進行的過敏 & 的免疫學 La Jolla 學院關於過敏分子原因的研究

將提供新建窗口到瞭解和潛在對待過敏的主要研究將由過敏 & 免疫學 (LIAI) La Jolla 學院進行根據 $5 百萬聯邦合同。

這個五年研究，資助由過敏和傳染病 (NIAID) 國家學院，一部分的國家衛生研究所，可能導致對待的在瞄準 T 細胞基礎上的過敏革命新的途徑，調控免疫反應，并且是某些機體的辯護的主要戰士的白細胞。

LIAI，一個非盈利性組織和其中一個領先世界的免疫學研究中心，在與臨床研究員的研究將成為夥伴在加州大學、聖迭戈 (加州大學聖迭戈分校) 和國家猶太醫療和研究中心在丹佛，科羅拉多。 兩個中心將設置涉及將捐贈 LIAI 研究的血液的過敏受害者的人類主題協議。 「我們由直接地連接基本的免疫學科學的此研究合夥企業激發 LIAI 為與在患者的臨床工作是顯耀的在這兩個好機構」，說 LIAI 的亞歷山德羅 Sette， Ph.D。，過敏合同的主要調查人。

這個研究在五年期間將涉及 200 個服務供應商，并且查看 32 個公用變態反應原來源，例如結構樹、草、雜草、真菌、小蜘蛛、昆蟲和哺乳動物。 食物過敏不作為這個研究的部分。

霍華德灰色， M.D.，項目共同調查員，說這個研究將推進過敏知識對一個更加深刻的級別。 「全部的域由對抗體回應的分析控制，因為那是什麼導致許多這個疾病 - 打噴嚏的症狀， sniffling，咳嗽等等」，他說，在 1966年注意到，在免疫球蛋白 E (IgE) 抗體的發現上由 Kimishige Ishizaka， M.D.、 Ph.D 和他的妻子， Teruko Ishizaka， Ph.D。，以後幫助生成 LIAI，改革的過敏研究。

「現在科學界有採取的工具我們的知識進一步通過分析 T 細胞回應」，他說。 「似乎跟上我們的歷史記錄 LIAI 現在將導致下一個步驟 - 劃分對其最基本的分子級別的過敏回應」。

從這個項目的結果將供給科學家全世界通過 NIAID 的免疫表位數據庫 (IEDB)，關於怎樣的世界的最大的研究數據庫免疫系統回應傳染病、變態反應原和其他作用者。 這個數據庫，開發由 LIAI 根據 NIAID 合同，是世界各地共享設計的加速疫苗的發展和處理一個公共衛生工具重要研究數據與科學家。

米歇爾 Kronenberg， Ph.D。， LIAI 總統 & 科學主任，說這個項目是一理想的符合 LIAI，因為它開發 IEDB。 另外，過敏是其免疫學集中的研究活動基石。 「許多人員可能不知道免疫系統在許多疾病扮演作用 -- 從癌症到傳染病」，他說。 「過敏是沒有例外和結果從不相應或過度活化的免疫反應」。 Kronenberg 說這個研究也啟用在 LIAI 之間的進一步協作，現在位於新的科學研究公園加州大學聖迭戈分校和大學的研究員。

Sette 說這個項目將映射下來對分子的級別，并且化學結構由免疫系統認可，并且造成它啟動過敏反應的原子。 「這有潛在直接地影響折磨以過敏的所有人員，因為它可能導致診斷和對待這些疾病新，有效方式」。 根據 NIAID，過敏疾病影響多達 40 個到 50 百萬個美國人，并且他們是在病症和殘疾中的主要原因在美國。 過敏可能也導致哮喘，每年佔所有急診室就醫四分之一的在美國的一個呼吸系統疾病。

LIAI 研究員將識別造成 T 細胞發動攻擊變態反應原的特定過敏表位。 表位是鼓動一種 T 細胞回應蛋白質或其他分子的微小的站點。 「這在那些表位附近開闢開發療法的可能性」， Grey 說。 「已經有顯露與治療患者途徑的才華與過敏關連的表位的一些臨床試驗。 我們開發的信息將提供這個臨床社區以能力嘗試此途徑以各種各樣的過敏疾病」。

目前，許多過敏受害者得到減低敏感治療，藉以產生這名患者造成過敏或變態反應原在一個長的時期的這種物質的增長的劑量為了開發免疫容差到變態反應原。 這個途徑可以是有問題的，因為患者已經有抗體對變態反應原，可能導致回應，并且，因為它也是一個非常較的進程。 在基於表位的療法後的想法是可能產生患者小的部分或從能導致免疫容差，无需鼓動的變態反應原的表位抗體回應， Sette 解釋了。 如果這證明真，它可能導致作用和當前減低敏感療法一樣，但是在短的時期和沒有過敏副作用。 「您會減低敏感細胞 (與過敏表位)，而不是激活他們」，他補充說。

這個研究的另一個重要方面在過敏進程中分析管理 T 細胞的作用。 此 T 細胞類型，在最後十年只被發現了，看上去抑制 T 細胞回應到變態反應原，而不是導致他們。 「我們希望查找激活這些管理 T 細胞的特定表位」，說約翰希德尼，項目共同調查員。 「如果那樣，我們也許有為對待過敏疾病的一個非常強大的工具」。

LIAI 的項目工作成績通過分析複雜生物資料的學科將加速以及使用過敏表位信息已經在 IEDB。 分析複雜生物資料的學科使用計算機數據庫、算法和統計技術分析生物信息。 「我們開發了 IEDB，并且我們利用改進巨大的資源在那基礎上的我們的表位確定算法數據」，說 Bjoern Peters， Ph.D。，項目共同調查員。 「我們將使用那些算法統計上確定哪些過敏表位是很可能觸發一種 T 細胞回應然後測試那些假定在實驗室裡。 通過使用分析複雜生物資料的學科，我們非常地將加速項目數據的發展」。

http://www.liai.org/