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Desenvolvendo uma “impressão digital” teste que poderia diagnosticar Alzheimer adiantado

Thought LeadersDr. Cynthia McMurraySenior ScientistLawrence Berkeley National Laboratory

Nesta entrevista, nós falamos ao Dr. Cynthia McMurray sobre ela a pesquisa a mais atrasada na doença de Alzheimer e como desenvolveu uma técnica do “fingerprinting” que possa ajudar a diagnosticar Alzheimer antes que os sintomas começarem a aparecer.

A doença de Alzheimer foi calculada para ser a causath 6 de morte principal nos E.U. e igualmente afecta milhões de povos no mundo inteiro todos os anos. Que inspirou sua pesquisa mais atrasada na doença de Alzheimer?

Alzheimer é um dos problemas graves no mundo e 2% dos americanos será afectado na próxima década de vinda. Está indo somente obter exponencial mais ruim porque nós não temos nenhuma maneira da detectar. Aquela é uma das razões que eu estou muito interessado. Não há igualmente nenhuma terapêutica ou as maneiras de detectar Alzheimer e lá não são nenhuma genética que vai com ela. É um mistério grande.

Assim, eu quis saber o que é ele que laços estes povos junto? Quando nós não conhecemos qualquer coisa sobre ele, como nós aproximamos o problema? Eu quis olhar se nós poderíamos os detectar olhando se eram quimicamente semelhantes. A química é fisiologia. Assim, se você trata alguém, você está aproveitando-se de sua química. Minha ideia era; há características compartilhadas produto químico em grandes populações dos pacientes de Alzheimer, e dar-nos-iam alguma indicação de como puderam responder à terapêutica?

Que é o curso actual da pesquisa e do tratamento para esta circunstância? Há alguma limitação a este? Em caso afirmativo, que são eles?

Não há nenhum tratamento para Alzheimer. Que muito é simples. Houve ao redor 150 ensaios clínicos falhados ao longo dos anos. Um anticorpo para a doença de Alzheimer tem sido desenvolvido recentemente que foi aprovada pelo FDA, mas se está indo ser eficaz ou não, é obscuro.

Uma das avenidas que nós pensamos que esta tecnologia será benéfica para é terapêutica. Nós esperamos que o algoritmo da previsão poderá definir não somente pacientes, mas ajuda a prever grupos terapêuticos.

Mesmo se nós não conhecemos nada, nós podemos usar esta técnica para seguir o curso da doença e da recuperação por agentes terapêuticos. Nós pudemos poder prever um indicador novo do tratamento. No momento em que, ninguém sabe realmente quando começar tratar um paciente e quando o parar. Uma medida desta seria muito benéfica.

Actualmente, mesmo se nós podemos apenas identificar alguém como o paciente de um Alzheimer, aquele é um benefício ao paciente e a sua família. Podem planear e pensar sobre cuidadors principais. Os pacientes podem começar ir nos regimes dietéticos que puderam os ajudar. Há muitos benefícios a saber.

Doença de Alzheimers

Crédito de imagem: Orawan Pattarawimonchai/Shutterstock.com

Actualmente, diagnosticar a doença de Alzheimer em suas fases iniciais é muito difícil. Por que é isto e que são os benefícios de poder detectar cedo esta doença?

Geralmente, é porque os sinais que são considerados são muito suaves. Forgetfulness da tomada. Você tem provavelmente um parente esquecido. Estes são apenas fenótipos normais de uma pessoa. É muito duro dizer que é excepcionalmente Alzheimer.

Uma outra característica de Alzheimer é os beta peptides. Em povos normais, dois tipos formulário. Um é o formulário ruim, e um é o formulário melhor. Porque formam em indivíduos normais também, mesmo os beta agregados ou os beta complexos não podem ser usados como indicadores definitivos. As tomadas de Alzheimer ao redor 11 anos para começar mensuràvel expressar fenótipos. Essa fase inicial é muito difícil. Eu não quero dizer impossível, mas poder prevê-lo seria enorme.

Devido a sua dificuldade em capacidades da detecção atempada e da previsão, a terapêutica tornando-se para a doença de Alzheimer igualmente está provando o desafio. Como podia sua pesquisa nova ajudar a mudar esta?

O que nós estamos tentando fazer é ver se nós podemos encontrar os pacientes que são quimicamente semelhantes. É a ideia que cada pilha tem uma assinatura, e a doença tem uma assinatura. Talvez alguns povos são quimicamente semelhantes e puderam formar um grupo.

Quando você toma algo como Alzheimer, de que você não conhece os princípios, você está falando sobre uma população enorme dos indivíduos. Não há nenhuma maneira de tratar todos aqueles milhões de povos a mesma maneira quando você conhece nem sequer o que é.

