlukan informasi nilai Area under curve (AUC) yang didapatkan melalui pemodelan PBPK final. Dari hasil perbandingan nilai AUC akumulasi nivolumab lebih tinggi  dibandingkan dengan pembrolizumab. ......This study aims to develop a physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) model to describe the biodistribution and pharmacokinetic properties of pembrolizumab and nivolumab in the body. The biodistribution data of 89Zr-pembrolizumab and 89Zr-nivolumab in mice that have been grafted with human’s peripheral lymphocytes (hu- PBL-SCID) (PMID: 27493273 & PMCID: PMC5700850) and the 89Zr-pembrolizumab biodistribution data in Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) patients (PMID: 34272316) were used for PBPK modeling. This modeling was done through the organ and tissue compartments, such as the lung, liver, spleen, kidney, brain, bone marrow, and salivary glands, which were anatomically connected through blood flow and lymphatic flow. The organ compartment was divided into three sub-compartments, namely the vascular space, the interstitial space, and the endosomal space, while considering the binding between the monoclonal antibody (mAb) and FcRn occurred in the endosomal space. The drug-dependent parameters, such as modulation factors of endocytosis (F2) and modulation of exocytosis (F3) in the endosomal space, as well as modulation factors of transcapillary flow between the vascular space and the interstitial space (MK), were estimated in the model. Modeling will be evaluated using the Goodness of Fit method, through visual evaluation of the modeling graph and the coefficient of variation (CV) value of the estimated parameters (%CV <50%). The estimated value of the F2 parameter [%CV] obtained for pembrolizumab was 0.021 [6.10] and nivolumab was 0.034 [9.44], while the exocytosis modulation factor (F3) did not affect the concentration accumulation curve modeled, so its value was fixed at number 1. Even though MK is a drug-dependent parameter, a literature states that the amount of transcapillary flow in the liver and spleen may be different from other organs, so this study also found that the estimated MK value was the same for the liver and spleen but different from other organs. for pembrolizumab the value of MK [%CV] was in the range of 18.76-28.77 [1.82-4.89], while for nivolumab it was in the range of 27.46-30.69 [4.99-5.61]. To analyze the effects of antibody radiopharmaceuticals on Organs at Risk (OARs), the information on the value of the Area Under the Curve (AUC) obtained through the final PBPK modeling is needed. From the comparison results, the accumulated AUC value of nivolumab was higher than that of pembrolizumab.

Abstrak :
Latar belakang: Imunoterapi merupakan salah satu terapi alergi melalui modulasi sistem imun. CpG ODN adalah agonis TLR9 yang digunakan untuk imunoterapi. CpG ODN mendorong peralihan respon imun dari tipe Th2 ke tipe Th1. Karena CpG ODN bermuatan negatif, maka diperlukan suatu sistem penghantaran untuk meningkatkan efikasinya. Nanopartikel kitosan banyak digunakan sebagai sistem penghantaran obat yang memiliki target mukosa. Penelitian ini bertujuan menganalisis profil IFN-γ, IL-10, IL-13 dan IgE anti ovalbumin pada limpa mencit alergi ovalbumin setelah pemberian CpG ODN terangkai nanopartikel kitosan secara intranasal. Dalam penelitian ini juga dilakukan uji korelasi antara IFN-γ dan IL-13. Metode: 25 ekor mencit Balb/c dibagi menjadi 5 kelompok yaitu kelompok kontrol sehat, kontrol alergi, terapi CpG ODN nanopartikel kitosan, terapi CpG ODN, terapi nanopartikel kitosan. Mencit Balb/c diinduksi alergi dengan ovalbumin 10 ug pada hari ke-0 dan ke-7, sedangkan kontrol sehat diberikan PBS kemudian dilanjutkan dengan stimulasi pada hari ke-21, 22, 23 serial selama 3 minggu secara intranasal. Terapi CpG ODN nanopartikel kitosan 10 ug, CpG ODN 10 ug dan nanopartikel kitosan diberikan 1 jam setelah stimulasi ovalbumin intranasal. Konsentrasi IFN-γ, IL-10, IL-13, dan IgE anti ovalbumin diukur dengan metode sandwich ELISA. Analisis statistik menggunakan uji ANOVA yang dilanjutkan dengan