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La technologie neuve montre la promesse grande pour le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer

Une technologie développée par des scientifiques au laboratoire national de Lawrence Berkeley (laboratoire de Berkeley) montre la promesse grande pour diagnostiquer la maladie d'Alzheimer avant que les sympt40mes surgissent, potentiellement changeant le cours de la recherche et la demande de règlement pour cette condition, on estime que qui affecte des millions de gens mondiaux et est la sixième principale cause du décès aux Etats-Unis.

« C'est une affaire, » a dit le chef de projet Cynthia McMurray, après la publication de l'étude couronnée de succès du l'épreuve-de-principe de l'équipe dans les états scientifiques de tourillon. Le « diagnostic de la maladie d'Alzheimer aux stades précoces est difficile et il n'y a aucune voie de prévoir qui obtiendra la maladie, qui signifie qu'il n'y a aucune voie couronnée de succès pour développer la thérapeutique. Cependant, cette technologie neuve emploie les cellules de la peau accessibles comme substituts pour prévoir l'état de la maladie dans le cerveau. Nous sommes très enthousiastes pour les possibilités de prévision tôt, avant que les signes de la maladie se soient manifestés. »

La maladie d'Alzheimer est la plupart de cause classique de démence, pourtant en dépit des décennies de recherche intensive, la condition demeure mal comprise. Il peut définitivement diagnostiquer seulement après la mort, avec une biopsie de tissu cérébral, et aucun médicament existant ne peut arrêter son étape progressive.

La première étape vers une meilleure recherche, des demandes de règlement neuves, et une qualité de vie améliorée pour des patients est des tests diagnostique fiables. Mais comment pouvons-nous trouver une maladie quand nous ne savons pas ce qui l'entraîne en premier lieu ?

Dites bonjour à phenotyping spectral.

L'application neuve de cette technique développée par l'équipe de McMurray analyse des cellules pour des signes de la maladie en mesurant comment les molécules en cellules vibrent lors de l'exposition à la lumière infrarouge. Le profil vibratoire de chaque échantillon est si distinct et la différence entre les échantillons malades et de cellule saine est si visible que McMurray compare le procédé « à l'empreinte digitale cellulaire. »

« Le phénomène matériel réel que nous mesurons avec la lumière infrarouge est les conditions vibratoires des molécules dans la cellule, » a dit McMurray, qui est un scientifique supérieur dans le secteur des biosciences du laboratoire de Berkeley.

Toutes les cellules contiennent les mêmes types de molécules, il a expliqué, mais la spectroscopie (IR) infrarouge - une approche bonne marchée d'analyse chimique qui a été autour depuis les années 1940 - peut capter des différences extrêmement subtiles dans l'adhérence et l'abondance de chaque molécule dans un échantillon de cellules, y compris toutes les modifications anormales qui ont en raison produit de la maladie. « Même parmi les types de cellules qui semblent identiques par d'autres mesures, » a dit McMurray.

Les modifications subtiles captées par l'analyse d'IR, qui produit les spectres appelés d'ensembles de données, sont alors trouvées par les algorithmes d'apprentissage automatique (un type d'artificial intelligence connu pour exceler à la reconnaissance des formes) qu'ont été formés pour différencier entre les éventails des cellules des personnes avec la maladie et ceux sans. Cette plate-forme en deux parties de contrôle permet à l'équipe de recenser quand quelque chose est allée mal à l'intérieur des cellules sans devoir savoir ce qu'est allé mal.

Du biomarqueur au tricorder

Le paradigme actuel en sciences médicales, a indiqué le co-auteur Ben Brown, aussi des biosciences endroit du laboratoire de Berkeley, est de diagnostiquer les maladies basées sur la présence ou l'absence d'un biomarqueur - une molécule ou un gène spécifique connu pour être associé dans la condition. Par exemple, dans la maladie de Huntington, un état neurodegenerative provoqué par une mutation de gène unique, la présence d'une copie de mutant du gène de « huntingtin » sert de biomarqueur indéréglable.

Une approche biomarqueur-centrale semble raisonnable pour étudier les maladies avec des causes concrètes et des chocs bien définis sur le fuselage, comme Huntington. Alzheimer ne s'adapte pas dans ce cadre. Ses sympt40mes superposent avec nombreux d'autres maladies neurologiques, la composante génétique est complexe et concerne vraisemblablement beaucoup de gènes, et il est impossible directement d'examiner ou exécuter des tests sur le tissu affecté sans nuire au patient. Beaucoup d'autres maladies avec des origines inconnues et des sympt40mes complexes, tels que des conditions auto-immune, manquent également des biomarqueurs connus.

