«Разработанная динамическая модель способна выявлять причинные гены, обнаруживать биомаркеры заболеваний и помогать в подборе комбинаций препаратов. Это исследование необходимо для развития персонализированной медицины», – пишут авторы.
При ряде комплексных заболеваний стандартные терапевтические схемы могут не приносить желаемого результата у 40–70% пациентов. Одна из причин снижения эффективности препаратов у некоторых людей заключается в том, что болезни, как правило, вызваны множеством факторов. Авторы отмечают, что «приоритизация и описание патогенных механизмов таких комплексных заболеваний, как аллергические и аутоиммунные, затруднены из-за того, что любое состояние может быть связано с изменением экспрессии тысяч генов в нескольких типах клеток». Кроме того, патологические процессы часто развиваются в течение длительного периода и не имеют выраженных симптомов на ранних стадиях, поэтому время для лечения бывает упущено. «Мы можем не подозревать о развитии заболеваний до появления первых симптомов, поэтому диагностика и лечение часто оказываются несвоевременными, что влияет на эффективность терапии», – считают исследователи.
Виртуальные копии впервые были разработаны инженерами для создания динамического моделирования сложных систем, таких как самолёты или города. В медицине они используются для интеграции широкого спектра данных, относящихся к заболеваниям человека. В этом случае цель учёных – совершенствование профилактики, диагностики и лечения. Виртуальные копии уже применяются в практической медицине, например, виртуальные лёгкие, моделирующие лёгочные функции по данным аппарата ИВЛ, или виртуальная поджелудочная железа, которая на основе постоянного измерения уровня глюкозы помогает оптимизировать инсулинотерапию для пациентов с сахарным диабетом 1-го типа. Авторы отмечают, что это лишь ранние модели, но современные системы позволят отслеживать, приоритизировать и описывать генетические и молекулярные события в динамике.
Учёные стремились преодолеть сложности, с которыми сталкиваются врачи при диагностике и лечении комплексных заболеваний. Для этого они создали виртуальные модели функционирования генов во многих типах клеток в разные моменты времени. Долгосрочная цель исследования заключается в том, чтобы моделировать виртуальные копии заболеваний для конкретных пациентов. Это важно для анализа фармакодинамики лекарственных средств при персонализированном лечении. Каждая индивидуальная компьютерная модель может быть сопоставлена с тысячами препаратов до начала фактического применения. «Виртуальные копии – это модели in silico, которые необходимы для визуализации, мониторинга и управления физическими объектами путём непрерывного получения и интеграции данных», – пишут авторы.
Исследователи начали с разработки моделей цифровых копий для пациентов с сезонными аллергическими ринитами (поллинозы, или сенная лихорадка). Они использовали секвенирование РНК для определения активности генов в тысячах мононуклеарных клеток периферической крови людей с повышенной чувствительностью к пыльце некоторых растений. Поскольку функционирование генов в разных клетках одного пациента может изменяться в разные моменты времени, учёные анализировали активность генов до и после стимуляции лейкоцитов пыльцой. В исследовании приняли участие 16 человек с сезонным аллергическим ринитом, в контрольную группу вошли 14 добровольцев. Забор биологического материала был проведён вне периода обострения.
«Мы применили анализ временных рядов scRNA-seq. Этот подход оптимален для моделирования динамических биологических процессов, таких как сезонные аллергии, поскольку присутствие экологических триггеров (пыльцевые аллергены) связано с сезонностью, в остальное время пациенты бессимптомны. Вне периода цветения специфический иммунный ответ может быть смоделирован in vitro путём стимуляции лейкоцитов аллергенами», – объясняют авторы.
Чтобы смоделировать виртуальные копии, исследователи использовали сетевой анализ для описания сложных систем. Например, футбольная команда может быть проанализирована как сеть на основе взаимодействия между игроками. Футболист, который делает наибольшее количество передач в течение всего матча, является ключевым в этой системе. Аналогичные принципы были применены для построения виртуальных копий и идентификации биомаркеров заболевания.
Подводя итоги, авторы пишут: «Данные секвенирования РНК мононуклеарных клеток (single-cell RNA-sequencing – scRNA-seq) использовались для построения динамических сетевых копий. Мы предположили, что смоделированные молекулярные взаимодействия могут стать ориентиром при поиске причинного гена. Далее были проведены биоинформатические и функциональные исследования виртуальной копии для приоритизации генов».
Анализ показал, что несколько белков и сигнальных путей, варьирующих в зависимости от периода заболевания и типа клеток, играют ключевую роль в формировании симптомокомплекса поллиноза. «Исследование временных рядов на основе scRNA-seq позволило выявить тысячи генов с дифференциальной экспрессией в зависимости от периода и типов клеток. Мы обнаружили несколько важных генов аллергического ринита. Мы поняли, что чрезвычайно сложные изменения происходят на разных стадиях заболевания. Для врача это означает, что он должен применять индивидуальный подход к каждому пациенту и лечить необходимым препаратом в нужное время», – говорит Бенсон.
Исследователям удалось определить наиболее важный белок PDGF-BB, являющийся биомаркером сенной лихорадки. Ингибирование PDGF-BB в экспериментах in vitro оказалось более эффективным, чем использование известных препаратов против аллергии, которые воздействуют на другой белок IL-4.
Результаты этого исследования могут быть применены для разработки новых подходов персонифицированной медицины при аутоиммунных заболеваниях, таких как ревматизм или воспалительные заболевания кишечника. «Мы предлагаем моделирование виртуальных копий для анализа изменений генома в динамике», – подытожили авторы.
Источник: evogenlab.ru
