NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planParkinson hastalığı (PD), morbidite ve mortalitenin artmasıyla yaşlılarda yaygın bir nörolojik hastalıktır. Büyük çabalara rağmen, PD'nin hızlı ve doğru teşhisi hala tehlikeye girmektedir. Metabolomikler, biyolojik matrislerdeki tüm metabolik profilin analizi yoluyla genom-çevre etkileşimlerinin son okunuşunu tanımlar. Son zamanlarda, insan örneğinin tarafsız metabolik profillemesi, yeni PD metabolik biyobelirteçleri ve işlevsiz metabolik yolları tanımlamak için başlatılmıştır, ancak klinik kullanım için güvenilir biyobelirteçleri tanımlamak için bir zorluk olmaya devam etmektedir.MetodlarPD'deki önemli metabolik bozuklukları sıvı kromatografi-yüksek çözünürlüklü kütle spektrometresi tabanlı metabolomik yaklaşımı kullanarak tanımlamak için kapsamlı bir metabolik değerlendirme sunduk. 3 bağımsız kohorttan (n = 460, 223 PD, 169 sağlıklı kontrol (HCs) ve 68 PD ile ilişkili olmayan nörolojik hastalık kontrollerinden) plazma örnekleri, PD, antikarkinson tedavisi ve diğer hastalıkların potansiyel girişimlerinden kaynaklanan metabolik değişikliklerin karakterizasyonu için toplandı. Tüm metabolomik veri kümelerinden en umut verici metabolik imzaları belirlemek için tarafsız çok değişkenli ve tek değişkenli analizler yapıldı. PD'nin yaşı, süresi ve evresi ile metabolitlerin derneklerini araştırmak için çoklu doğrusal regresyonlar uygulandı. İkili lojistik regresyon analizi ile kurulan kombinasyonel biyobelirteç modeli 3 kohort tarafından doğrulandı.SonuçlarA amino asitler, akilkarnitinler, organik asitler, steroidler, amitler ve 3 kohort insan plazmasından lipitler içeren metabolitlerin bir listesi belirlendi. HC ile karşılaştırıldığında, yağ asitlerinin (FFA'lar) ve kafein metabolitlerinin önemli oranda azalmasını, safra asitlerinin ve mikrobiyota kaynaklı zararlı metabolitlerin yükselmesini ve ilaç-naif PD'deki steroid hormonlarındaki değişiklikleri gözlemledik. Ek olarak, L-dopa tedavisinin fenilalanin ve tirozin metabolizmasında yer alan plazma metabolomunu etkileyebileceğini ve PD'deki safra asitlerinin yükseltilerini hafifletebileceğini bulduk. Son olarak, FFA 10:0, FFA 12:0, indiolelaktik asit ve fenilacetil-glutamin dahil olmak üzere 4 biyobelirteçli adaydan oluşan bir metabolit paneli kapsamlı keşif ve doğrulama iş akışına dayanarak tanımlanmıştır. Bu panel PD için uygun ayırt edici güç gösterdi.Bu çalışma, PD etiyopatogenez anlayışımızı geliştirmeye ve terapötik müdahale için hedef taramayı kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Bu çalışmada tanımlanan metabolit paneli, gelecekte PD'nin klinik teşhisi için yeni bir yaklaşım sağlayabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinson's disease (PD) is a prevalent neurological disease in the elderly with increasing morbidity and mortality. Despite enormous efforts, rapid and accurate diagnosis of PD is still compromised. Metabolomics defines the final readout of genome-environment interactions through the analysis of the entire metabolic profile in biological matrices. Recently, unbiased metabolic profiling of human sample has been initiated to identify novel PD metabolic biomarkers and dysfunctional metabolic pathways, however, it remains a challenge to define reliable biomarker(s) for clinical use.MethodsWe presented a comprehensive metabolic evaluation for identifying crucial metabolic disturbances in PD using liquid chromatography-high resolution mass spectrometry-based metabolomics approach. Plasma samples from 3 independent cohorts (n = 460, 223 PD, 169 healthy controls (HCs) and 68 PD-unrelated neurological disease controls) were collected for the characterization of metabolic changes resulted from PD, antiparkinsonian treatment and potential interferences of other diseases. Unbiased multivariate and univariate analyses were performed to determine the most promising metabolic signatures from all metabolomic datasets. Multiple linear regressions were applied to investigate the associations of metabolites with age, duration time and stage of PD. The combinational biomarker model established by binary logistic regression analysis was validated by 3 cohorts.ResultsA list of metabolites including amino acids, acylcarnitines, organic acids, steroids, amides, and lipids from human plasma of 3 cohorts were identified. Compared with HC, we observed significant reductions of fatty acids (FFAs) and caffeine metabolites, elevations of bile acids and microbiota-derived deleterious metabolites, and alterations in steroid hormones in drug-naïve PD. Additionally, we found that L-dopa treatment could affect plasma metabolome involved in phenylalanine and tyrosine metabolism and alleviate the elevations of bile acids in PD. Finally, a metabolite panel of 4 biomarker candidates, including FFA 10:0, FFA 12:0, indolelactic acid and phenylacetyl-glutamine was identified based on comprehensive discovery and validation workflow. This panel showed favorable discriminating power for PD.ConclusionsThis study may help improve our understanding of PD etiopathogenesis and facilitate target screening for therapeutic intervention. The metabolite panel identified in this study may provide novel approach for the clinical diagnosis of PD in the future.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.