Odkrycie biomarkerów śliny za pomocą spektroskopii ramanowskiej w ALS (SalivALS) (SalivALS)

TŁO/UZASADNIENIE: Niedostatek biomarkerów do diagnozy i monitorowania pacjentów dotkniętych stwardnieniem zanikowym bocznym (ALS) jest jednym z największych problemów w klinikach i badaniach ALS. Objawy fenotypowe, testy elektrofizjologiczne i skale kliniczne są obecnie wykorzystywane do diagnozowania ALS i obserwacji przed i po leczeniu. Obecnie diagnostyka i diagnostyka różnicowa stosowana do odróżnienia ALS od innych porównywalnych chorób neurodegeneracyjnych to czasochłonne i złożone procesy, które skracają czas na szybką interwencję. W związku z tym prosi się społeczność naukową o dążenie do nowych, mierzalnych, szybkich i obiektywnych biomarkerów do diagnozowania i stratyfikacji pacjentów. Ślina to złożony biopłyn składający się z bioaktywnych cząsteczek, które można pobrać za pomocą nieinwazyjnej procedury. Możliwość jednoczesnego monitorowania wszystkich zmian przekaźników hormonalnych, elektrolitycznych i metabolicznych w ślinie zasugerowała ostatnio jej zastosowanie w diagnostyce złożonych chorób, takich jak choroby neurodegeneracyjne, ale dostępne są tylko ograniczone informacje na temat potencjału śliny jako alternatywnego nośnika ALS biomarkery.

CELE: Celem niniejszego projektu jest optymalizacja innowacyjnej, nieinwazyjnej i szybkiej procedury wykrywania początku ALS i stratyfikacji pacjentów z ALS, wykorzystując czułość spektroskopii ramanowskiej (RS) i dostępnej śliny. Wstępne wyniki Fondazione Don Gnocchi (FDG) na małej kohorcie osób wykazały wykonalność metodologii i zdolność protokołu LABION do uzyskania powtarzalnego ramanowskiego odcisku palca śliny, który można wykorzystać do rozróżnienia osób zdrowych, pacjentów z ALS i osób dotkniętych chorobą przez inne rodzaje chorób neurologicznych.

METODY: Począwszy od wstępnych wyników FDG, zostanie oceniony skład biochemiczny śliny pacjentów z rozpoznanym SLA i porównany statystycznie ze składem uzyskanym od osób zdrowych dobranych pod względem wieku i płci oraz od pacjentów dotkniętych innymi chorobami neurologicznymi (choroby Parkinsona i Alzheimera). . Co więcej, wewnątrzgrupowe grupowanie ALS zostanie przeanalizowane w celu zweryfikowania różnych ramanowskich odcisków palców uzyskanych od pacjentów z ALS z początkiem opuszkowym lub rdzeniowym. Zebrane dane ramanowskie będą przetwarzane przy użyciu analizy wielowymiarowej za pomocą analizy głównych składowych – liniowej analizy dyskryminacyjnej (PCA-LDA). Model klasyfikacji zostanie utworzony przy użyciu walidacji krzyżowej i walidacji podzbiorów. Dzięki RS ogólny skład śliny zostanie ustalony przy minimalnym przygotowaniu próbki, zapewniając kompleksowy biochemiczny odcisk palca próbki. Równolegle będą mierzone rutynowe parametry śliny, w tym lepkość, pH, stężenie białka całkowitego i węglowodanów, amylazy i pepsyny, kortyzolu i chromograniny A.

OCZEKIWANE WYNIKI: Pod koniec tego badania badacze spodziewali się zweryfikować możliwość wykorzystania wzorca śliny ramanowskiej jako nowego obiecującego biomarkera do diagnozy i progresji ALS w celu powiązania ze skalami klinicznymi w celu spersonalizowania i dostrojenia podejścia terapeutycznego. Celem tego projektu jest stworzenie modelu klasyfikacji zdolnego do:

1. Określ początek ALS
2. Odróżnij sygnał uzyskany od pacjentów z SLA od sygnału zebranego od innych chorób neurodegeneracyjnych
3. Stratyfikuj pacjentów z ALS na początek opuszkowy i rdzeniowy
4. Skoreluj dane ramanowskie ze skalami klinicznymi i paraklinicznymi stosowanymi obecnie do diagnozowania i monitorowania ALS