Cercetarea, condusă de autorii principali Judith A. Steen, Ph.D., și Hanno Steen, Ph.D., și realizată de co-autorii Mukesh Kumar, Ph.D., Christoph N. Schlaffner, Ph.D., Shaojun Tang, Ph.D., și Maaike A. Beuvink, a analizat țesutul cerebral provenit de la 203 pacienți afectați de diverse tauopatii, printre care se numără boala Alzheimer și encefalopatia traumatică cronică (CTE). Ei au utilizat o unealtă nouă de spectrometrie de masă numită FLEXITau, care permite cuantificarea absolută a speciilor patologice de tau, măsurând atât identitatea, cât și abundanța modificărilor chimice relevante pentru fiecare boală.
Pe baza unor cercetări anterioare privind boala Alzheimer, unde echipa lui Steen a studiat progresia bolii și a descoperit că chimia tau se schimbă pe măsură ce boala avansează, și că modificarea p217 Tau a fost cea mai precisă diagnostic pentru Alzheimer. p217 este acum un marker diagnostic aprobat de FDA pentru boala Alzheimer.
„Pentru prima dată, putem spune exact diagnosticelor și dezvoltatorilor de medicamente care modificări post-translaționale să vizeze în tauopatii, unde se află acestea pe proteină și cât de abundente sunt în fiecare boală,” a declarat Steen, Directorul Laboratorului de Neuroproteomică de la Boston Children’s. „În loc să ghicim care forme de tau contează, avem acum o hartă moleculară precisă.”
În timp ce microscopia electronică criogenică a relevat structuri specifice de tau asociate cu anumite boli, inclusiv lucrările anterioare ale laboratorului Steen, compoziția chimică a tau – modificările post-translaționale și evenimentele de clivaj – a rămas în mare măsură necunoscută. Utilizând FLEXITau, cercetătorii au identificat 145 de modificări post-translaționale și 195 de situri de clivaj pe tau. Modelele de învățare automată au clasificat apoi caracteristicile moleculare care distingeau cel mai bine fiecare boală pe baza schimbărilor chimice cuantificate.
„Analiza învățării automate clasifică modificările în funcție de importanța pentru boală,” a declarat Steen. „Aceasta oferă o listă de priorități pentru diagnostic și dezvoltare de medicamente – modificările care contează cel mai mult. Învățarea automată și alte instrumente de inteligență artificială necesită date de înaltă calitate și standarde, iar această metodă, numită FLEXIQuant, poate standardiza măsurările oricărei proteine de interes, fie în neurodegenerare, fie în cancer.”
„Cunoașterea cantității unei ținte moleculare este esențială pentru diagnostic sau design de medicamente,” a spus Steen. „Dacă o modificare este rară sau de o abundanță scăzută, nu este o țintă viabilă. FLEXI
Sursa: [Link către articolul original în engleză]
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