post hoc LSD untuk data normal dan homogen, sedangkan uji Kruskal-Wallis yang dilanjutkan dengan uji Mann-Whitney untuk data tidak normal dan tidak homogen. Korelasi antara IFN-γ dan IL-13 diuji dengan uji Spearman. Hasil: Konsentrasi IFN-γ dan IL-10 pada kelompok CpG ODN nanopartikel kitosan menunjukkan hasil lebih tinggi dibandingkan kelompok kontrol alergi, namun tidak terdapat perbedaan bermakna (p>0,05), sedangkan konsentrasi IL-13 dan IgE anti ovalbumin menunjukkan hasil lebih rendah pada kelompok CpG ODN nanopartikel kitosan dibanding kelompok kontrol alergi pada limpa mencit alergi kelompok terapi CpG ODN terangkai nanopartikel kitosan, namun tidak terdapat perbedaan yang bermakna (p> 0,05). Konsentrasi IFN-γ dan IL-10 pada kelompok CpG ODN nanopartikel kitosan terlihat lebih tinggi dibandingkan kelompok CpG ODN dan kelompok nanopartikel kitosan dan sebaliknya pada konsentrasi IL-13, namun secara statistik tidak terdapat perbedaan bermakna (p>0,05). Konsentrasi IgE anti ovalbumin pada kelompok CPG ODN nanopartikel kitosan lebih tinggi dibandingkan kelompok CpG ODN dan nanopatikel kitosan. Tidak terdapat korelasi antara IFN-γ dan IL-13 (p> 0,05, r=0,074). Simpulan: CpG ODN terangkai nanopartikel kitosan cenderung menstimulasi peningkatan IFN-γ dan IL-10 serta penurunan produksi IL-13 dan IgE anti ovalbumin pada limpa mencit alergi. ......Background: Immunotherapy is an allergy therapy through modulation of the immune system. CpG ODN is a TLR9 agonist used for immunotherapy. CpG ODN promotes a shift in the immune response from the Th2 type to the Th1 type. Because CpG ODN is negatively charged, a delivery system is needed to increase its efficacy. Chitosan nanoparticles are widely used as a drug delivery system that targets mucosa. This study aimed to analyse the profile of IFN-γ, IL-10, IL-13 and IgE anti ovalbumin in the spleens of ovalbumin allergic mice after intranasal administered chitosan nanoparticles CpG ODN. This study also examined the correlation between IFN-γ and IL-13. Methods: 25 Balb/c mice were divided into 5 groups: healthy control group, allergy control group, chitosan nanoparticle CpG ODN therapy, CpG ODN therapy, chitosan nanoparticle therapy. Balb/c mice were allergy-induced with ovalbumin 10 μg on day 0 and 7, while healthy control groups were given PBS then continued with stimulation on days 21, 22, 23 serial for 3 weeks intranasally. Therapy of 10 ug chitosan nanoparticles CpG ODN, 10 ug CpG ODN and chitosan nanoparticles were given 1 hour after intranasal ovalbumin stimulation. The concentrations of IFN-γ, IL-10, IL-13, and anti-ovalbumin IgE were measured by the sandwich ELISA method. Statistical analysis used the ANOVA test followed by post hoc LSD for normal and homogeneous data. The Kruskal-Wallis test followed by the Mann-Whitney test for abnormal and homogeneous data. The correlation between IFN-γ and IL-13 was used by the Spearman test. Results: The IFN-γ and IL-10 concentrations in the CpG ODN chitosan nanoparticle group showed higher results than the allergy control group, but there was no significant difference (p> 0.05), while the IL-13 and anti ovalbumin IgE concentrations showed lower results in the CpG ODN chitosan nanoparticles group compared to the allergy control group in the allergic spleen of the allergic mice in the CpG ODN therapy group with chitosan nanoparticles, but there was no significant difference (p> 0.05). The IFN-γ and IL-10 concentrations in the CpG ODN group of chitosan nanoparticles were higher than the CpG ODN group and the chitosan nanoparticle group and vice versa at the IL-13 concentration, but statistically there was no significant difference (p> 0.05). The anti ovalbumin IgE concentration in the CpG ODN group of chitosan nanoparticles was higher than the CpG ODN and chitosan nanoparticle groups. There was no correlation between IFN-γ and IL-13 (p> 0.05, r = 0.074). Conclusion: The CpG ODN chitosan nanoparticle sequences tended to stimulate the increase of IFN-γ and IL-10 and decreased the production of IL-13 and IgE anti ovalbumin in the spleen of allergic mice.

