Исследования тысяч белков, измеренных в капле крови, демонстрируют способность белков предсказывать возникновение множества различных заболеваний.
Исследование, опубликованное в журнале Nature Medicine, было проведено в рамках международного исследовательского партнерства между GSK, Лондонским университетом королевы Марии, Университетским колледжем Лондона, Кембриджским университетом и Берлинским институтом здравоохранения при университетской клинике Charité, Германия.
Исследователи использовали данные проекта UK Biobank Pharma Proteomics Project (UKB-PPP), крупнейшего на сегодняшний день протеомного исследования, включающего измерения приблизительно 3000 белков плазмы у случайно выбранной группы из более чем 40 000 участников UK Biobank.
Данные о белках связаны с электронными медицинскими картами участников. Авторы использовали передовые аналитические методы, чтобы определить для каждой болезни «сигнатуру» из пяти-двадцати наиболее важных для прогнозирования белков.
Исследователи сообщают о способности белковых «сигнатур» предсказывать начало 67 заболеваний, включая множественную миелому, неходжкинскую лимфому, болезнь двигательных нейронов, фиброз легких и дилатационную кардиомиопатию.
Модели прогнозирования белков превзошли модели, основанные на стандартной, клинически зафиксированной информации. Прогнозирование, основанное на количестве клеток крови, холестерине, функции почек и тестах на диабет (гликозилированный гемоглобин), оказалось менее эффективным, чем модели прогнозирования белков для большинства примеров.
Преимущества для пациента от измерения и обсуждения риска будущего сердечного приступа и инсульта («шкалы сердечно-сосудистого риска») хорошо известны. Это исследование открывает новые возможности прогнозирования для широкого спектра заболеваний, включая более редкие состояния. Многие из них в настоящее время могут диагностироваться месяцами и годами, и это исследование предлагает совершенно новые возможности для своевременной диагностики.
Эти результаты требуют проверки на различных группах населения, включая людей с симптомами и признаками заболеваний и без них, а также в различных этнических группах.
«Измерение одного белка по определенной причине, например тропонина, для диагностики сердечного приступа, является стандартной клинической практикой», - сказала ведущий автор исследования профессор Клаудия Лангенберг из Научно-исследовательского института точного здравоохранения (PHURI) при Лондонском университете королевы Марии. «Мы чрезвычайно рады возможности идентифицировать новые маркеры для скрининга и диагностики из тысяч циркулирующих и теперь измеряемых в крови человека белков. Нам срочно нужны протеомные исследования различных популяций для подтверждения наших результатов и эффективные тесты, которые могут измерять белки, связанные с заболеваниями, в соответствии с клиническими стандартами с помощью доступных методов».
«Некоторые из наших белковых сигнатур показали себя так же или даже лучше, чем белки, которые уже были опробованы на предмет их потенциала в качестве скрининговых тестов, таких как простатический специфический антиген для рака простаты», - добавила соавтор исследования Джулия Карраско Занини Санчес. «Поэтому мы чрезвычайно воодушевлены возможностями, которые наши белковые сигнатуры могут иметь для более раннего обнаружения и в конечном итоге улучшения прогноза для многих заболеваний, включая такие тяжелые состояния, как множественная миелома и идиопатический легочный фиброз. Мы выявили так много многообещающих примеров, что следующим шагом станет выбор высокоприоритетных заболеваний и оценка их протеомного прогноза в клинических условиях».
«Ключевой проблемой при разработке лекарств является выявление пациентов, которым новые лекарства, скорее всего, принесут наибольшую пользу. Эта работа демонстрирует перспективность использования крупномасштабных протеомных технологий для выявления лиц с высоким риском по широкому спектру заболеваний и согласуется с нашим подходом к использованию технологий для углубления нашего понимания биологии и болезней человека», - сказал соавтор исследования Роберт Скотт. «Дальнейшая работа расширит эти знания и улучшит наше понимание того, как их лучше всего применять для повышения показателей успешности и эффективности поиска и разработки лекарственных препаратов».
