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A nova tecnologia mostra a grande promessa para o diagnóstico adiantado da doença de Alzheimer

Uma tecnologia desenvolvida por cientistas no laboratório nacional de Lawrence Berkeley (laboratório de Berkeley) mostra a grande promessa para diagnosticar a doença de Alzheimer antes que os sintomas elevarem, potencial mudando o curso da pesquisa e o tratamento para esta circunstância, que afecta milhões de povos no mundo inteiro e é calculada para ser a sexta causa de morte principal nos Estados Unidos.

“Esta é uma grande coisa,” disse o chefe de projecto Cynthia McMurray, depois da publicação do estudo bem sucedido do prova--princípio da equipe nos relatórios científicos do jornal. “Diagnosticar a doença de Alzheimer em fases iniciais é difícil e não há nenhuma maneira de prever quem obterá a doença, que significa que não há nenhum caminho bem sucedido para desenvolver a terapêutica. Contudo, esta nova tecnologia usa células epiteliais acessíveis como substitutos para prever o estado da doença no cérebro. Nós somos muito entusiasmado para as possibilidades de previsão adiantada, antes que os sinais de doença manifestem.”

A doença de Alzheimer é a causa a mais comum da demência, contudo apesar das décadas da pesquisa intensiva, a circunstância permanece compreendida deficientemente. Pode-se definitiva diagnosticar somente depois que a morte, com uma biópsia do tecido de cérebro, e nenhuma medicamentação existente podem parar sua progressão.

A primeira etapa para a melhor pesquisa, tratamentos novos, e a qualidade de vida melhorada para pacientes é um teste de diagnóstico seguro. Mas como podemos nós detectar uma doença quando nós não conhecemos o que a causa no primeiro lugar?

Diga olá! a phenotyping espectral.

A nova aplicação desta técnica desenvolvida pela equipe de McMurray analisa pilhas para sinais de doença medindo como as moléculas nas pilhas vibram em cima da exposição à luz infra-vermelha. O perfil vibracional de cada amostra é tão distinto e a diferença entre amostras doentes e saudáveis da pilha é tão visível que McMurray compara o processo “ao fingerprinting celular.”

“O fenômeno físico real que nós estamos medindo com luz infra-vermelha é os estados vibracionais de moléculas na pilha,” disse McMurray, que é um cientista superior na área das ciências biológicas do laboratório de Berkeley.

Todas as pilhas contêm os mesmos tipos de moléculas, explicou, mas a espectroscopia (IR) infravermelha - uma aproximação barata da análise química que esteja ao redor desde os anos 40 - pode pegarar diferenças extremamente subtis na ligação e na abundância de cada molécula em uma amostra da pilha, incluindo todas as mudanças anormais que tiverem ocorrido devido à doença. “Mesmo entre os tipos da pilha que olham idênticos por outras medidas,” disse McMurray.

As mudanças subtis capturadas pela análise do IR, que produz conjunto de dados chamaram espectros, são detectadas então pelos algoritmos de aprendizagem da máquina (um tipo de inteligência artificial conhecido para primar no reconhecimento de padrões) que estiveram treinados para se diferenciar sem entre espectros das pilhas dos indivíduos com doença e aqueles. Esta plataforma bipartido do teste permite que a equipe identifique quando algo foi mal dentro das pilhas sem precisar de conhecer o que foi mal.

Do biomarker ao tricorder

O paradigma actual na ciência médica, disse o co-autor Ben Brown, também das ciências biológicas área do laboratório de Berkeley, é diagnosticar as doenças baseadas na presença ou na ausência de um biomarker - uma molécula ou um gene específico conhecida para ser associado com a circunstância. Por exemplo, na doença de Huntington, uma condição neurodegenerative causada por uma mutação do único-gene, a presença de uma cópia do mutante do gene do “huntingtin” serve como um biomarker à prova de idiotas.

Uma aproximação biomarker-céntrica faz o sentido para estudar doenças com causas concretas e impactos bem definidos no corpo, como Huntington. Alzheimer não cabe nessa caixa. Seus sintomas sobrepor com o numeroso outras doenças neurológicas, o componente genético é complexo e envolve provavelmente muitos genes, e é impossível examinar ou executar directamente testes no tecido afetado sem prejudicar o paciente. Muitas outras doenças com origens desconhecidas e sintomas complexos, tais como circunstâncias auto-imunes, igualmente faltam biomarkers conhecidos.

