Sinh đôi kỹ thuật số mở ra cách điều trị hiệu quả các bệnh viêm nhiễm

Các bệnh viêm như viêm khớp dạng thấp có cơ chế bệnh phức tạp có thể khác nhau giữa các bệnh nhân với cùng một chẩn đoán. Điều này có nghĩa là các loại thuốc hiện có rất ít tác dụng đối với nhiều bệnh nhân. Sử dụng cái gọi là cặp song sinh kỹ thuật số, các nhà nghiên cứu tại Viện Karolinska hiện đã hiểu sâu hơn về các protein "tắt và bật" kiểm soát các bệnh này. Nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Cell Reports Medicine , có thể dẫn đến các liệu pháp điều trị bằng thuốc được cá nhân hóa hơn.

Nhiều bệnh nhân mắc các bệnh viêm nhiễm như viêm khớp dạng thấp, bệnh Crohn và viêm loét đại tràng, không bao giờ cảm thấy hoàn toàn khỏe mạnh mặc dù đang dùng thuốc. Đó là một vấn đề gây ra đau khổ và chi phí đáng kể.

Trong một bệnh viêm nhiễm, hàng ngàn gen thay đổi cách chúng tương tác trong các cơ quan và loại tế bào khác nhau. Hơn nữa, quá trình bệnh lý thay đổi từ bệnh nhân này sang bệnh nhân khác với cùng một chẩn đoán, và thậm chí trong cùng một bệnh nhân vào những thời điểm khác nhau.

Rất khó để chẩn đoán và điều trị những thay đổi phức tạp và đa dạng như vậy. Trong một dự án đã được tiến hành trong 5 năm, các nhà nghiên cứu từ một loạt các tổ chức bao gồm Viện Karolinska ở Thụy Điển đã cố gắng giải quyết vấn đề này và điều chỉnh thuốc cho từng bệnh nhân bằng cách xây dựng và xử lý dữ liệu song sinh kỹ thuật số của họ, tức là các mô hình kỹ thuật số của từng bệnh nhân. cơ chế bệnh độc nhất của bệnh nhân.

Giờ đây, nhóm nghiên cứu đã tìm ra một giải pháp khả thi: những thay đổi có thể được tổ chức trong các chương trình phân tử. Các chương trình phân tử này được điều chỉnh bởi một số lượng hạn chế các protein chuyển đổi "tắt và bật", trong đó một số được biết đến là mục tiêu của các loại thuốc như chất ức chế TNF. Nhưng nó không phải là một lựa chọn điều trị giúp ích cho tất cả mọi người.

Tác giả tương ứng của nghiên cứu Mikael Benson, nhà nghiên cứu tại Khoa Khoa học Lâm sàng, Can thiệp và Công nghệ, Viện Karolinska cho biết: “Các phân tích của chúng tôi về những bệnh nhân đáp ứng hoặc không đáp ứng với liệu pháp TNF cho thấy các protein chuyển đổi khác nhau ở những cá nhân khác nhau. "Một phát hiện quan trọng khác là các protein không tắt các bệnh mà giống như các công tắc điều chỉnh độ sáng làm tăng hoặc giảm các chương trình bệnh."

Mỗi quá trình sinh lý có thể được mô tả bằng các phương trình toán học. Kỹ thuật lập mô hình kỹ thuật số tiên tiến này có thể được điều chỉnh theo hoàn cảnh riêng của bệnh nhân bằng cách phân tích hoạt động của từng và mọi gen trong hàng nghìn tế bào riêng lẻ từ máu và mô. Một cặp song sinh kỹ thuật số như vậy có thể được sử dụng để tính toán kết quả sinh lý nếu một tình trạng thay đổi, chẳng hạn như liều lượng thuốc.

Cặp song sinh kỹ thuật số đã tiết lộ cho các nhà nghiên cứu những cơ hội mới để điều trị hiệu quả các bệnh hiểm nghèo.

Tiến sĩ Benson tiếp tục: “Các phương pháp này có thể được phát triển để điều chỉnh sự kết hợp phù hợp của các loại thuốc dành cho các protein “bật” đối với từng bệnh nhân. "Các chương trình mà chúng tôi mô tả sẽ được cung cấp cho cộng đồng nghiên cứu để có thể thực hiện nhiều nghiên cứu lâm sàng hơn về những bệnh nhân mắc các bệnh miễn dịch khác nhau."

Trong nghiên cứu hiện tại, các nhà nghiên cứu đã kết hợp các phân tích về mô hình chuột bị viêm khớp dạng thấp và cặp song sinh kỹ thuật số của bệnh nhân người mắc các bệnh viêm nhiễm khác nhau.

Tiến sĩ Benson cho biết: “Mặc dù chỉ có các khớp bị viêm ở chuột, nhưng chúng tôi đã phát hiện ra rằng hàng nghìn gen đã thay đổi hoạt động của chúng ở các loại tế bào khác nhau trong 10 cơ quan, bao gồm da, lá lách, gan và phổi”. "Theo như tôi biết, đây là lần đầu tiên khoa học có được một bức tranh bao quát về số lượng cơ quan bị ảnh hưởng trong bệnh viêm khớp dạng thấp. Điều này một phần là do khó khăn trong việc lấy mẫu vật lý của nhiều cơ quan khác nhau."

Nghiên cứu được thực hiện với sự hợp tác chặt chẽ với Đại học Linköping ở Thụy Điển, Đại học Harvard và các trường đại học khác ở Hoa Kỳ, Trung Quốc và Hàn Quốc. Thông tin chi tiết có thể được tìm thấy trên trang web của nhóm tại sdtc.se.

Nghiên cứu được tài trợ bởi nhiều cơ quan, bao gồm Hội đồng Nghiên cứu Thụy Điển và Hiệp hội Ung thư Thụy Điển (xem bài viết để biết đầy đủ chi tiết). Mikael Benson là người đồng sáng lập AB Mavatar, Joseph Loscalzo là người đồng sáng lập Scipher Medicine. Không có xung đột lợi ích được báo cáo nào khác.

Nguồn Viện Karolinska