Persönliche Gesundheit

Studie zeigt Potenzial für ‚Flüssigkeit‘ health check‘, um vorherzusagen, Krankheit, Gefahr

Proteine in unserem Blut, könnten in Zukunft helfen, eine umfassende „liquid health check‘, die Bewertung, die unsere Gesundheit und die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, die wir mit Ihnen entwickeln wir eine Reihe von Krankheiten, entsprechend der Forschung heute veröffentlicht in Nature Medicine.

Präventive Medizin Programmen, wie etwa dem britischen National Health Service ‚ s Health-Check und Gesünder Sie Programme Zielen auf die Verbesserung unserer Gesundheit und zur Reduzierung des Risikos der Entwicklung von Krankheiten. Während solche Strategien sind kostengünstig, kostengünstige und skalierbare, Sie effektiver gestaltet werden könnten mit personalisierten Informationen über die individuelle Gesundheit und Krankheit Risiko.

Der Anstieg und die Anwendung von „big data“ im Gesundheitswesen, Bewertung und Analyse eine detaillierte, umfangreiche Datenbestände macht es zunehmend möglich, Vorhersagen über Gesundheit und Krankheit Ergebnisse und ermöglichen geschichtete Ansätze zu Prävention und das klinische management.

Jetzt hat ein internationales team von Forschern aus Großbritannien und den USA, die Zusammenarbeit mit biotech-Unternehmen SomaLogic, hat gezeigt, dass groß angelegte Messung von Proteinen in einer einzelnen Blut-test kann wichtige Informationen über unsere Gesundheit und kann helfen, vorherzusagen, eine Reihe von verschiedenen Krankheiten und Risikofaktoren.

Unser Körper enthält rund 30.000 verschiedenen Proteinen, die codiert sind durch unsere DNA und regulieren biologische Prozesse. Einige dieser Proteine in den Blutkreislauf gelangen durch gezielte Sekretion zu orchestrieren biologische Prozesse in Gesundheit oder in Krankheit, zum Beispiel Hormone, Zytokine und Wachstumsfaktoren. Andere geben das Blut durch das austreten von Zellschäden und Zelltod. Beide abgesondert und leckte Proteine können sich informieren, den Gesundheitszustand und das Krankheitsrisiko.

In einer proof-of-concept-Studie basiert auf fünf Beobachtungs-Kohorten in fast 17.000 Teilnehmern, Forschern gescannt als 5.000 Proteine, die in einer plasma-Probe, die von jedem Teilnehmer. Plasma ist der größte Bestandteil des Blutes und ist die klare Flüssigkeit, die bleibt, nach dem entfernen der roten und weißen Blutkörperchen und Blutplättchen. Die Studie hat ergeben, dass rund 85 Millionen protein-targets gemessen.

Die Technik beinhaltet die Verwendung von Fragmenten der DNA, bekannt als aptamere, die Bindung an das target-protein. Im Allgemeinen, nur bestimmte Fragmente binden an bestimmte Proteine—in der gleichen Weise, dass nur ein bestimmter Schlüssel passt in ein Schloss. Vorhandenen genetischen sequencing-Technologie können die Forscher dann die Suche nach der aptamere und bestimmen, welche Proteine vorhanden sind und in welchen Konzentrationen.

Die Forscher analysierten die Ergebnisse mit statistischen Methoden und machine-learning-Techniken zu entwickeln prädiktive Modelle—zum Beispiel, dass eine Person, deren Blut enthält ein bestimmtes Muster von Proteinen ist ein erhöhtes Risiko der Entwicklung von diabetes. Die Modelle fallen eine Reihe von gesundheitlichen Zuständen, einschließlich Ebenen der Leber -, Fett -, Nieren-Funktion und viszeralen Fett, Alkoholkonsum, körperliche Aktivität und Rauchverhalten, und für das Risiko der Entwicklung von Typ-2-diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Die Genauigkeit der Modelle variiert, mit einigen zeigen hohe prognosefähigkeit, wie für den Prozentsatz von Körperfett, andere hatten nur geringe prognostische Kraft, wie für Herz-Kreislauf-Risiko. Die Forscher berichten, dass Ihre protein-basierte Modelle waren alle entweder bessere Prädiktoren als Modelle basierend auf traditionellen Risikofaktoren oder wäre bequemer und weniger teure alternativen zu den herkömmlichen Tests.

Viele der Proteine sind verbunden mit einer Reihe von gesundheitlichen Zuständen oder Bedingungen; zum Beispiel leptin, das moduliert den Appetit und den Stoffwechsel, war informativ für prädiktive Modelle der Prozentsatz Körperfett, viszerale Fett, körperliche Aktivität und fitness.

Ein Unterschied zwischen der Genom-Sequenzierung und die so genannten “ proteomics – Studium ein einzelner Proteine in der Tiefe—ist, dass in der Erwägung, dass das Genom fixiert ist, das Proteom im Laufe der Zeit ändert. Es kann geändert werden, wenn eine Person wird übergewichtig, körperlich weniger aktiv oder Raucht, damit zum Beispiel Proteine werden in der Lage sein, zum nachverfolgen von änderungen in einer Person, Gesundheitszustand, ein Leben lang.

„Proteine zirkulieren in unserem Blut sind Ausdruck unseres genetischen make-up sowie viele andere Faktoren wie Verhalten oder der Anwesenheit von Krankheit, auch wenn Sie noch nicht diagnostiziert“, sagte Dr. Claudia Langenberg, von der MRC Epidemiology Unit an der Universität Cambridge. „Dies ist einer der Gründe, warum Proteine so gute Indikatoren für unsere aktuellen und zukünftigen Gesundheits-Zustand und das Potenzial zur Verbesserung der klinischen Prognose in verschiedenen und vielfältigen Krankheiten.“

„Es ist bemerkenswert, dass die plasma-protein-Muster, die allein treu darzustellen, wie eine Vielzahl von gemeinsamen und wichtigen Fragen der Gesundheit, und wir denken, dass dies nur die Spitze des Eisbergs,“ sagte Dr. Stephen Williams, Chief Medical Officer von SomaLogic, wer führte die Studie. „Wir haben mehr als hundert tests in unserem SomaSignal pipeline und glauben, dass large-scale-protein-scan hat das Potenzial, eine alleinige Informationsquelle für individuelle Gesundheitsuntersuchungen.“

Während dieser Studie zeigt ein proof-of-Prinzip, die Forscher sagen, dass da die Technologie verbessert und wird mehr erschwinglich, ist es möglich, dass eine umfassende Beurteilung des Gesundheitszustands, eine Batterie von protein-Modelle, abgeleitet aus einer einzigen Blutprobe angeboten werden könnte, wie die routine von Gesundheits-Dienstleistungen.