Poderiam todos ter mutações diferentes e seus sistemas são combinatórios. A ideia que de algum modo um tamanho caiba tudo torna-se bastante inútil. Essa ideia é útil se você tem uma mutação conhecida, mas com algo como Alzheimer, você apenas está disparando na obscuridade. Você tem que encontrar as maneiras de aproximar o problema que são diferentes e não pode confiar em umas técnicas mais padrão.

Uma das soluções as mais comuns é revelação do biomarker. Os Biomarkers são o que todos espera ter - uma molécula que mude com a doença e possa ser seguida. Isso não foi particularmente bem sucedido nas doenças onde você não conhece as origens da doença. O biomarker poderia ser diferente de pessoal, e frequentemente este método não é útil.

Nosso método dá-lhe uma característica da assinatura de você ou de seu estado da doença. Não é um biomarker. Fourier transforma medidas (FTIR) do infravermelho todas as moléculas na pilha. Estas coisas são tão ultrasensitive, isso que a soma dos dez dos milhares de moléculas em cada pilha lhe dá a assinatura. Cada pilha tem alguma da mesma química, mas não é unido a mesma maneira.

Assim, por exemplo, dois produtos do gene em uma pilha podem interagir com as proteínas ligeira diferentes e conseqüentemente dão um pouco de um sinal diferente. Mesmo que tenham a mesma química básica em seu ambiente, reagem diferentemente.

Esta é uma técnica integrada, que seja um método muito melhor para olhar estados. Nós não somos seguintes uma molécula nessa pilha, nós estamos olhando esta assinatura integrada que nos diz a média do que essa pilha está fazendo. Se está na categoria da doença, é uma assinatura da doença. Tem um benefício grande no que respeita.

Pode você descrever como você realizou sua pesquisa mais atrasada em phenotyping espectral e em doença de Alzheimer?

É um método computacional. Nós tomamos pilhas e fizemos a varredura d com a luz, irradiando as com luz natural para fazê-las entusiasmado. As pilhas reagem à luz e vibram em uma determinada maneira. Nós recolhemos então essa informação. Cada das vibrações é uma freqüência e aqueles sinais diferentes todos são capturados junto.

Nós construímos o algoritmo para tomar estes sinais e para sair com uma assinatura. É uma coleção de dados simples de um microscópio, que ultrapasse a um computador. As tomadas do computador que a informação, faz alguns manipulação e cálculo, e vêm acima com um sinal.

Conceito da pilha que phenotyping pela espectroscopia infravermelha

Crédito de imagem: Um biomarker espectral infravermelho prevê exactamente a classe neurodegenerative da doença na ausência dos sintomas evidentes

Que você descobriu?

Um dos verdadeiros problemas com doenças neurológicas é que ninguém pode doar seu cérebro quando estão vivos. A ideia que você poderia usar uma pilha substituto que fosse facilmente acessível, era um benefício enorme. Nós não tivemos que usar o tecido, nós somente necessários algumas células epiteliais deles e nós poderíamos monitorar o que estava indo sobre no cérebro.

Mesmo que as células epiteliais não sejam neurónios, têm a mesma genética que o paciente. Respondem em sua própria maneira assim que podem marcar o seguinte da doença. Nós não estamos aprendendo qualquer coisa sobre a função do neurônio, mas actua enquanto um marcador e estas pilhas podem nos dizer sobre a progressão do que nós estamos procurando.

Para poder encontrar que é uma grande coisa. Uma das ideias frequentemente equivocadas sobre esta tecnologia é que você a usa como a patologia. Quando nós poderíamos fazer aquele, este é inútil nessa fase. Nós quisemos fazer muito cedo algo sobre em um paciente vivo de modo que houvesse uma possibilidade fazer algo. Este não é algo que está indo tomar o lugar da patologia ou de qualquer outra coisa semelhante. É simplesmente um método para determinar cedo sobre se você está em um grupo da doença. Eu penso que estas coisas têm a grande potência se usado nas grandes populações, que nós estamos tentando fazer agora.

As aproximações frequentemente biomarker-céntricas são usadas ao estudar as doenças que incluem a doença de Huntington. Que são significados por uma aproximação biomarker-céntrica e porque não eram esta aproximação aplicáveis à doença de Alzheimer?

Huntington é provavelmente o exemplo clássico de um único defeito de gene. Nós estudamos Huntington primeiramente por essa razão. Nós sabemos que não há nenhuma outra causa da doença exceto esta uma coisa. Aquele é o exemplo ideal de um biomarker. Você pode fazer a varredura d, você conhece o que o gene é, e você pode o dizer imediatamente.

Este é o argumento para muitas doenças mutação-baseadas. Você pode seleccionar para a mutação, e actua como um biomarker simples.

