Опубликовано
Выбор метода и , в частности, психотропных препаратов для лечения того или иного психического расстройства, сегодня, к сожалению, основан на описательной психопатологичекой оценке, что способствует низкой эффективности терапии заболеваний психической сферы. В связи с вышесказанным представляет интерес выявления биомаркеров психических расстройств.
Согласно рабочей группе по определению биомаркеров, "биологический маркер" (биомаркер) является «характеристикой, которая объективно измеряется и оценивается как показатель нормальных биологических процессов, патогенных процессов или фармакологического ответа на терапевтическое вмешательство».
Для биполярного расстройства в GWAS-исследованиях сообщалось о надежных и воспроизводимых ассоциациях, многие из которых свидетельствовали о наличии перекрестной восприимчивости между биполярным аффективным расстройством (BD) и шизофренией (SZ). Однако, следует признать, что отсутствие сигналов генетической ассоциации не означает, что белковый продукт гена не играет важной роли в патогенезе болезни. При идентификации многочисленных разнообразных локусов, исследования GWAS подчеркнули важность изучения "путей и схем", а не отдельных продуктов генов, и были направлены на то, чтобы биологическая информация, такая как экспрессия белка и биологические тракты, была интегрирована с генетическими данными. Дальнейшие исследования, посвященные уровню экспрессии белка, проливают свет на функциональную роль этих локусов риска, позволяя определить, как эти ассоциации относятся к конкретным эндофенотипам, которые могут быть полезны для классификации психических расстройств. В связи с этим исследователи начали изучать молекулярные уровни, тесно связанные с фенотипом индивидуума. Напомним читателю, что белки выполняют подавляющее большинство функций в каждом организме, делая их потенциально более полезными для трансляционных подходов, чем геном или транскриптом.
Протеом представляет собой весь набор белков, продуцируемых или модифицированных организмом, и изменяется со временем, в связи с биологическими требованиями, наличия стресса и другими факторами окружающей среды. Протеомика (Proteomics) относится к крупномасштабному и глобальному анализу белков в системе в определенный момент времени в определенном состоянии. Протеом направлен на получение более глобального и интегрированного представления о биологии организма путем изучения всех белков клетки, а не каждого отдельно. Таким образом, профилирование белка может лучше отражать динамические патогенетические процессы. Примечателен тот факт, что протеомика способна представлять как уровни экспрессии белков, так и изоформы (или «протеоформы»), а также их посттрансляционные модификации.
В последние годы разработка высокопроизводительных технологий протеомического анализа открыла новую эру биомаркеров. Для сложных многофакторных расстройств «молекулярный фингерпринтинг» с помощью идентификации и характеристики профилей биомаркеров позволил обеспечить большее диагностическое разрешение между тесно связанными фенотипами болезни. Для психических расстройств, таких как шизофрения (SZ), биполярное аффективное расстройство (BD) и большое депрессивное расстройство (MDD), такое профилирование позволяет генерировать прогностические модели независимо от причин ( этиологии) заболевания, которые обычно остаются в значительной степени неизвестными. Кроме того, оно обещает не только предсказать начало психического расстройства, но и его течение и результат.
Поскольку термин "протеомика" был введен в конце 90-х годов ХХ века , для изучения белков было предложено с этого времени несколько методов. В общем, для обнаружения белка используются так называемые "антитело-методы" (иммунологические анализы) или масс-спектрометрия (MS). В течение десятилетий энзим-связанные иммуносорбентные анализы (ELISA) и вестерн-блоты применялись в качестве инструментов проверки для качественного и количественного определения белков-кандидатов. В последние годы были разработаны высокопроизводительные мультиплексные иммуноаналитические панели для одновременной идентификации и количественного определения сотен белков. Несмотря на то, что в последние десятилетия были разработаны методы иммуноанализа, эти методы сталкиваются с присущими ему ограничениями в отношении мультиплексирования, специфичности изоформ белков и несовместимости с исследованиями без гипотез. В связи с этим методы на основе масс - спектрометрии стали более выгодными ( эти методы могут теперь характеризовать протеомы плазмы человека с беспрецедентной точностью).
Сегодня н протеомике на основе масс-спектрометрии (MS) существует множество методов разделения, визуализации и анализа белков. В отличие от иммунологических анализов, белки детектируют с использованием масс-спектрометрических приборов.
