Ученые из CeMM, Max Perutz Labs и Венского детского онкологического исследовательского института Святой Анны добились значительного прогресса в исследованиях редких заболеваний иммунной системы.

С помощью сетевого подхода они реклассифицировали примерно 200 редких заболеваний. Первоначальные сравнения с клиническими данными уже демонстрируют, как это может улучшить прогнозирование эффективности лечения. Более того, исследование впервые выявляет сильное сходство между молекулярными механизмами редких заболеваний и аутоиммунными и аутовоспалительными состояниями, такими как хронические воспалительные заболевания кишечника, рассеянный склероз и определенные типы диабета. Исследование опубликовано в Science Advances.

В течение нескольких лет Каан Бозтуг, адъюнкт главных исследователей CeMM, директор St. Институт исследования детского рака Анны и Йорг Менче, профессор Венского университета и Лаборатории Макса Перуца, работают над получением лучшего системного и молекулярного понимания редких заболеваний, врожденных иммунных нарушений и врожденных воспалительных нарушений, используя сетевые методы.

В своем последнем исследовании, проведенном под руководством первого автора исследования Джулии Гатри, исследователи успешно выявили новые молекулярные и механические сходства между редкими заболеваниями иммунной системы, изучив высокую степень взаимосвязанности молекулярных взаимодействий, что привело к их переклассификации. Сравнивая свои результаты с клиническими данными, исследователи продемонстрировали, что пациенты с заболеваниями, входящими в классификационную группу, также реагировали на одни и те же лекарства.

Новая классификация позволяет проводить более целенаправленную терапию

Для своего исследования исследователи изучили около 200 редких иммунных заболеваний с воспалительными фенотипами. Сетевой анализ межбелковых взаимодействий выявил сходство в молекулярных механизмах, лежащих в основе этих заболеваний. С помощью этих анализов болезни были переклассифицированы, и исследователи впоследствии подсчитали, какие методы лечения могли бы дать наилучшие результаты для каждой соответствующей группы.

«По сравнению с существующими клиническими данными новая классификация заболеваний позволяет намного лучше прогнозировать перспективные методы лечения по сравнению с предыдущим подходом. Сетевая биология позволяет нам глубже проникнуть в сложную взаимосвязь между иммунной системой и болезнями. Это, в свою очередь, позволяет нам разрабатывать более целенаправленные и персонализированные подходы к диагностике и лечению», — объяснил соруководитель исследования Каан Бозтуг.

Результаты также показывают, что многочисленные аутоиммунные и аутовоспалительные заболевания, такие как хронические воспалительные заболевания, рассеянный склероз, системная красная волчанка и диабет 1 типа, тесно связаны.

Первый автор исследования Джулия Гатри объяснила: «Мы смогли идентифицировать группу ключевых генов и партнеров по их взаимодействию, которые играют центральную роль в гомеостазе. Мы называем эту сеть ключевых генов «автокор». При аутоиммунных и аутовоспалительных заболеваниях автокор находится прямо в центре ассоциированных генов. Кроме того, мы определили 19 других подгрупп, которые призваны дать нам лучшее представление о гомеостазе и дерегуляции иммунной системы «.

В то время как традиционные подходы часто классифицируют заболевания иммунной системы в соответствии с конкретными областями тела и, таким образом, рассматривают их изолированно, системный подход направлен на то, чтобы предложить более подробную картину лежащих в их основе механизмов.

Руководитель совместного исследования Йорг Менче объяснил: «Мы все больше осознаем концептуальные и практические ограничения традиционной парадигмы «один ген, одно заболевание» в исследованиях редких заболеваний. Это мешает нашему пониманию сложной молекулярной сети, через которую координируются компоненты иммунной системы. Поэтому мы разработали визуализацию в виде многомерной сети, которая отображает все известные в настоящее время моногенные иммунные дефекты, лежащие в основе аутоиммунитета и аутовоспаления, а также их молекулярные взаимодействия. В результате мы можем видеть, насколько тесно взаимосвязаны гены при редких заболеваниях «.

Полученные данные также обеспечивают важную основу для определения лучших вариантов лечения конкретных групп заболеваний.