Международная команда ученых проанализировала примерно 3 тысячи белков плазмы крови 41 931 пациента и определила их взаимосвязь с 218 заболеваниями. Оказалось, что по концентрации и содержанию белков можно определить 67 заболеваний — для каждого из них была составлена собственная группа из 5–20 биомаркеров. Анализ уровня белков позволяет прогнозировать заболевания лучше, чем измерение количества клеток и уровня холестерина. Полученные результаты позволят ускорить диагностику редких заболеваний и предотвратить их развитие. Исследование опубликовано в журнале Nature Medicine.
Многие заболевания диагностируют на поздних стадиях. Это происходит из-за недостатка биомаркеров, наличие которых сигнализировало бы о начале болезни.
Международная команда ученых решила это исправить. Они проанализировали примерно 3 тысячи белков плазмы крови 41 931 пациента, данные которых находились в Британском биобанке. Ученые оценили концентрацию и содержание белков, после чего определили их взаимосвязь с 218 заболеваниями, случаи которых происходили за последние 10 лет. Для каждой болезни была выведена собственная группа из 5–20 белков, необходимых для диагностики. Путем моделирования ученые выявили 67 заболеваний, развитие которых можно прогнозировать по белкам. Среди них фиброз легких, множественная миелома, неходжкинская лимфома, болезнь двигательного нейрона и дилатационная кардиомиопатия.
Исследователи протестировали новые модели на прогнозировании заболеваний. Оказалось, что анализ уровня белков работает лучше, чем измерение количества клеток, уровня холестерина, функции почек и тест на диабет.
«Некоторые из наших белковых сигнатур показали сходные или даже лучшие результаты, чем белки, которые уже были опробованы в качестве скрининговых тестов, таких как простатспецифический антиген при раке предстательной железы. Поэтому мы чрезвычайно рады возможностям, которые могут быть предоставлены нашими белковыми сигнатурами для более раннего выявления и в конечном счете улучшения прогноза при многих заболеваниях, включая такие тяжелые состояния, как множественная миелома и идиопатический фиброз легких. Мы выявили так много многообещающих примеров, что следующим шагом будет выбор наиболее приоритетных заболеваний и оценка их протеомного прогнозирования в клинических условиях», — рассказала Джулия Карраско Занини Санчес, первый автор исследования из Кембриджского университета, Великобритания.
На основе полученных данных ученые смогут прогнозировать более широкий спектр заболеваний на ранних стадиях и предотвращать их развитие. В будущем исследователи планируют подтвердить свои результаты на разных группах населения.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
