Поскольку многие психические расстройства коморбидны друг с другом и часто пересекаются своей симптоматикой биологические исследования затруднены, а боимаркеры сложны для интерпретации. Биопсихосоциальный подход к этиологию и патогенезу психических расстройств в сочетании с трудностью создания точных моделей животных, приодит к достаточно сложным молекулярным , но по сути механистическим исследованиям. В результате надежные биомаркеры, связанные с диагностикой и лечением психических расстройств во многом остаются неизвестными. К сожалению, выбор психиатром лечения своего больного сегодня , по - прежнему, основан на описательной психопатологии, что способствует недостаточной эффективности терапии психических расстройств.
Первые попытки поиска биомаркеров нейропсихиатрических расстройств были сосредоточены на нейрофизиологических исследованиях и геномных анализах, причем , последние до сих пор мало что предлагали в качестве надежных биомаркеров , особенно, для дифференциации сходных фенотипов и болезненных состояний, для постановки точного диагноза, мониторинга терапевтической эффективности или для оценки прогноза течения болезни у отдельных пациентов. в GWAS-исследованиях сообщалось о прочных и воспроизводимых ассоциациях, многие из которых показали наличие совпадений чувствительности между биполярным аффективным расстройством (BD) и шизофрении (SZ). Несмотря на то, что совпадение аллелей риска здесь очевидно, это не синоним гомогенности и следует признать, что отсутствие сигналов генетической ассоциации не означает, что белковый продукт гена не играет важной роли в этиологии и патогенезе заболевания. С выявлением многочисленных разнообразных локусов исследования, GWAS выдвинули на первый план важность изучения "сетей генов" и цепей нейронов , а не продуктов одного гена, и потребовали интеграции биологической информации, например, такой как экспрессия белка и биохимические пути, с генетическими данными. Дальнейшие исследования, посвященные уровню экспрессии белка, позволят пролить свет на функциональную роль этих локусов риска, чтобы определить, как эти ассоциации соответствуют конкретным эндофенотипам, которые могут быть полезны для классификации расстройств, их диагностики и лечения. С этой целью исследователи начали изучать молекулярные уровни, тесно связанные с фенотипом человека.
Протеомика
Белки выполняют подавляющее большинство функций в организме человека , что делает их потенциально более полезными для трансляционных подходов, чем геном или транскриптом. Протеом представляет собой весь набор белков, которые вырабатываются или модифицируются организмом и изменяется в зависимости от времени, биологических потребностей, стресса и других факторов внешней по отношению к организму и его внутренней среды. Интересным примером является бабочка, которая имеет тот же геном с гусеницей, но фенотипические различия которой явно обусловлены различиями в структуре протеома. Протеомика относится к глобальному анализу белков в системе, но в определенный момент времени и при определенных условиях. Такой продход направлен на то, чтобы получить более комплексное представление о биологии клетки, изучая все ее белки, а не каждый в отдельности. Следовательно , профилирование белка может лучше отражать динамические процессы патогенеза психических расстройств. Интересным является тот факт , что протеомика способна представлять как уровни экспрессии белков и изоформы (или «протеоформы»), так и их посттрансляционные модификации.
Методы исследований
«Молекулярная дактилоскопия» , проведенная посредством идентификации и характеристики профилей биомаркеров позволила лучше диагностировать тесно связанные фенотипы заболевания. Поскольку термин протеомика был введен в конце 90-х годов прошлого века , для исследования белков было использовано несколько методов. В основном для выявления того или иного белка применяются методы обнаружения антител (иммуноанализ) или масс-спектрометрия (МS). Ферментно-связанные иммуносорбентные анализы (ELISA) и Вестерн-блоттинг использовались в течение десятилетий в качестве инструментов для валидации с целью выявления и количественного определения белков-кандидатов. В последние годы были разработаны мультиплексные панели иммуноанализа с более высокой пропускной способностью для одновременной идентификации и количественной оценки сотен белков. Несмотря на то, что методы иммуноанализа стали более зрелыми за последние десятилетия, они все же встречаются с существенными ограничениями в отношении мультиплексирования, в частности, специфичности для изоформ белка и, по большому счету, бесполезности ( несовместимости, противоречивости ) с исследованиями без гипотез. В этом отношении методы на основе MS выглядят более предпочтительными. Благодаря современным технологическим разработкам последних лет, значительно облегчающим исследования протеома на основе МS, эти методы теперь могут характеризовать протеомы плазмы человека с беспрецедентной точностью.
В протеомике на основе масс-спектрометрии (МS) существует множество методов разделения, визуализации и анализа белков. В отличие от иммуноанализов, белки обнаруживаются с помощью инструментов масс-спектрометрии. В первое десятилетие протеомики двумерный электрофорез на основе геля (2DE), включая флуоресцентный двумерный дифференциальный гель-электрофорез (2D-DIGE), был основным методом, используемым для относительного количественного определения содержания белка. Однако, поскольку такие гелевые подходы трудоемки, ограничены плохим разделением определенных белковых групп (особенно мембранных белков) и, как правило, идентифицируют только небольшое количество белков, эти методы не смогли достигнуть свою цель широкомасштабной характеристики протеома.