Abstrak :
Penelitian bioinformatika sering diterapkan untuk mempelajari penyakit dalam tubuh manusia. Penelitian yang sampai saat ini masih aktif dilakukan ialah penelitian terhadap pasien penderita kanker. Tujuan dari berbagai penelitian ini yaitu untuk menemukan pengobatan terbaik bagi pasien penderita kanker. Salah satu pengobatan yang baru ini muncul dikenal sebagai imunoterapi. Imunoterapi memungkinkan sel-sel imun tubuh kita sendiri digunakan untuk melawan sel-sel kanker. Instrumen utama dalam penelitian terhadap efektifitas imunoterapi juga kasus bioinformatika lainnya ialah data ekspresi gen. Namun, pada data ekspresi gen seringkali ditemukan nilai yang hilang atau missing values yang biasanya disebabkan oleh kerusakan gambar atau kesalahan dalam proses hibridisasi. Keberadaan missing values pada data ekspresi gen dapat menyebabkan kesulitan pada analisis lebih lanjut, di mana banyak analisis ekspresi gen memerlukan data yang lengkap seperti klasifikasi dan pengelompokan. Oleh karena itu, perlu dilakukan imputasi terhadap missing values agar analisis yang dilakukan dapat lebih akurat. Pada penelitian ini dilakukan imputasi menggunakan metode Bi-BPCA. Bi-BPCA merupakan metode imputasi dengan mengombinasikan analisis biclustering dan imputasi BPCA. Metode Bi-BPCA diterapkan pada data ekspresi gen di sekitar kanker setelah dilakukan imunoterapi. Setelah itu, performa dari metode Bi-BPCA dilihat dengan membandingkan hasil imputasi metode Bi-BPCA dengan metode imputasi lainnya diantaranya imputasi menggunakan rata-rata baris, rata-rata kolom, dan metode imputasi BPCA melalui nilai NRMSE. Selain itu, koefisien korelasi Pearson digunakan untuk menghitung korelasi antara nilai hasil imputasi metode Bi-BPCA dengan nilai aslinya. Berdasarkan penelitian ini metode Bi-BPCA menghasilkan NRMSE kurang dari 0.6 untuk missing rate 1-30%, lebih rendah dibandingkan NRMSE dari metode imputasi lainnya. Kemudian, metode Bi-BPCA menghasilkan nilai koefisien korelasi Pearson mayoritas di atas 0.9 mendekati 1. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Bi-BPCA menghasilkan nilai imputasi yang lebih baik untuk menggantikan missing values dibandingkan dengan metode imputasi BPCA, rata-rata kolom, dan rata-rata baris. ......Bioinformatics research is often applied to study diseases in the human body. Research that is still actively being carried out is research on cancer patients. The aim of those studies is to find the best treatment for cancer patients. One treatment that has recently emerged is known as immunotherapy. Immunotherapy allows our body's own immune cells to be used to fight cancer cells. The main instrument in research on the effectiveness of immunotherapy as well as other cases of bioinformatics is gene expression data.. However, in gene expression data, it is often found missing values which are usually caused by image defects and errors in the hybridization process. The existence of missing values in gene expression data can cause difficulties in further analysis, where many analysis of gene expression requires complete data such as classification and clustering. Therefore, it is necessary to impute the missing values so that the analysis can be carried out more accurately. In this study, imputation was carried out using the Bi-BPCA method. Bi-BPCA is an imputation method by combining biclustering analysis and BPCA imputation. The Bi-BPCA method was applied to gene expression data around cancer after immunotherapy. After that, the performance of the Bi-BPCA method was seen by comparing the imputation results of the Bi-BPCA method with other imputation methods including imputation using row averages, column averages, and the BPCA imputation method through the NRMSE value. In addition, the Pearson correlation coefficient was used to calculate the correlation between the imputed value of the Bi-BPCA method and the original value. Based on this study, the Bi-BPCA method produces NRMSE values less than 0.6 for missing rates 1 to 30 percent, which is lower than NRMSE from other imputation methods. In addition, the Bi-BPCA method produces in a majority Pearson correlation coefficient above 0.9. These results indicate that the Bi-BPCA method produces better imputation values to replace the missing values.