« Nous sommes dans un âge d'or de biologie moléculaire où tout que nous mesurons a ces significations sémantiques très belles, » avons dit Brown, un biologiste de calcul qui a développé les algorithmes d'apprentissage automatique pour le projet. « Vous savez, ce sont des transcriptions de ce gène. Ce gène est associé à ce procédé. Cette métabolite fait partie de cette voie et elle s'est associée à cette biochimie. La spectroscopie infrarouge est l'opposé. Elle peut te donner une signature générale profondément puissante, mais elle ne peut pas vous indiquer que, c'est la molécule [responsable]. »

Ceci a été longtemps vu comme faiblesse, et IR effectué impopulaire dans la communauté des sciences médicales en dépit de son utilisation répandue dans des instruments aratoires, ambiant, et les sciences de la Terre, il a dit.

Mais quand vous ne savez pas quel biomarqueur rechercher, la signature singulière de l'IR n'est pas un désavantage, mais plutôt une force.

« La première fois que j'ai entendu Cynthia parler, j'étais un postdoc et il parlait de comment il a voulu transformer la spectroscopie d'IR en le premier tricorder réel, » a dit Brown, se référant au dispositif de Star Trek qui peut immédiatement diagnostiquer juste au sujet de n'importe quelle maladie dans la galaxie. « C'était une visibilité stupéfiante, et avant rapides plusieurs années, la caractéristique là, les algorithmes sont là, et elle a été réellement incroyable pour la voir venir le long. Nous ne sommes pas là encore, mais le cours est de plus en plus clair. »

La preuve de lui fonctionne

Dans les états scientifiques étudiez, McMurray, Brown, et les collègues ont confirmé le potentiel diagnostique de leur approche en prouvant qu'un algorithme peut facilement discerner des spectres d'IR des cellules du cerveau de souris avec la maladie de Huntington des éventails des cellules du cerveau en bonne santé de souris. Puis, ils ont formé un algorithme pour faire la même chose avec des cellules humaines. Cela a fonctionné sans joint.

Le prochain test était plus provocant : phenotyping spectral a-t-il pu diagnostiquer Alzheimer contre des contrôles d'âge comparable utilisant les cellules facilement accessibles au lieu des cellules du cerveau ? Elles ont choisi des fibroblastes, une cellule extrêmement courante trouvée dans la peau et tout autre tissu conjonctif.

Tout articulé sur cette expérience, comme technologie aurait peu de valeur si cela fonctionnait seulement sur le tissu cérébral chirurgicalement extrait ou les échantillons post mortem. Mais en même temps, personne n'a connu quelles modifications biologiques, le cas échéant, se produisent en cellules en dehors du cerveau dans les patients d'Alzheimer.

Une des grandes surprises était juste comment la de discrimination était. Ce que nous avons découvert est vous n'avez pas besoin d'employer une cellule du cerveau pour suivre la maladie parce que les cellules de la peau sont affectées de leur propre voie. »

Cynthia McMurray, chef de projet

L'équipe est maintenant au milieu d'une étude complémentaire complémentaire pour évaluer leur approche phenotyping spectrale sur un plus grand ensemble des patients et des contrôles d'Alzheimer. Les résultats précoces sur une poignée d'échantillons provenant des patients pré-symptomatiques - qui plus tard ont développé Alzheimer - indiquent que la technologie peut repérer Alzheimer avant que les sympt40mes se développent. Si ceci juge vrai dans de futurs essais de validation, phenotyping spectral, enfin, fournira un hublot d'heure pour que les patients essayent les médecines expérimentales qui pourraient retarder ou même arrêter la progression de la maladie.

Un atelier diagnostique sur un seul point de vente

Envisageant l'avenir, McMurray croit que phenotyping spectral comblera non seulement la lacune laissée par des méthodes diagnostiques basées sur biomarqueur, mais fournit également un outil neuf pour recenser la cause ou les causes des maladies mystérieuses - qui, détourné, indiqueraient des biomarqueurs neufs. « Maintenant nous pouvons commencer à demander, ce qui sont les gènes qui sont à la base de cette chimie particulière, cela provoquons ce phénotype ? » il a dit. « Et expliquez la maladie en termes d'événements moléculaires réels. »

Une fois qu'ils ont entièrement vérifié leur technologie, les scientifiques planification pour augmenter la plate-forme pour diagnostiquer beaucoup d'autres conditions. L'objectif est de développer un outil de diagnostic véritablement polyvalent qui peut être utilisé sans matériel spécial ou budgets importants.

« Notre mission est d'établir un outil qui s'appliquerait aux Hôpitaux Généraux, écoles, laboratoires de recherche. C'était notre but exact, » a dit Brown.

Source:
Journal reference:

Lovergne, L., et al. (2021) An infrared spectral biomarker accurately predicts neurodegenerative disease class in the absence of overt symptoms. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-021-93686-8.