На сегодняшний день наиболее распространенный рабочий метод для исследования протеома - shotgun proteomics ( буквально "протеомика дробовика" ). Этот метод начинается с этапа подготовки образца, в котором сложная белковая смесь ферментативно переваривается в пептиды. За этим этапом следует комбинация системы жидкостной хроматографии , которая позволяет разделять пептиды с течением времени и ионизировать с помощью технологии электрораспылительной ионизации, за что в 2001 году Нобелевская премия была присуждена Джону Фенну ( John Fenn). Это позволяет формировать заряженные молекулы с последующим их анализом в масс-спектрометре (LC-MS). Пептиды фрагментированы, и результаты этих спектров МS / МS проходят через базы данных последовательностей «поисковыми системами» c целью идентификации пептидов с использованием статистически определенных критериев. Напротив, в «целевой протеомике» данные об относительно небольшом количестве представляющих интерес пептидов (как правило, намного меньше, чем 100) получают с высокой специфичностью и чувствительностью. Наиболее распространенный целевой метод MS называется «мониторинг множественных реакций» (MRM). Для выбранного набора целевых пептидов может быть достигнута более высокая чувствительность и пропускная способность по сравнению с "протеомикой дробовика". Как для "дробовика", так и для "целевой протеомики", включая пептиды, меченные тяжелыми изотопами, в качестве эталонных стандартов для представляющих интерес эндогенных пептидов можно проводить абсолютную количественную оценку белка.
Для клинического использования протеомные подходы с использованием крови, плазмы или сыворотки были бы весьма предпочтительным методом для профилирования биомаркеров психических расстройств. Эти биологические образцы не только хорошо зарекомендовали себя при использовании в диагностических целях в клинической практике, но и легко доступны в биобанках в тысячах клинических исследований.
В настоящее время исследователи смогли обнаружить всего около 300 белковых (соответственно пептидных) сигналов ; почти 200 связаны с шизофренией , 140 - с рекуррентным депрессивным расстройством и 100 с биполярным аффективным расстройством.
Шизофрения
Исследователи шизофрении часто сообщали о повышенных уровнях циркулирующих инсулин-связанных пептидов. Несколько интерлейкинов, а именно IL10, IL12B, IL17A и IL5, и факторы роста, такие как BDNF, были дифференциально экспрессированы у больных шизофренией. В нескольких исследованиях сообщалось о нарушении регуляции (часто снижении) аполипопротеинов : APOA1, APOA2, APOA4 и APOC1.
Биполярное аффективное расстройство
Что касается биполярного аффективного расстройства , одно исследование сообщило об интригующих результатах комбинации 20 значительно измененных белков / метаболитов, включая кортизол, CTGF, APCS и TFF3. М. Frye et al. ( 2015)( обнаружили, что GDF15, RBP4 и TTR были хорошими предикторами BD-I с ROC AUC 0,81. Уровни белка GDF15, HPX, NPN, MMP7, RBP-4 и TTR были выше у BD-I по сравнению с униполярными и BD-II пациентами, а также у контролей. В одном исследовании BD сообщалось о различном количестве молекул, участвующих в путях гибели и выживания клеток, а в другом изучении патогенеза BD говорилось о нарушениях метаболизма липидов. Интересно отметить, что APOA1 и APOL1 были дифференциально выражены независимо от состояния настроения.
Рекуррентное депрессивное расстройство
Многочисленные исследования большого депрессивного расстройства (MDD) выявили распространенность белков провоспалительного и окислительного стрессового ответа. Сообщалось об изменении / корреляции ACE, белков острой фазы, BDNF, C4B, кортизола, цитокинов, гормона роста и SOD1 с выраженностью симптомов депрессии. В литературе сообщалось о трех дифференциально экспрессированных белках комплемента, подтвержденных с помощью ELISA; С3, MDD> BD-II> HC; CFI и C4BPA, HC> MDD> BD-II. Были выделены белки , связанные с когнитивными нарушениями при депрессии в более позднем возрасте, при этом сообщалось о более высоких уровнях CCL13, CXCL11, CCL18 и более низких уровнях IL12B; отмечалось снижение уровня KITLG; пониженные уровни IGFBP3 и IGFBP5. Bot et al. ( 2015) обнаружил аналиты, связанные с клеточной связью и сигнальной трансдукцией (PPY, MIF, S100A12, IL1RN и TNC), иммунным ответом (CXCL1) и коагуляцией (VWF). Эти изменения были связаны с симптомами "острой депрессии". Одно исследование показало, что инсулин является маркером с самым высоким статистически значимым показателем, повышенным в случаях MDD по сравнению с контрольной группой. Другие исследователи идентифицировали панель биомаркеров сыворотки из шести белков (APOD, APOB, GC, CP, HRNR и PFN1), которые могли дифференцировать пациентов с MDD от здорового контроля (HC) с диагностической точностью 68%.
