Сообщение об ошибке

User warning: The following theme is missing from the file system: WORKING_COPY. For information about how to fix this, see the documentation page. в функции _drupal_trigger_error_with_delayed_logging() (строка 1143 в файле /home/insysbi8/insysbio.com/docs/includes/bootstrap.inc).

Компьютерная модель выявила оптимальный метод лечения амилоидной патологии

 

Москва, Россия, 28 сентября 2017. Чтобы предотвратить появление амилоидных бляшек в мозге при болезни Альцгеймера нужно активировать деградацию белка в организме. И сделать это нужно как можно раньше. К такому выводу пришли ученые из российской биотехнологической компании InSysBio, создав первую в мире компьютерную модель заболевания. Последняя часть их работы была недавно опубликована в журнале CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology.

Болезнь Альцгеймера - тяжелое возрастное заболевание, которое приводит к серьезным нарушениям в мышлении и памяти у человека. Традиционно врачи связывают развитие недуга с патологическим накоплением белка бета-амилоида. В норме он является важным компонентом регуляции работы нейронов, но в большом количестве становится токсичным, провоцирует воспалительные процессы в головном мозге и, накапливаясь, формирует нерастворимые амилоидные бляшки. Фармакологи, которые ищут эффективное лекарство, считают, что если остановить накопление этого белка и формирование бляшек, то болезнь можно вылечить. Однако сложно предсказать, насколько современные препараты способны повлиять на развитие амилоидной патологии, как это зависит от стадии заболевания и как предотвратить накопление белка, не нарушив его естественные функции.

Группа ученых из компании InSysBio исследует эту проблему с математической точностью - они создали компьютерную модель накопления амилоида бета. Работа с такой моделью позволяет предсказывать то, что еще не было или не может быть изучено в настоящий момент.

Трудоемкая разработка заняла несколько лет. Ученые брали информацию из опубликованных научных статей и клинических исследований, анализировали ее и описывали закономерности уравнениями. Хотя в открытом доступе есть огромное количество разрозненных данных по этой теме, систематизировать и анализировать их никто еще не брался. Первопроходцами стала группа моделирования нейродегенеративных заболеваний под руководством Татьяны Карелиной.

"Мы уже публиковали первую часть нашей работы. Раньше модель описывала количество амилоида в норме либо при патологии, но не переход между этими состояниями, не было возможности изучить прогрессию заболевания с течением времени. Сейчас мы добавили в нее результаты исследований для амилоидных бляшек и можем рассмотреть весь процесс комплексно", - поясняет Татьяна Карелина.

Прежде всего, ученые ориентировались на данные прямых биохимических исследований post mortem в мозге пациентов разного возраста. Кроме того, они включили в анализ результаты клинических испытаний препаратов от болезни Альцгеймера, большая часть из которых провалилась из-за недостаточной эффективности. Именно желание помочь фармакологам разобраться в проблеме стала основной мотивацией для команды.

Модель устроена таким образом, что ее можно перевести в результаты традиционных способов диагностики болезни Альцгеймера - позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ) и измерение концентрации амилоида в спинномозговой жидкости. Именно эти анализы проводятся для диагностики заболевания или определения группы риска. Ученые использовали их, чтобы проверить точность и откалибровать всю модель.

Результатом стала система уравнений с 30 переменными, описывающая основные процессы, которые приводят к накоплению амилоида при болезни Альцгеймера

  • Увеличение продукции белка в головном мозге
  • Нарушение деградации (разложения) амилоида
  • Активация слипания (агрегации) белка амилоида

Меняя параметры вклада каждого из обозначенных процессов в развитие амилоидной патологии, Татьяна с коллегами обнаружили, что основной причиной является нарушение деградации нерастворимой формы белка. Ученым удалось полностью связать три важных показателя при болезни Альцгеймера: содержание растворимого амилоида в головном мозге, спинномозговой жидкости и количество нерастворимых бляшек. Но вопрос, который больше всего интересовал исследователей, могут ли современные препараты привести основные показатели при амилоидной патологии к физиологической норме. Проведя симуляцию многолетнего применения современных типов терапий на разных стадиях заболевания, ученые обнаружили, что только активация деградации бета-амилоида ведет к относительной нормализации показателей. При этом, чтобы добиться положительного результата, начинать принимать препарат нужно на самых ранних сроках развития патологии – примерно в 60 лет.

Для финального тестирования своей модели команда выбрала сложную задачу: исследователи решили проверить, сможет ли программа спрогнозировать улучшения в мышлении и памяти у пациентов. Для начала группа Татьяны сформулировала четыре самых популярных гипотезы о токсичности амилоида, на которых были основаны несколько последних клинических испытаний. То есть исследователи связали разные формы амилоида с вредом, наносимым клеткам головного мозга и когнитивным функциям, которые в клинической практике оцениваются анкетированием Adas-cog. Проверяли работу гипотезы с помощью введения в модель соответствующего лечения. Например, для оценки гипотезы о токсичности растворимой формы амилоида исследователи имитировали действие реального препарата, подавляя синтез белка. Оказалось, что многие из гипотез можно проверить, имея данные клинических испытаний и предсказания новой компьютерной модели. А это означает, что будущие клинические испытания можно планировать более эффективно.

"Мы не делаем громких заявлений о том, что поняли причину болезни Альцгеймера. Мы показали, что наша модель помогает быстро и качественно оценить гипотезы. Самый главный вопрос, на который мы хотели ответить: как помочь пациенту? На нашей модели мы смогли определить оптимальную схему лечения для нормализации концентрации всех форм амилоида. Но действительно ли это повлияет на когнитивную оценку и улучшит жизнь пациента - пока не известно. Это требует реальных клинических испытаний" - говорит Татьяна.

Сейчас команда готовит свою модель для презентации на Американской конференции по фармакометрике – важнейшем ежегодном мероприятии для разработчиков новых препаратов. Ученые надеются не только обсудить свои результаты с сообществом, но и найти новых партнеров для дальнейшей работы.

Tags: 
пресс-релиз
публикации