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La nuova tecnologia mostra la grande promessa per la diagnosi precoce del morbo di Alzheimer

Una tecnologia sviluppata dagli scienziati al laboratorio nazionale di Lawrence Berkeley (laboratorio di Berkeley) mostra la grande promessa per la diagnostica del morbo di Alzheimer prima che i sintomi sorgano, potenzialmente cambiando il corso della ricerca ed il trattamento per questa circostanza, che pregiudica milioni di persone universalmente ed è stimata per essere la sesta causa della morte principale negli Stati Uniti.

“Questo è un gran cosa,„ ha detto il direttore di progetto Cynthia McMurray, dopo la pubblicazione di riuscito studio del prova-de-principio del gruppo nei rapporti scientifici del giornale. “Diagnosticare il morbo di Alzheimer alle fasi iniziali è difficile e non c'è modo predire chi otterrà la malattia, che significa che non c'è riuscita via per sviluppare la terapeutica. Tuttavia, questa nuova tecnologia usa le cellule epiteliali accessibili come sostituti per predire lo stato di malattia nel cervello. Siamo molto emozionanti per le possibilità della previsione iniziale, prima che i sintomi si siano manifestati.„

Il morbo di Alzheimer è la maggior parte della causa comune di demenza, eppure malgrado le decadi della ricerca intensiva, la circostanza rimane capita male. Può definitivo essere diagnosticato solo dopo che la morte, con una biopsia del tessuto cerebrale e nessun farmaco attuale possono fermare la sua progressione.

Il primo punto verso la migliore ricerca, i nuovi trattamenti e la qualità di vita migliore per i pazienti è un test diagnostico affidabile. Ma come possiamo diagnosticare una malattia quando non conosciamo che cosa lo causa in primo luogo?

Dica ciao a phenotyping spettrale.

La nuova applicazione di questa tecnica sviluppata dal gruppo di McMurray analizza le celle per i sintomi misurando come le molecole in celle vibrano sopra l'esposizione a luce infrarossa. Il profilo vibratorio di ogni campione è così distinto e la differenza fra i campioni malati e sani delle cellule è così visibile che McMurray paragona il trattamento “ad impronta digitale cellulare.„

“Il fenomeno fisico reale che stiamo misurando con luce infrarossa è gli stati vibratorii delle molecole nella cella,„ ha detto McMurray, che è uno scienziato senior nell'area delle scienze biologiche del laboratorio di Berkeley.

Tutte le celle contengono gli stessi tipi di molecole, ha spiegato, ma la spettroscopia (IR) infrarossa - un approccio a basso costo di analisi chimica che è stato intorno dagli anni 40 - può prendere le differenze estremamente sottili nel legame e nell'abbondanza di ogni molecola in un campione delle cellule, compreso tutti i cambiamenti anormali che hanno accaduto dovuto la malattia. “Anche fra i tipi delle cellule che sembrano identici da altre misure,„ ha detto McMurray.

I cambiamenti sottili catturati dall'analisi di IR, che produce i gruppi di dati hanno chiamato gli spettri, poi sono individuati dagli algoritmi di apprendimento automatico (un tipo di intelligenza artificiale conosciuto per eccellere a riconoscimento di forme) che sono stati preparati per differenziarsi fra le gamme di celle dalle persone con la malattia e quelle senza. Questa piattaforma in due parti di prova permette che il gruppo identifichi quando qualcosa è andato male dentro le celle senza avere bisogno di conoscere che cosa è andato male.

Dal biomarcatore a tricorder

Il paradigma corrente in scienza medica, ha detto il co-author Ben Brown, anche delle scienze biologiche area del laboratorio di Berkeley, è di diagnosticare le malattie basate sulla presenza o sull'assenza di biomarcatore - una molecola o un gene specifica conosciuto per essere associato con la circostanza. Per esempio, nella malattia di Huntington, uno stato neurodegenerative causato da una mutazione del unico gene, la presenza di copia mutante del gene “di huntingtin„ servisce da biomarcatore infallibile.

Un approccio biomarcatore-centrico ha significato per lo studio delle malattie con le cause concrete e gli impatti ben definiti sull'organismo, come Huntington. Alzheimer non va d'accordo quella casella. I sui sintomi sovrappongono con numeroso altre malattie neurologiche, la componente genetica è complessa e probabilmente comprende molti geni ed è impossible direttamente da esaminare o eseguire le prove sul tessuto commovente senza nuocere al paziente. Molte altre malattie con le origini sconosciute ed i sintomi complessi, quali le circostanze autoimmuni, egualmente mancano dei biomarcatori conosciuti.