В первом десятилетии протеомики основным методом, используемым для относительной количественной оценки содержания белка между образцами , являлись двумерный электрофорез на основе геля (2DE), включая флуоресцентный двухмерный дифференциальный гель-электрофорез (2D-DIGE). Однако, поскольку такие гель-ориентированные подходы являются трудоемкими, они ограничены плохим разделением определенных белковых групп (особенно мембранных белков) и, как правило, только идентифицируют небольшое количество белков, иными словами эти методы никогда не достигали свою цель крупномасштабной характеристики протеома. Сегодня наиболее распространенный рабочий процесс для обнаружения протеома называют "дрожжевой протеомикой". Он начинается с этапа подготовки образца, в котором сложная белковая смесь ферментативно переваривается в пептиды. За этим шагом следует комбинация системы жидкостной хроматографии (LC), которая позволяет разделять пептиды с течением времени и ионизации с помощью технологии электрораспылительной ионизации. Этот способ позволяет получать заряженные молекулы, а затем проводить их анализ в масс-спектрометре (LC-MS). Пептиды фрагментированы, и результаты этих спектров MS / MS запускаются через базы данных последовательностей с помощью «поисковых систем» для идентификации пептидов с использованием статистически определенных критериев . Напротив, в «целевых протеомиках» данные с относительно небольшим количеством представляющих интерес пептидов (обычно намного меньше 100) получают с высокой специфичностью и чувствительностью. Наиболее распространенный целевой метод MS называется множественным мониторингом реакции (MRM). Для выбранного набора целевых пептидов более высокая чувствительность и пропускная способность могут быть лучше достижимы по сравнению с "дрожжевой протеомикой". Для дрожжей и целевых протеомиктов, включая тяжелые изотопные меченые пептиды, в качестве эталонных стандартов для представляющих интерес эндогенных пептидов, можно получить абсолютную количественную оценку белка.
Для клинического применения в психиатрии подходы протеомики, использующие кровь, плазму или сыворотку, были бы очень значимым методом профилирования биомаркеров психических расстройств.
Оценка исследований протеомики в настоящее время отражает неоднородность подходов, используемых для идентификации биомаркеров психических расстройств. В общей сложности более 300 видов белка (соответственно пептидных) сигналов являются дифференциально значимыми ; 200 связаны с шизофренией (SZ), 140 - с большой депрессией (MDD) и - 100 с биполярным аффективным расстройством ( BD).
Для шизофрении (SZ) часто сообщалось о повышенном уровне циркуляции пептидов, связанных с инсулином. Несколько интерлейкинов, а именно IL10, IL12B, IL17A и IL5, и факторы роста, такие как BDNF, были дифференциально выражены ( экспрессированы ) у пациентов с SZ. В нескольких исследованиях сообщалось о дисрегуляции (часто уменьшении) аполипопротеинов ( APOA1, APOA2, APOA4 и APOC1).
Для биполярного аффективного расстройства (B) D сообщалось о комбинации из 20 значительно измененных белков / метаболитов, включая кортизол, CTGF, APCS и TFF3. Frye et al. ( 2015) оценили MAP в дифференицальной диагностике биполярных пациентов и дифференцировании подгрупп аффективных . Они обнаружили, что GDF15, RBP4 и TTR являются хорошими предикторами BD-I. Уровни белка GDF15, HPX, NPN, MMP7, RBP-4 и TTR были выше у пациентов с BD-I по сравнению с однополярными и BD-II пациентами, а также с контролем. Примечательно, что APOA1 и APOL1 были дифференциально выражены независимо от состояния аффективной сферы.
В нескольких исследованиях MDD выявлено различное количество провоспалительных и окислительных "стресс-ответных" белков. Stelzhammer et al. ( 2014) сообщили об изменении / корреляции ACE, белков острой фазы, BDNF, C4B, кортизола, цитокинов, гормона роста и SOD1 с выраженностью симптомов депрессии. Chen et al. ( 2015) сообщали о трех дифференциально экспрессированных белках комплемента, подтвержденных с помощью ELISA; C3, MDD> BD-II> HC; CFI и C4BPA, HC> MDD> BD-II. Diniz et al. ( 2015) исследовали белки, связанные с когнитивными нарушениями при более поздней депрессии и сообщили о более высоких уровнях CCL13, CXCL11, CCL18 и более низких уровнях IL12B; снижение уровня KITLG; снижение уровней IGFBP3 и IGFBP5. Xu et al. ( 2012) также обнаружили измененные белки, участвующие в иммунорегуляции и метаболизме липидов . Bot et al. ( 2015) (PPY, MIF, S100A12, IL1RN и TNC), иммунный ответ (CXCL1) и коагуляция (VWF). Эти изменения были связаны с симптоматикой острой депрессии. В одном из исследований было установлено, что инсулин является маркером с самым высоким статистически значимым результатом , увеличенным в случаях MDD по сравнению с контрольной группой. Lee et al. идентифицировали группу биомаркеров сыворотки из шести белков (APOD, APOB, GC, CP, HRNR и PFN1), которые могли позволить отличить пациентов с MDD от HC с 68% -ной диагностической точностью.
