על ידי קיבוץ חולים המבוססים על פעילות גנים, מדענים מראים כי מסלולי מולקולריים משותפים, במיוחד אלה הקשורים לחיסון, עוזרים להסביר מדוע מחלות מסוימות חופפות ואחרות, ומציעות רמזים לטיפול ומניעה.
מחקר: ריבוד המטופל חושף את הבסיס המולקולרי של התרחשויות דיססקו. קרדיט תמונה: nobeastsofierce/shutterstock.com
השימוש בנתונים גנומיים ותמלוליים שיפר מאוד את ההבנה של היבטים מרובים של הפיזיולוגיה האנושית. מאמר חדש ב PNAS דיווחים על אסוציאציות ברמה המולקולרית של מחלות המתרחשות יחד שזוהו על ידי ביטוי ה- RNA שלהן.
החוקרים הלכו צעד נוסף על ידי סיווג המשתתפים על ידי דפוסי ביטוי הגנים שלהם. זה חשף יותר קבוצות מחלות, ידועות ופוטנציאליות כאחד, והציעו אפשרויות לגילוי שיטתי של מערכות יחסים בין מחלות ברמה המולקולרית. זה יכול לשפר את גישות הטיפול לקומורבידיות כאלה.
מָבוֹא
קומורבידיות מתייחסת להתרחשותם של שני מצבי מחלה או יותר באותו חולה או קבוצת חולים. מחלות ספציפיות מעניקות סיכון גבוה יותר לתנאים אחרים מסוימים. דפוסי התרחשות משותפים אלה עוזרים לחזות את המסלול והפרוגנוזה של המחלות, כמו גם את הסיכויים לפתח מחלות משניות ספציפיות כתוצאה ממצב המדד.
גנים הקשורים למחלות משותפות עשויים להסביר התרחשות משותפת וניתן לזהות אותם באמצעות ניתוח רשת. מחברי המאמר הנוכחי הראו בעבר כיצד פרופילי ביטוי גנים ניבאו רשתות דמיון למחלות, וחשפו קומורבידיות ידועות.
עם זאת, מחקרי רשת קודמים לא הצליחו לזהות הרבה קומורבידיות ידועות. המחקר הנוכחי השתמש בנתוני רצף RNA זמינים לציבור, המציעים רגישות ושחזור גדולים יותר מאשר שיטות קודמות.
החוקרים בנו רשת דמיון למחלות, ששכפלו והוסיפו לאסוציאציות בין חלק גדול בהרבה של קומורבידיות ידועות. בשלב הבא הם ניצלו נתוני ביטוי גנים דיפרנציאליים כדי לבנות רשת דמיון מרובדת, וקיבצו חולים לפי פרופיל ביטוי הגנים שלהם.
ממצאי לימוד
הרשתות זיהו קומורבידיות ישירות והפוכות, כלומר תנאים המתרחשים לעתים קרובות יותר או יותר יחד מהצפוי במקרה. והכי חשוב, הרשת המרובדת נזכרת ~ 64% מזוגות הקומורבידיות הידועה באפידמיולוגית על ידי ניתוח תת -קבוצות של מטופלים עם פרופילי ביטוי דומים. התוצאות היו בקורלציה עם אלה ממחקרים אפידמיולוגיים, המאמתים את הצלילות המתודולוגית של הניתוח.
אסוציאציות מזוהות כוללות אלה של מחלות מעי רגיז (IBD) וסרטן ריאות או כבד, או זיהום בסרקומה של קפוסי ו- HIV. זוהו גם כמה אסוציאציות פחות ברורות, כמו הסרקומה של קפוסי ומחלות אימונולוגיות כמו IBD.
שוב, מסלולי קינסין הועשרו בסרטן אך היו נמוכים מהצפוי במחלת הנטינגטון. מחלת הנטינגטון מראה מוגברת של איתות Th1/IL-12 והפעלת השלמה, ואילו מסלולים אלה לא מתבטאים במספר סרטן, וממחישים נטיות חיסוניות הפוכות.
לקומורבידיות הקשורות במעיים היה הדיוק הגבוה ביותר של 66.4%. ניאופלזמות הראו את הדיוק הנמוך ביותר, בעוד שהפרעות נפשיות נטו לזכור נמוך יותר. ראוי לציין כי 95.2% מהאינטראקציות של DSN התואמות אפידמיולוגיה חולקות מסלולי חיסון מבוטאים יתר על המידה. יותר מ- 90% חולקים מטריצה מטבולית או חוץ תאית.