O segundo nível de biomarkers apenas não está tendo um gene, mas algo que você olha no curso da vida de um paciente. Por exemplo, nos cancros, muitas vezes você pode pegarar em um par genes que parecem vir para cima e para baixo com os cancros. Aqueles sinais são seguidos. Mesmo que não sejam a mutação real, aquele é o biomarker o mais comum.

Contudo, você não pode escolher um grupo pequeno de genes e para dizê-lo conheça a doença. Aqueles genes são nunca originais à doença. Podem ser indicadores, e eu penso que aquele é muito poderoso, mas não são bons bastante. Você pôde reconhecer que este é um gene que fossem vistos em outros cancros, mas que não significa muito a longo prazo.

Por exemplo, se você pode medir todos os 13.000 genes e todos os produtos da tala e todas as coisas que tentativa dos povos a fazer com transcriptomes, teòrica você pôde poder encontrar algo. Mas na realidade, você nunca pode. Todos os tipos da fisiologia entram na expressão genética e necessariamente não é capturada toda em encontrar alguns genes que parecem ser biomarkers.

Nosso método pode ocorrer cedo e fornecer uma impressão digital totalmente original 2 aquelas pilhas e doenças. Está dizendo-o sobre o estado de algo. Nós podemos fazer este para cancros ou toda a doença, não apenas Alzheimer. Nós focalizamos no cérebro porque eu estou interessado naquele, e é a área a mais difícil.

Como sua pesquisa ajudará não somente a progredir esforços de pesquisa e tratamentos novos mas a melhorar igualmente a qualidade de vida para os pacientes que sofrem da doença?

Se você tem um diagnóstico adiantado, você tem a vida do paciente para figurar para fora uma opção. Agora, não há nenhuma terapêutica e assim que nós não temos aquele a confiar sobre. Se nós sabemos que você é o paciente de um Alzheimer antes que você comece realmente desenvolver sintomas severos, a seguir você pode planear e sua família pode planear.

Alzheimer pode ser influenciado pela dieta e pelo estilo de vida. O início da doença e de sua severidade pode às vezes ser modulado ligeira. Há muitos benefícios às famílias que carregam a carga, porque as permite de estruturar suas vidas ou suas finanças. E para o paciente, pode haver um tratamento abaixo da estrada, neste caso dirigiria o paciente à terapêutica.

A espectroscopia infravermelha (IR) é usada em uma variedade de campos científicos que incluem a agricultura, ciências materiais, e ciências da terra. Contudo, é um pouco impopular dentro da comunidade da ciência médica. Por que isto e você espera essa sua pesquisa destacará muitos usos do IR, está incentivando potencial outros povos a usar igualmente?

Há duas razões pelas quais. Primeiramente, foi usado na agricultura e nas outras áreas porque nada obtem mudado. É um método de detecção e trabalha razoavelmente bem. No sector médico, um clínico tem que usá-lo para fazer um diagnóstico. Aquela é uma curva de aprendizagem. Os clínicos precisam, como um grupo, a sensação que podem contar neste como uma técnica.

O segundo é aquele com a complexidade dos seres humanos, ele não era pensou necessariamente que o IR poderia pegarar estes tipos das diferenças. Nós certamente temos que fazer-se a pergunta porque nós usamos a prova de experiências do princípio quando nós vamos aos milhares de pacientes. Agora, parece como não importa como muito nós está amplificando o número de grupo, nós pode ainda ver isto. Nós estamos indo precisar grandes populações. Há esta ideia que a complexidade dos seres humanos pode interferir com o este.

Uma das outras edições que a pergunta dos povos é como você pode usar este método para cada doença. Mas as unidades vibracionais são tão sensíveis que vêm acima com sua própria unicidade. Uma outra pergunta é, pode você dizer cada doença independentemente de se? Para cada doença nova que nós fazemos, nós traçamo-los sempre no mesmo lote. Agora nós temos uma separação bonita, sem nenhuma sobreposição nas doenças ela mesma. Todos formam seu próprio grupo. Nós não temos nenhuma ideia até que nós recolhamos dados o que está indo acontecer para todas as doenças ou mesmo todas as doenças neurológicas.

Que pesquisa mais adicional precisa de ser realizada antes que esta técnica possa ser aplicada dentro de um ajuste médico?

Nós viemos acima com um método computacional fazer este. Nós não tomávamos testes fisiológicos ou qualquer coisa sobre estes pacientes. Nós não tivemos que conhecer qualquer coisa sobre a amostra. Aquele é um benefício desta aproximação.

Nós construímos este algoritmo para fazer este e há umas maneiras de melhorar o algoritmo. Aquele é o que nós estamos fazendo agora, tentando atravessar cada parte de como nós fazemos o cálculo e vemos se nós podemos o fazer melhor e refinar os métodos.