Нередко в исследованиях наблюдалось небольшое перекрытие дифференцированных экспрессированных белков Двадцать один измененный белок и небольшие молекулы перекрывались по всем трем диагнозам ( шизофрения, биполярное аффективное расстройство и большая депрессия) , по крайней мере, в одном из исследований: A2M, APOA1, APOA2, APOB, APOC1, APOH, C4BPA, C3, CSF2, IgM, KNG1, KITLG, LH, MIF, прогестерон , TF, APCS, TTR, CD40, GC и PROS1. Три из этих белков, участвующих в иммунном ответе: комплимент C3 (повышение), ингибирующий фактор миграции макрофагов (повышение) и иммуноглобулин M (снижение ) были дифференциально распространены в одном и том же направлении по всем трем психическим расстройствам. Многие другие белки показали перекрытие между двумя нарушениями или были изменены в изобилии аналогично конкретно для одного расстройства. Эти данные согласуются с общепринятым предположением о том, что ни один биомаркер для диагностики тяжелых психических заболеваний не идентифицирован , а скорее группа биомаркеров необходима для клинического применения.
Как и в случае с данными GWAS, гены, кодирующие факторы комплемента C3 и C4-связанные молекулы, а также ингибиторы Inter-Alpha-Trypsin Heavy Chain (ITIH) 1, 3 и 4 (уровни в периферической крови изменяются при шизофрении и связаны с повышенным риском возникновения этого психического расстройства. Наблюдение изменений уровней экспрессии C3 и C4- связанных молекул в периферической крови в протеомических исследованиях особенно интересно в случае SZ. Наиболее убедительная генетическая ассоциация, сообщаемая общими исследованиями в области генома в этом расстройстве, была идентифицирована в локусе C4 в основном комплексе гистосовместимости ( MHC; хромосома 6. Генетическая вариация в этом локусе влияет на уровни мРНК C4A в головном мозге, что подчеркивает интерес C4 и C3 , которые функционально связаны как потенциальные периферические биомаркеры. Однако, как ключевые молекулы при врожденном иммунитете, уровни C3 и C4 изменяются при многих инфекционных и низкоуровневых воспалительных состояниях. Кроме того, ингибиторы Inter-Alpha-Trypsin Heavy Chain 1, 3 и 4, уровни которых изменяются при SZ , кодируются картированием генов ( ITIH1 , ITIH3 , ITIH4 ) в локус кластера генов в хромосоме 3, который также показывает геном.
Главными хитами для биомаркеров являются: активация FXR / RXR, сигнализация о сильном фазовом ответе и активация LXR / RXR для BD, SZ и MDD , соответственно. Лучшие биологические процессы при всех трех нарушениях включали ответ на интерферон-гамма, опосредованный цитокинами сигнальный путь, локомоцию, свертывание крови и активацию комплемента. Существенными путями PANTHER для всех трех диагнозов являются: коагуляция крови, активирующий плазминогенный каскад и сигнальные пути интерлейкина. Обогащение классов белка включает классы комплемента, хемокина и факторов роста для всех трех диагнозов.
Эти механизмы патогенеза шизофрении ранее были вовлечены в патологию этой болезни: иммунный / воспалительный ответ, метаболические и гормональные механизмы; иммунологическая гипотеза при MDD; и энергетический метаболизм, а также окислительный стресс и воспалительный ответ при биполярном расстройстве ( BD). Эти данные показывают, что существующие данные неспособны действительно различать разные болезни. Хотя выявлены многочисленные потенциальные биомаркеры, их патогенетическое значение остается неизвестным, а их практическое клиническое применение ограничено. Можно полагать, что это связано с проблемой обнаружения изменений распространения периферических белков, которые точно отражают молекулярные изменения в головном мозге, а также с очень высокими технологическими требованиями по глубине и необходимости точного анализа протеома плазмы.
Хорошо известно, что существующие нозологические рамки, представленные DSM-IV и ICD-10, имеют серьезные недостатки в отношении реальной действительности и , что существует необходимость в системе классификации, включающей в себя различные уровни анализа, начиная от генов и клеточных / молекулярных механизмы до поведенческих и клинических ( психопатологических ) симптомов. Чтобы отойти от феноменологических диагнозов «признаки и симптомы», необходимо найти биологические или физиологические маркеры, которые могут быть использованы для реорганизации существующих систем классификации , улучшения диагностики и грамотного "расслоения" пациентов.
Протеомические исследования других нейропсихиатрических расстройств выявили перспективы использования протеомных технологий идентификации биомаркеров и выявления болезней. Например, Lee et al. ( 2007) смогли идентифицировать 18 белков, экспрессированных в крови, которые были на 90% точными при дифференцировке пациентов с болезнью Альцгеймера. Биомаркеры белка также были идентифицированы для патологического статуса пациентов с болезнью Хантингтона, где кластерен (аполипопротеин J) позиционировался , как перспективный кандидат.
В настоящее время затраты на исследования в протеомике довольно высоки и сопоставимы с расходами на экспрессию генов или геномными анализами несколько лет назад. В прошлом недостаток воспроизводимости многих результатов исследования биомаркеров в независимых исследованиях привел к неоднозначным и противоречивым результатам из-за методологических проблем или гетерогенности пациентов .
Добавить отзыв