מנגנונים נפוצים של קומורבידיות
המחקר מציע הסברים ביולוגיים שכיחים בבסיסה עבור קומורבידיות עם מרכיב חיסוני חזק וחושף קשרים עמוקים יותר בין מחלות.
לפיכך, מנגנונים בסיסיים שכיחים יכולים להיות משלושה סוגים: שתי המחלות חולקות את אותו מסלול, מצב אחד משנה מסלולים, הגורם למצב השני או מצב שלישי גורם לשינויים המגדילים את הסיכון לשני האחרים.
שילובים מרובים של אלה עשויים להתרחש גם הם, במיוחד עם מצבים רפואיים כרוניים.
לכן, לא כל הקשר בין מחלות משקפות עליות הסיכון בפועל. חלקם משקפים קווי דמיון בנתיבים לא מוסדרים. אחרים תואמים את הקומורבידיות שלא הוכרו באופן נרחב, כמו סרטן שד עם סרטן המעי הגס או בלוטת התריס, וסרטן בלוטת התריס עם כיבים כתוצאה מטיפול בהקרנות.
לדוגמה, תסמונת מטבולית נובעת ומעוררת את התקדמות המסלול המטבולי הכולל השמנת יתר, עמידות לאינסולין, סוכרת, מחלות לב וכלי דם וסרטן.
תת -סוגים ומחלות קומורבידיות
דפוסי מחלות ותת -סוגים משנים גם את שכיחות הקומורבידיות שכן הם כוללים דפוסי ביטוי גנים מובחנים. המחקר הנוכחי מציע כי חולי סרטן שד מסוימים נוטים יותר לאוטיזם והפרעה דו קוטבית, אם כי הראיות התומכות מעורבות או לא משמעותיות במקרים מסוימים.
תסמונת דאון הייתה קשורה גם לסיכון גבוה יותר ללוקמיה בילדות ומחלות אוטואימוניות מרובות, במיוחד מחלות צליאק, עם שכיחות גבוהה פי שש. זה קשור לשינויים נרחבים במערכת החיסון.
מסקנות
המחקר מבוסס על רשתות דמיון למחלות המבוססות על פרופילי ביטוי גנים שסיפקו אסוציאציות בין קומורבידיות בקנה מידה חסר תקדים. הרשתות מצביעות על כך ש- "לשילוביות יש מרכיב מולקולרי חזק שנלכד טוב יותר עם פרופילי ביטוי גנים מאשר עם מקורות מולקולריים אחרים"ולספק"מסגרת שיטתית לתרגום מחלות משותפות לתבניות מולקולריות”.
המחקר מבהיר את התהליכים הביולוגיים המעורבים, ומסייע להסביר כיצד מתעוררים תנאים אלה ומדוע הם מתרחשים יחד, בדגש חזק על מסלולי חיסון. זה יכול אולי להנחות את המאמצים מחדש של סמים ופיתוח תרופות.
המתודולוגיה התגברה על מגבלות מערכתיות קודמות כמו ידע מוטה ולא מספק בגנים הקשורים למחלות ואינטראקציות מחלות. באמצעות RNA-Seq מעובד באופן אחיד עם התאמת אפקט המחקר שיפרו את הרגישות וההתרבות; קישורים נבדקו עוד יותר נגד אפידמיולוגיה וספרות.
השימוש בריבוד המטופלים על ידי ביטוי גנים "פנוטיפים" הוחלף על שינויים במסלול לא משמעותי. לבסוף, זה מזהה מתאם חיובי וגם שלילי (הפוך); בשל מגבלות הנתונים, ניתן היה להשוות באופן שיטתי רק קישורים חיוביים לאפידמיולוגיה.
נדרש מחקר נוסף כדי לאמת את האסוציאציות השליליות, להשיג נתוני רשת אפידמיולוגית כללית ולתאם בין נתונים דמוגרפיים וטיפול הקשורים לטיפול עם הבדלי ביטוי גנים. גדלי מדגם גדולים יותר יעזרו להשיג יעדים אלה.
הורד את עותק ה- PDF שלך עכשיו!