“Siamo in un'età dell'oro di biologia molecolare dove tutto che misuriamo ha questi molto bei significati semantici,„ abbiamo detto Brown, un biologo di calcolo che ha sviluppato gli algoritmi di apprendimento automatico per il progetto. “Sapere, queste sono le trascrizioni da questo gene. Questo gene è associato con questo trattamento. Questo metabolita fa parte di questa via e si è associato con questa biochimica. La spettroscopia infrarossa è l'opposto. Può dargli un'impronta globale profondo potente, ma non può dirvi che, questo è la molecola [responsabile].„

Ciò lungamente è stata osservata come debolezza ed IR fatto impopolare nella comunità di scienza medica malgrado il suo uso molto diffuso nelle scienze della terra agricole, ambientali e, ha detto.

Ma quando non conoscete che biomarcatore cercare, l'impronta singolare del IR non è uno svantaggio, ma piuttosto una resistenza.

“La prima volta ho sentito Cynthia parlare, ero un postdoc e stava parlando di come ha voluto trasformare la spettroscopia di IR il primo tricorder reale,„ ha detto Brown, riferentesi all'unità di Star Trek che può immediatamente diagnosticare appena circa tutta la malattia nella galassia. “Era una visione sbalordente e di andata veloci parecchi anni, i dati là, gli algoritmi sono là ed è stata realmente incredibile vederla venire avanti. Non siamo là ancora, ma il corso è sempre più chiaro.„

La prova funziona

Nei rapporti scientifici studi, McMurray, Brown ed i colleghi hanno confermato il potenziale diagnostico del loro approccio indicando che un algoritmo può distinguere facilmente gli spettri di IR dalle cellule cerebrali del mouse con la malattia di Huntington dalle gamme di cellule cerebrali in buona salute del mouse. Poi, hanno preparato un algoritmo per fare lo stessi con le cellule umane. Ha funzionato senza cuciture.

La prova seguente era più provocatoria: ha potuto phenotyping spettrale diagnosticare Alzheimer contro i comandi di pari età facendo uso delle celle facilmente accessibili invece delle cellule cerebrali? Hanno scelto i fibroblasti, una cella estremamente comune trovata nell'interfaccia e l'altro tessuto connettivo.

Tutto munito di cardini questo esperimento, come la tecnologia avrebbe poco valore se lavorasse soltanto al tessuto cerebrale chirurgicamente estratto o ai campioni post mortem. Ma allo stesso tempo, nessuno ha conosciuto che cambiamenti biochimici, all'occorrenza, si presentano in celle fuori del cervello nei pazienti di Alzheimer.

Una di grandi sorprese era appena come discriminarla era. Che cosa abbiamo scoperto siete non dovete usare una cellula cerebrale per tenere la carreggiata la malattia perché le cellule epiteliali sono influenzate nel loro proprio modo.„

Cynthia McMurray, direttore di progetto

Il gruppo è ora in mezzo ad uno studio di approfondimento valutare il loro approccio phenotyping spettrale su un più grande insieme dei pazienti e dei comandi di Alzheimer. I risultati iniziali su una manciata di campioni dai pazienti presintomatici - chi più successivamente hanno sviluppato Alzheimer - indicano che la tecnologia può macchiare Alzheimer prima che i sintomi si sviluppino. Se questo sostiene nelle prove future di convalida, phenotyping spettrale, infine, fornirà una finestra di tempo affinchè i pazienti provi le medicine sperimentali che potrebbero ritardare o persino fermare la progressione di malattia.

Un reparto diagnostico dell'un-arresto

Guardando al futuro, McMurray crede che phenotyping spettrale non solo colmi la lacuna lasciata con ai i metodi diagnostici basati a biomarcatore, ma egualmente fornisce un nuovo strumento per identificare la causa o le cause delle malattie misteriose - che, circuitously, rivelerebbero i nuovi biomarcatori. “Ora possiamo cominciare chiedere, che cosa sono i geni che stanno essendo alla base di questa chimica particolare, quello stiamo provocando questo fenotipo?„ ha detto. “E spieghi la malattia in termini di eventi molecolari reali.„

Una volta che completamente hanno verificato la loro tecnologia, gli scienziati pianificazione ampliare la piattaforma per diagnosticare molte altre circostanze. Lo scopo è di sviluppare uno strumento diagnostico vero multiuso che può essere utilizzato senza attrezzature speciali o grandi bilanci.

“La nostra missione è di costruire uno strumento che sarebbe applicabile ai policlinichi, i banchi, laboratori di ricerca. Quello era il nostro scopo esatto,„ ha detto 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.