Пересечения
Было выявлено небольшое совпадение дифференциально экспрессированных белков в разных исследованиях шизофрении , биполряного аффективного расстройства и рекуррентного ( большого ) депрессивного расстройства . Обнаружено, что около 20 измененных белков и небольших молекул перекрываются во всех трех диагнозах, 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 С3 (повышение), фактор ингибирования миграции макрофагов (повышение ) и иммуноглобулин М (снижение ) были дифференциально обильными в одном и том же направлении при всех трех расстройствах. Эти результаты согласуются с широко распространенным мнением о том, что не существует единого биомаркера для диагностики тяжелых психических заболеваний и , что для клинической практики необходима группа биомаркеров.
Исследования протеома и GWAS
Как и в случае GWAS, гены, кодирующие молекулы, связанные с факторами комплемента С3 и С4, а также ингибиторы интер-альфа-трипсина тяжелой цепи (ITIH) 1, 3 и 4 (уровни которых в периферической крови изменяются при шизофрении), были связаны с повышенным риском возникновения этого расстройства. Наблюдение за изменениями уровней экспрессии C3 и C4- связанных молекул в периферической крови в протеомных исследованиях особенно интересно в случае шизофрении. Наиболее убедительная генетическая ассоциация, о которой сообщалось в исследованиях ассоциации всего генома при этом расстройстве, была выявлена в локусе С4 в главном комплексе гистосовместимости ( МНС) (хромосома 6). Генетическая изменчивость в этом локусе влияет на уровни мРНК С4А в мозге, подчеркивая интерес к С4 и С3 , которые функционально связаны, как потенциальные периферические биомаркеры. Однако, как ключевые молекулы врожденного иммунитета, уровни C3 и C4 также изменяются при многих инфекционных состояниях и при слабо выраженных воспалительных состояниях. Кроме того, ингибиторы интеральфа-трипсина тяжелой цепи 1, 3 и 4, уровни которых изменяются при шизофрении, кодируются генами ( ITIH1 , ITIH3 , ITIH4 ), картирующимися в локусе кластера генов в хромосоме 3, который также показывает GWAS ассоциация в отношении риска СЗ. Что касается геном-ассоциированных локусов при BD или MDD, исследователи не обнаружили дальнейших совпадений с дифференциально экспрессируемыми белками. Вероятно , исследования GWAS по этим нарушениям, основанные на постоянно увеличивающихся выборках, могут выявить дальнейшие совпадения между локусами генетического риска и периферическим протеомом у пациентов, страдающих этими психическими расстройствами.
Связанные процессы и пути
Первые пять обогащенных канонических путей для каждого диагноза, основанных на вышеуказанном протеоме данных, представляют определенный интерес. Основными хитами были: активация FXR / RXR, сигнализация острой фазовой реакции и активация LXR / RXR для биполярного аффективного расстройства , шизофрении и рекуррентного депрессивного расстройства , соответственно. Основные биологические процессы при всех трех расстройствах включали реакцию на интерферон-гамма, опосредованный цитокинами сигнальный путь, локомоцию, свертывание крови и активацию комплемента. Важными путями PANTHER для всех трех диагнозов были свертывание крови, каскад активации плазминогена и сигнальные пути интерлейкина. Классы обогащения белков включали классы компонентов комплемента, хемокинов и факторов роста для всех трех диагнозов.
Заключение
Для того , чтобы отойти от диагнозов, основанных на «признаках и симптомах», необходимо определить биологические или физиологические маркеры, которые можно использовать для реорганизации существующих систем классификации для улучшения диагностики и стратификации пациентов. Это может дать информацию о типе и времени терапии и позволит классифицировать расстройства на основе физиологических критериев, что приведет к более биологически обоснованному и точному подходу к лечению психических расстройств. Биомаркеры, которые могут быть обнаружены в кровотоке, обеспечат минимально инвазивный и экономичный мониторинг пациентов на разных стадиях заболевания и этапах его терапии.
Протеомные исследования психоневрологических расстройств показали перспективность протеомных технологий для идентификации биомаркеров и отслеживания индикаторов течения и терапии заболеваний. Так, например , идентифицировано 18 белков, экспрессированных в крови, которые были приблизительно на 90% точными в дифференцировании пациентов с болезнью Альцгеймера. С помощью этой информации исследователи смогли предсказать течение заболевания с точки зрения когнитивных нарушений. Белковые биомаркеры также были идентифицированы для патологического статуса пациентов с болезнью Хантингтона, где кластерин (аполипопротеин J) был отмечен как многообещающий кандидат.
В настоящее время стоимость исследований протеомики довольно высока, сравнима с ценами генной экспрессии или геномного анализа несколько лет назад. Аналогичным образом, для этих технологий рабочие процессы протеомов должны быть более экономически эффективными, и эта разработка уже ведется в разных странах. Ограниченная воспроизводимость многих протеомных рабочих процессов может быть преодолена современными протеомными конвейерами. В прошлом отсутствие воспроизводимости многих результатов исследований биомаркеров в независимых исследованиях приводило к неоднозначным и противоречивым результатам из-за методологических проблем или гетерогенности пациентов.
Добавить комментарий