Ранее мы подробно описывали виды омик, теперь рассмотрим применение мультиомики в изучении различных заболеваний человека, включая рак (например, злокачественные опухоли, рак легких, печени и яичников) и нейродегенеративные заболевания (как болезнь Альцгеймера, Паркинсона и боковой амиотрофический склероз). Кроме того, мультиомика играет важную роль в поиске новых целей для лекарств и исследованиях процессов старения. В следующем разделе будут приведены примеры применения мультиомики для диагностики заболеваний.
Биомаркеры и мишени заболеваний
В современных исследованиях заболеваний мультиомика и алгоритмы машинного обучения становятся все более важными. Биомаркеры играют ключевую роль в анализе патологий, помогая не только на молекулярном уровне, но и в раннем выявлении, прогнозировании и типизации заболеваний. Мультиомика позволяет глубже изучать онкологию и другие заболевания, проникая в пересекающиеся молекулярные процессы. Она также находит применение в поиске биомаркеров для различных заболеваний и изучении влияния факторов окружающей среды на здоровье. Исследования показывают влияние временного лишения сна на молекулярные процессы в организме и эффективность мультиомики в борьбе с нейродегенеративными заболеваниями.
Применение мультиомики при нейродегенеративных заболеваниях
Распространение болезни Альцгеймера стремительно растет, но эффективного лечения пока нет. Механизмы развития болезни, такие как амилоидные бляшки и тау-нейрофибриллярные клубки, остаются недостаточно понятыми. Мультиомика, включая геномику, транскриптомику и протеомику, может помочь в понимании этих механизмов и выявлении ключевых генетических маркеров риска для развития Альцгеймера.
Протеомика изучает роль белков в болезни Альцгеймера, включая их экспрессию, взаимодействия и модификации. Изменения в белках гиппокампа, связанные с передачей сигналов и митохондриальной функцией, могут играть важную роль в прогрессировании болезни.
Метаболомика, изучающая метаболиты в клетках, также может выявить изменения, связанные с болезнью, например, использование сфинголипидов в качестве биомаркеров. Однако точные связи между биомолекулами на разных уровнях остаются неясными. Интеграция данных мультиомики может помочь выявить специфические для Альцгеймера молекулярные изменения и их регуляторы, а также найти потенциальные биомаркеры и мишени для терапии.
Другие исследования используют данные мультиомики для определения ключевых путей развития заболеваний и генов-возбудителей. Это помогает выявить цели лечения и биомаркеры для болезни Альцгеймера. Анализ транскриптомики и протеомики также позволяет найти потенциальные биомаркеры и мишени для терапии других нейродегенеративных заболеваний, таких как Паркинсон и амиотрофический боковой склероз. В целом, мультиомика играет важную роль в поиске биомаркеров и терапевтических целей для нейродегенеративных заболеваний.
Схема 1. Применение мультиомик в клинической диагностике.
Применение мультиомики в в исследовании процесса старения
В мире науки мультиомика не только применяется в фундаментальных и клинических исследованиях заболеваний, но и активно изучается в контексте старения. Этот физиологический процесс зависит от времени и связан с различными изменениями на молекулярном уровне, такими как мутации ДНК, эпигенетические изменения, агрегация белков и нарушения аутофагии. Эти изменения влияют на клеточные функции и способствуют старению.
Изучение старения включает анализ органных биомаркеров, молекулярных фенотипов и клинических проявлений. Развитие биомаркеров на основе омических данных является перспективной тенденцией. Гены, белки, эпигенетические модификации и метаболиты связаны со старением, исследования выявили ключевые факторы и процессы, в том числе с помощью методов анализа высокой производительности.
Интеграция данных мультиомики позволяет выявить молекулярные особенности старения и их регуляторы, а также выявить потенциальные биомаркеры. Создание мультиомических баз данных, таких как Aging Atlas и AgingBank, облегчает исследование этого сложного процесса, предоставляя данные о многих аспектах старения у разных видов.
Применение мультиомики для открытия природных мишеней лекарств
Природные вещества, благодаря своей сложной структуре и биологической активности, способны взаимодействовать с молекулярными целями в организме через клеточные мембраны, оказывая влияние на различные уровни генома, транскриптома, протеома и метаболома. Открытие новых молекулярных целей играет важную роль в разработке лекарств и расширении их применения.
Различные подходы, такие как хемогеномика, хемопротеомика, протеомика без меток и биоинформатика, позволяют идентифицировать множество потенциальных молекулярных целей и механизмов действия природных компонентов, способствуя значительному прогрессу в области определения мишеней для лекарств.
Например, с использованием химической протеомики был выявлен ряд потенциальных целей, связанных с токсичностью перфтороктановой кислоты (ПФОК) и её канцерогенным потенциалом. Однако лишь сочетание целенаправленных метаболомных исследований позволило идентифицировать конкретные молекулярные мишени, такие как ацетил-КоА-карбоксилаза 1 и ацетил-КоА-карбоксилаза 2.
Использование геномных и протеомных подходов позволило обнаружить, что экумицин ингибирует микобактерии туберкулеза, воздействуя на ClpC1. Также было обнаружено, что байкалин улучшает состояние ожирения и стеатоза печени путём воздействия на карнитин пальмитоилтрансферазу 1 (CPT1), что было выявлено с помощью химической протеомики и биоинформатики. Исследователи использовали транскриптомику и протеомику для выявления роли природного продукта арктигенина в защите почек, нацеливаясь на фосфатазу 2 PP2A.
Предыдущие исследования также применяли метаболомику и химическую протеомику для определения молекулярных целей, таких как ацетил-КоА-карбоксилаза 1 (Acaca) и ацетил-КоА-карбоксилаза 2 (Acacb), связанных с перфтороктановой кислотой. Эти примеры показывают, что мультиомика представляет собой мощный подход к открытию молекулярных целей для разработки лекарств.
Елена Уманец, MD
врач общей практики с подтвержденным дипломом в США, специалист по интегративной и персонализированной медицине
USMLE Step 1 – PASS; USMLE Step 2 CK – 235; OET- PASS
Сертификат ECFMG
Лектор курса EscuLab “Школа мультиомиксной диагностики в прецизионной медицине”