Новый массив наносенсоров для обнаружения летучих биомаркеров в коже при рассеянном склерозе (Nano-Skin-MS)

ПРЕДПОСЫЛКИ Рассеянный склероз (РС) является наиболее распространенным хроническим неврологическим заболеванием, поражающим молодых людей, обычно дебютирующим в возрасте 20-40 лет. Заболевание характеризуется двумя основными фенотипами: рецидивирующе-ремиттирующим РС (RR-MS) и первично-прогрессирующим РС (PP-MS). РР-РС является наиболее распространенным типом заболевания, для длительного лечения которого пациентов лечат иммуномодулирующими препаратами (ИМД), которые снижают активность заболевания. Ответ на терапию варьируется среди пациентов. В настоящее время нет доступных биомаркеров для диагностики и рутинного наблюдения за рассеянным склерозом. Олигоклональные IgG в спинномозговой жидкости, которые помогают подтвердить диагноз, требуют инвазивной процедуры и не коррелируют ни с активностью заболевания, ни с реакцией на терапию, а МРТ, которая позволяет контролировать активность РС и его лечение, слишком дороги для рутинного использования. Более того, пациенты с РР-РС находятся в состоянии значительного стресса, так как эпизод рецидива может появиться мгновенно без каких-либо распознаваемых предупреждающих признаков. Если биомаркеры, связанные с рецидивом, могут быть идентифицированы, может быть разработан потенциальный прогностический тест, который в конечном итоге может обеспечить надлежащее медицинское противодействие до обострения рецидива. Кроме того, ранняя диагностика рассеянного склероза и прогнозирование рецидива снизят скорость накопления инвалидности и сэкономят дни госпитализации.

Здесь исследователи предлагают: дополнительно изучить способность простой и портативной сенсорной технологии прогнозировать и контролировать МС в летучих образцах. Технология, разработанная в лаборатории профессора Хоссама Хейка, доказала свой потенциал для диагностики ряда заболеваний, таких как злокачественные новообразования, инфекционные и неврологические заболевания, включая два клинических исследования рассеянного склероза (Broza et al 2017; Broza et al. 2015; Ионеску и др., 2011; Наклех и др., 2017 и Пэн и др., 2009). Подход основан на том факте, что клеточная мембрана состоит в основном из амфипатических фосфолипидов, углеводов и многих интегральных мембранных белков, которые различны для разных типов клеток. При патологических процессах клетки претерпевают структурные изменения, которые могут привести к окислительному стрессу, т. е. перекисному окислению клеточной мембраны, вызывающему выделение летучих органических соединений (ЛОС). Некоторые из этих летучих органических соединений появляются в различных смесях в зависимости от того, здорова клетка или нет. Считается, что окислительный стресс при РС способствует повреждению тканей при очаговых воспалительных поражениях и участвует в диффузной дегенерации аксонов и демиелинизации (Gilgun-Sherki et al 2004). Что особенно важно в этом подходе, так это то, что каждый тип заболевания имеет свою собственную уникальную картину ЛОС, и, следовательно, наличие одного заболевания, как правило, не позволяет выявить другие типы заболеваний. Эти летучие органические соединения могут быть обнаружены непосредственно в различных жидкостях организма, таких как выдыхаемый воздух или кожа. В некоторых случаях анализ дыхания и кожи дает несколько потенциальных преимуществ: (а) образцы дыхания/кожи неинвазивны и их легко получить; б) дыхание\кожа содержит менее сложные смеси, чем сыворотка или моча; и (c) тестирование дыхания/кожи имеет потенциал для мониторинга в режиме реального времени. NA-NOSE выполняет обнаружение запаха с помощью датчиков с широкой перекрестной реакцией в сочетании с методами распознавания образов (Broza et al 2017; Peng et al 2009). В отличие от подхода «замок-ключ», каждый датчик в NA-NOSE широко реагирует на различные одоранты. Это увеличивает разнообразие соединений, к которым чувствительны многие различные датчики, что позволяет анализировать биомаркеры в сложных многокомпонентных средах.

ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОЖИДАЕМАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

Раннее целевое лечение при эпизодах рецидива имеет решающее значение, однако достаточных инструментов для прогнозирования и выявления ранних симптомов предстоящего эпизода рецидива не существует. Совсем недавно исследователи показали, что летучие органические соединения в выдыхаемом воздухе можно использовать для классификации пациентов с РС и пациентов без РС (Broza et al 2017). Основная цель настоящего предложения состоит в том, чтобы развить это недавнее достижение и проверить достоверность анализа ЛОС на коже для получения дополнительной информации о потенциальных биомаркерах типа заболевания (RR-MS и PP-MS), а также для мониторинга активность заболевания и, в частности, прогнозирование эпизода рецидива у больных РС. Цели проекта будут достигнуты следующими конкретными задачами:

Задача 1: Изучить достоверность ЛОС на коже в качестве биомаркеров для диагностики рассеянного склероза. В этой части исследователи будут 1) использовать ранее разработанную методологию отбора проб кожи ЛОС и адаптировать ее для пациентов с РС (RR-MS, SP-MS, PP-MS). 2) Чтобы определить специфичность результатов, исследователи дополнительно проверят разницу в профилях ЛОС между пациентами с РС и пациентами без РС (здоровые контроли) с использованием сенсорной технологии и/или газовой хроматографии-масс-спектрометрии (ГХ-МС) (часть которые будут запланированы для последующего изучения). Там, где это возможно, будет проведен субанализ для выявления различий ЛОС на коже между пациентами с РР-МС, СП-МС и ПП-РС. На основе результатов первого шага, который выявит летучие изменения между МС и здоровыми контролями кожи. исследователи оценят возможность включения дополнительных групп населения, не страдающих рассеянным склерозом, таких как пациенты с другими аутоиммунными или другими неврологическими заболеваниями. Если да, то будет внесена соответствующая поправка.

Задача 2: Идентифицировать и охарактеризовать ЛОС на коже как биомаркеры клинического рецидива и активности заболевания путем измерения и анализа профиля ЛОС во время рецидива и ремиссии. Основываясь на результатах первого этапа, исследователи проверят способность кожного теста ЛОС отслеживать тонкие изменения в метаболитах, которые могут указывать на начало, прогрессирование и прекращение эпизода рецидива. Это будет достигнуто с помощью работы сенсора и/или анализа ГХ-МС для выявления потенциальных изменений биомаркеров во время рецидива. В последующем исследовании исследователи намереваются оценить рецидив по сравнению с «псевдо-рецидивом».

Ожидаемая значимость: предлагаемое исследование может оказать серьезное влияние на медицинское обслуживание и благополучие пациентов с рассеянным склерозом. Ранняя диагностика и прогнозирование активности заболевания позволят проводить раннее и индивидуальное терапевтическое вмешательство, предотвращать необратимые неврологические повреждения и связанное с этим накопление инвалидности при одновременном снижении медицинских расходов. Кроме того, проект станет важным шагом в применении наносенсоров для обнаружения биомаркеров в медицинских исследованиях и практике тераностики (терапии, основанной на диагнозе) на пути к внедрению прецизионной медицины.

ПЛАН ИССЛЕДОВАНИЯ Сбор проб ЛОС, имеющие отношение к коже, будут собираться с помощью пластырей из полидиметилсилоксана (ПДМС) из разных мест тела для датчиков и/или анализа ГХ-МС. Абсорбирующие материалы будут прикреплены к коже в разных местах (рука/кисть, грудь или лоб) после очистки кожи спиртовой прокладкой и чистой водой. Пластыри будут покрыты алюминиевой фольгой и заклеены медицинской лейкопластырем на срок до часа. Каждый раз будет собираться 2-4 силиконовых пластыря для каждого пациента. Собранные образцы на PDMS будут перенесены в стеклянные флаконы и храниться при температуре до 4 ° C до отправки в Технион для анализа NA-NOSE и GC-MS. Все собранные образцы будут закодированы. Сигнальный отклик датчиков будет оцениваться, чтобы подобрать лучшие датчики для образца. ГХ-МС предоставит первоначальную информацию о среднем профиле кожи МС и контроля, а также оценит необходимость небольшой корректировки процедуры отбора проб (например, времени отбора проб).

Статистические данные. Конкретные закономерности и прогностические модели для изучаемых состояний МС будут получены на основе выходных данных массива датчиков с использованием передовых методов распознавания закономерностей, таких как анализ дискриминантной функции (DFA), анализ главных компонентов (PCA), нейронные сети (NN) или аналогичные. Статистическая значимость результатов будет определяться с использованием параметрических или а-параметрических тестов, таких как Т-критерий Стьюдента, Ман-Уитни или парный анализ. Значения p<0,05 будут считаться значимыми.