We use cookies to understand how you use our site and to improve your experience. This includes personalizing content and advertising. To learn more, click here. By continuing to use our site, you accept our use of cookies. Cookie Policy.

Features Partner Sites Information LinkXpress
Sign In
Advertise with Us
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Download Mobile App




Анализ крови выявляет болезнь Альцгеймера до появления симптомов

By Labmedica International staff writers
Posted on 21 Mar 2019
Print article
Аппарат для фракционирования OFFGEL 3100 (фото любезно предоставлено Agilent Technologies).
Аппарат для фракционирования OFFGEL 3100 (фото любезно предоставлено Agilent Technologies).
Оценка доклинических заболеваний на основе анализа крови будет иметь огромный потенциал для участников терапевтических исследований по выявлению болезни Альцгеймера (БА). Много усилий было посвящено поиску одно- и многоаналитических белковых маркеров, позволяющих дифференцировать пациентов с БА от людей соответствующего возраста с ненарушенной когнитивной функцией
.
Сверхчувствительные методы иммуноанализа и масс-спектрометрии с иммунопреципитацией (МС) недавно позволили сообщить о том, что соотношение бета-амилоидов (Aβ) в плазме способно предсказать результаты позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) Aβ. Тем не менее было проведено ограниченное исследование с использованием случайно взятых методов для обнаружения новых маркеров крови, которые могут отражать Аβ-нагрузку.

Большая международная команда ученых во главе с группой из Королевского колледжа Лондона (Лондон, Великобритания) начала проводить измерения уровней белковых групп в образцах крови от 238 (с ненарушенной когнитивной функцией) лиц, участвующих в двух австралийских исследованиях, посвященных поиску биомаркеров и проблемам старения. Все доноры ранее проходили ПЭТ-сканирование для определения их статуса Aβ. Затем команда создала компьютерную модель для классификации белков, а после проанализировала данные участников одной из групп по изучению биомаркеров и старения с помощью алгоритма машинного обучения, предназначенного для идентификации маркеров, указывающих на доклиническую болезнь Альцгеймера. Затем система была протестирована на данных, полученных от второй группы участников исследования.

Некоторые из методологических подходов, использованных учеными, включали иммунодеплецию (immunodepletion), ферментативное расщепление и маркировку пептидов с помощью тандемной масс-спектрометрии (tandem mass tag peptide labeling). Иммунодеплеция альбумина и иммуноглобулина G достигалась с помощью коммерчески доступной иммуноаффинной колонки ProteoPrep. Разделение пептидов было достигнуто с использованием аппарата для фракционирования OFFGEL 3100 с 24-луночной панелью. Анализ методом жидкостной хроматографии и тандемной МС (ЖХ-МС/МС), хроматографическое разделение и получение масс-спектров были проведены с использованием LTQ Orbitrap Velos Pro.

По словам ученых, предварительное тестирование показало, что методика на 90% точна в сопоставлении результатов, полученных с помощью ПЭТ-сканирования. Ученые также сообщают, что их система обнаружила 10 белковых характеристик, которые вместе представляют собой биомаркер, два из которых ранее были определены как возможные. Протромбин сериновой протеазы (прекурсор тромбина) занимал одно из первых мест в группе без когнитивных нарушений. На уровне одного фактора было показано, что протромбин (или фактор коагуляции II) снижается у индивидуумов с Aβ+, но степень его влияния незначительна. Две группы белков были специфически связаны с Aβ-нагрузкой у людей с когнитивными нарушениями (GPR115 и RPS6KA3). GPR115 был второй по важности характеристикой после протромбина, что позволяет предложить его в качестве потенциального маркера раннего образования Aβ.

Авторы пришли к выводу, что, используя объективный метод МС, они обнаружили и воспроизвели с высокой точностью, специфичностью и чувствительностью классификатор белков плазмы, отражающий Аβ-нагрузку в когорте без когнитивных нарушений. Эти предсказательные платформы позволили определить маркеры для БА. Исследование было опубликовано 6 февраля 2019 года в журнале Science Advances.

Ссылки по теме:
King’s College London


Print article

Channels

Copyright © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.