“Nós somos em uma época dourada da biologia molecular onde tudo que nós medimos tem estes significados semânticos muito bonitos,” dissemos Brown, um biólogo computacional que desenvolva os algoritmos deaprendizagem para o projecto. “Você sabe, estes são transcritos deste gene. Este gene é associado com este processo. Este metabolito é parte deste caminho e associou com esta bioquímica. A espectroscopia infravermelha é o oposto. Pode dar-lhe uma assinatura total profunda poderosa, mas não pode dizê-lo que, este é a molécula [responsável].”

Isto tem sido visto por muito tempo como uma fraqueza, e IR feito impopular na comunidade da ciência médica apesar de seu uso difundido em agrícola, em ambiental, e ciências da terra, disse.

Mas quando você não souber que biomarker procurar, a assinatura singular do IR não é uma desvantagem, mas um pouco uma força.

“A primeira vez que eu ouvi Cynthia falar, eu era um postdoc e estava falando sobre como quis fazer a espectroscopia do IR no primeiro tricorder real,” disse Brown, referindo o dispositivo de Star Trek que pode imediatamente diagnosticar apenas sobre toda a doença na galáxia. “Era uma visão surpreendente, e dianteiros rápidos diversos anos, os dados lá, os algoritmos estão lá, e foi realmente incrível considerá-la vir avante. Nós não estamos lá ainda, mas o curso é cada vez mais claro.”

Prová-lo trabalha

Nos relatórios científicos estude, McMurray, Brown, e os colegas confirmaram o potencial diagnóstico de sua aproximação mostrando que um algoritmo pode facilmente distinguir espectros do IR dos neurónios do rato com doença de Huntington dos espectros de neurónios saudáveis do rato. Então, treinaram um algoritmo para fazer o mesmos com pilhas humanas. Trabalhou sem emenda.

O teste seguinte era mais desafiante: podia phenotyping espectral diagnosticar Alzheimer contra controles de idade comparável usando pilhas facilmente acessíveis em vez dos neurónios? Escolheram fibroblasto, uma pilha extremamente comum encontrada na pele e o outro tecido conjuntivo.

Tudo articulado nesta experiência, como a tecnologia teria pouco valor se trabalhou somente no tecido de cérebro cirùrgica extraído ou em amostras post-mortem. Mas ao mesmo tempo, ninguém soube que mudanças bioquímicas, eventualmente, ocorrem nas pilhas fora do cérebro nos pacientes de Alzheimer.

Uma das surpresas grandes era apenas como a discriminar era. O que nós descobrimos é você não precisa de usar um neurónio para seguir a doença porque as células epiteliais são afectadas em sua própria maneira.”

Cynthia McMurray, chefe de projecto

A equipe é agora no meio de um estudo complementar para avaliar sua aproximação phenotyping espectral em um grupo maior dos pacientes e dos controles de Alzheimer. Os resultados adiantados em um punhado das amostras dos pacientes pre-sintomáticos - quem desenvolveram mais tarde Alzheimer - indicam que a tecnologia pode manchar Alzheimer antes que os sintomas se tornem. Se isto guardara verdadeiro nas experimentações futuras da validação, phenotyping espectral, finalmente, fornecerá um indicador da hora para que os pacientes tentem as medicinas experimentais que poderiam atrasar ou mesmo parar a progressão da doença.

Uma loja diagnóstica de uma paragem

Olhando ao futuro, McMurray acredita que phenotyping espectral encherá não somente a diferença deixada por métodos diagnósticos biomarker-baseados, mas igualmente fornece uma nova ferramenta para identificar a causa ou as causas das doenças misteriosas - que, circuitously, revelariam biomarkers novos. “Agora nós podemos começar pedir, o que são os genes que estão sendo a base desta química particular, isso estamos causando este fenótipo?” disse. “E explique a doença em termos dos eventos moleculars reais.”

Uma vez que testaram inteiramente sua tecnologia, os cientistas planeiam expandir a plataforma para diagnosticar muitas outras circunstâncias. O objetivo é desenvolver uma ferramenta diagnóstica verdadeiramente de múltiplos propósitos que possa ser usada sem equipamento especial ou os grandes orçamentos.

“Nossa missão é construir uma ferramenta que seja aplicável aos Hospitais Gerais, escolas, laboratórios de investigação. Aquela era nossa finalidade exacta,” disse 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.