Nós igualmente estamos tentando fazer algum visualização. A técnica própria não é limitada às aplicações médicas de todo. Uma das coisas que nós estamos procurando, por exemplo, está cortando o cérebro. Diga que nós queremos saber se algo tem uma doença, o que estão na doença, e o que está sendo afetado. Nós podemos entrar, por exemplo, em um rato e cortar acima seus cérebros. Nós podemos fazer a varredura do cérebro inteiro e ver as mudanças químicas em todas as pilhas. Nós podemos identificar o que está acontecendo, por exemplo, nós poderíamos identificar que um grupo particular de pilhas está mudando. Então nós poderíamos retirar aquelas pilhas e fazer um pouco mais de testes sofisticados. Esta é uma maneira realmente boa de tentar olhar coisas.

Em desordens neurológicas, você obtem somente os cérebros dos povos no fim de sua vida.  Despeja que se você está olhando no início, você pôde encontrar que as regiões do cérebro afetado em 90 ou em 80 são de forma alguma onde começou. Pôde ter começado em um lugar diferente inteiro e pode mudar ao longo do tempo. Nós estamos esperando aprender mais sobre a biologia destas doenças fazendo estes outros tipos das técnicas.

Doença de Alzheimers

Crédito de imagem: BlurryMe/Shutterstock.com

Você acredita aquele com pesquisa continuada em espectral phenotyping o poderia potencial ser aplicado a outras doenças do mistério?

Pode ser aplicado a toda a doença. A pergunta torna-se, como discrimina entre eles? Eu penso que não há nenhuma dúvida que todas estas coisas têm assinaturas.

Diga algo brandnew estalado acima em alguém. Nós poderíamos dizer se caiu em uma categoria para uma doença, e se era diferente do controle. Nós olhamos para ver quem é como esses começo e uso que como nosso guidepost. Se nós tivemos um paciente que nós conhecemos éramos afetados, e um controle comparar a, nós poderíamos dizer ao paciente se caíram em um grupo sem conhecer o que a doença era.

Em termos das doenças conhecidas, eu penso que nós somos consideravelmente capazes de fazer quase qualquer coisa. Uma das doenças que eu estou realmente interessado em fazer é esquizofrenia. Eu gostaria de olhar os tipos das coisas que são difíceis de diagnosticar. Eu penso que é onde esta técnica está indo ter o valor real. Ninguém sabe se você está indo obter a esquizofrenia, você desenvolve-a ao longo do tempo até que se transforme um problema evidente. Um diagnóstico adiantado para este seria incrível.

Em um mundo onde muita atenção científica e médica actual esteja sendo dada a COVID-19, por que é ainda ingualmente como importante aumentar a consciência para outras doenças tais como Alzheimer?

Eu não penso que COVID está levando embora da consciência de Alzheimer. Eu penso que Alzheimer está aqui ficar - é o problema de saúde o mais grande nos E.U. e excede mesmo COVID-19. COVID-19 é crítico agora porque é transmissível. Não se importa com quem você é, ele apenas obtem-no. Mas há os pacientes de mais Alzheimer do que há COVID.

COVID é uma crise, um problema agudo que nós tenhamos que tratar agora. Alzheimer é mais de um problema crônico que vá sobre todo o tempo. O número dos pacientes de Alzheimer é mundial tão enorme, de que que eu não penso que COVID obscureceria de repente todo o interesse em Alzheimer. É apenas uma aplicação muito diferente e é algo que nós precisamos de fazer agora para povos.

Que são os passos seguintes para você e sua pesquisa?

O que nós estamos tentando fazer em seguida é faz a esta tecnologia um teste contínuo. Minha visão para o futuro é ter um teste biológico útil que os clínicos queiram usar.

Eu gostaria de ver estes testes feitos para cada paciente, e para que sejam gravados em um registro clínico.

Há todos os tipos dos casos aonde os pacientes vão aos médicos e dizem, “bem, mim está tendo estes sintomas, talvez mim está este.” Esta maneira, toda esta informação está lá ir para trás e olhar. Se se estabelece, a terapêutica está indo ser realmente importante.

Onde podem os leitores encontrar mais informação?

Sobre Cynthia McMurray

Cynthia McMurray estuda a progressão biológica de doenças neurodegenerative, tais como a doença de Huntington e a doença de Alzheimer, investigando mudanças no metabolismo do cérebro, no dano do ADN, e em outros indicadores celulares.Dr. Cynthia McMurray

Emily Henderson

Written by

Emily Henderson

During her time at AZoNetwork, Emily has interviewed over 200 leading experts in all areas of science and healthcare including the World Health Organization and the United Nations. She loves being at the forefront of exciting new research and sharing science stories with thought leaders all over the world.

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