Os cientistas desenvolvem o método computacionalmente inspirado para o estudo pré-clínico da ansiedade

Quase 40 milhões de pessoas nos E.U. têm uma perturbação da ansiedade. Quando as opções do tratamento existirem, o sucesso do tratamento varia, e muitos povos não respondam ao tratamento até que semanas ou meses depois que começam antidepressivos. Outras medicamentações, tais como benzodiazepinas, podem aliviar sintomas rapidamente mas podem ter efeitos secundários e riscos, especialmente se tomado sobre um mais a longo prazo. O melhor tratamento é necessário mas a busca para terapias novas retardou-se sobre as décadas, na parte devido às limitações de modelos pré-clínicos. Os investigador de Brigham e de hospital das mulheres tomaram uma aproximação nova à busca, desenvolvendo um método racional, computacionalmente inspirado para o estudo pré-clínico da ansiedade. Os esforços da equipe foram frutuosos, descobrindo mais de 209 genes, cuja mudança da actividade através das categorias da ansiedade, assim como alvos novos para a revelação da droga. Os resultados são publicados no psiquiatria Translational.

O tratamento para agudo, ansiedade do em--momento não evoluiu muito nos últimos 50 anos, e aquele está na parte devido aos desafios de recapitular a ansiedade humana em modelos pré-clínicos e no prato de petri. Os modelos animais têm sintomas exagerados, e este limita nossa capacidade para estudar a ansiedade e o seu neurochemistry.”

Ilana Braun, DM, autor co-correspondente, chefe do serviço físico-social da oncologia no departamento do psiquiatria no Brigham

Para melhorar o estudo da ansiedade, Braun colaborou com o Aaron Goldman, PhD, bioengineer do associado na divisão do Brigham da engenharia na medicina. Goldman, que usa a modelagem computacional para estudar o cancro, viu a oportunidade de trazer as ferramentas de seu campo de estudo ao urso nos desafios de estudar perturbações da ansiedade.

“No cancro, nós usamos modelos computacionais. Nós tomamos a modelagem matemática e aproximações computacionais e casamos estes junto com o RNA da expressão genética que arranja em seqüência ou análise da proteína,” disse Goldman, um autor co-correspondente. “Nós realizamos que nós poderíamos tomar as ferramentas em nosso laboratório e as aplicar à ansiedade para desenvolver uma maneira mais racional de endereçar os desafios e de identificar características inerentes da ansiedade.”

Braun, Goldman e os colegas desenvolveram sua aproximação primeiramente estudando ratos genetically e desenvolvente normais. Os ratos executaram uma série de testes comportáveis, e os investigador seleccionaram a tensão do rato que teve a maioria de variação em seu desempenho. Usaram então a modelagem computacional e o RNA que arranjam em seqüência junto em uma forma original para estratificar os animais baseados em suas escolhas sociais e comportáveis, categorizando os ratos como tendo a ansiedade do ponto baixo, a média e a alta.

A equipe encontrou um grande grau de variação molecular no amygdala dos ratos, com os mais de 209 genes que tiveram níveis diferentes de actividade através das três categorias de ansiedade. Estas mudanças incluídas nos genes associados com a plasticidade synaptic (aprendizagem e memória), e genes envolvidos na expressão das hormonas tais como o estradiol (o formulário o mais forte da hormona estrogénica) e o prolactin (uma hormona amarrada à gravidez e a amamentar). As mudanças igualmente encontradas da equipe que apontam à G-proteína acoplaram os receptors, incluindo um que foi amarrado à formação do vaso sanguíneo mas nunca antes aos estados da ansiedade. A equipe conduziu análises mais aprofundada para avaliar grupos altamente interconectados de genes e de alvos druggable potenciais da ansiedade.

“Uma das coisas bonitas sobre esta aproximação computacional é que é diferenciada. Muitos testes apenas capturam um aspecto da ansiedade. Mas aqui nós podemos testar a exploração e sociabilidade e para capturar a informação sobre a temperamento,” disse Braun. “O resultado é um tesouro achado dos genes e dos caminhos. Nosso passo seguinte será interrogar mais os genes do interesse que são druggable.”

Source:
Journal reference:

Goldman, A., et al. (2019) A computationally inspired in-vivo approach identifies a link between amygdalar transcriptional heterogeneity, socialization and anxiety. Translational Psychiatry. doi.org/10.1038/s41398-019-0677-1.