Studie identifiziert Metaboliten und Gene als mögliche diagnostische Marker

Studie identifiziert Metaboliten und Gene als mögliche diagnostische Marker bei PAH

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Mithilfe umfassender Analysen und maschinellem Lernen haben Wissenschaftler mehrere am Stoffwechsel beteiligte Moleküle und Gene identifiziert, die als diagnostische Marker für  pulmonale arterielle Hypertonie  (PAH) dienen könnten. Konkret fanden sie bei ihrer Forschung fünf kleine Moleküle, sogenannte Metaboliten, und drei stoffwechselbezogene Gene, die mit einer PAH-Diagnose in Zusammenhang stehen. Alle wurden „mithilfe von Metabolomik, Algorithmen des maschinellen Lernens und Bioinformatik identifiziert“, schrieben die Forscher. Metabolomik bezeichnet die groß angelegte Untersuchung kleiner Moleküle, die allgemein als Metaboliten bekannt sind.„Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Stoffwechselmerkmalen und PAH bietet neue Einblicke in die zugrunde liegenden biologischen Mechanismen [der Krankheit], die möglicherweise die Diagnose und Behandlung von PAH verbessern könnten“, schrieb das Team.Ihre Studie „  Identifizierung metabolischer Biomarker bei idiopathischer pulmonaler arterieller Hypertonie mittels gezielter Metabolomik- und Bioinformatik-Analyse  “ wurde in der Zeitschrift Scientific Reports veröffentlicht . PAH ist eine seltene Form der pulmonalen Hypertonie, die durch hohen Blutdruck in den Gefäßen gekennzeichnet ist, die das Blut vom Herzen durch die Lunge transportieren. Die Erkrankung ist in der Regel idiopathisch, das heißt, es gibt keine offensichtliche zugrunde liegende Ursache. Eine  frühe Diagnose  ist für optimale klinische Ergebnisse bei PAH entscheidend, daher besteht weiterhin Bedarf an der Identifizierung von Biomarkern, die zur Erkennung der Krankheit nützlich sein könnten.Wissenschaftler finden 5 Moleküle und 3 Gene, die als diagnostische Marker bei PAH dienen könntenAuf der Suche nach PAH-Biomarkern führte ein Forschertrio in China eine Reihe von Analysen durch. Das Team nutzte die Metabolomik, die in früheren Studien Licht auf mögliche biologische Wege geworfen hatte, die PAH zugrunde liegen. Durch die Kombination mit maschinellem Lernen, einer Untergruppe der künstlichen Intelligenz, gelang es, metabolische Marker der Krankheit aufzudecken.Hier sammelten die Wissenschaftler Blutproben von 17 Menschen mit idiopathischer PAH und 20 gesunden Menschen, die als Kontrollgruppe dienten. Anschließend führte das Team detaillierte Analysen durch, um die Konzentration der Metaboliten zu messen, also der Zwischen- oder Endprodukte des Stoffwechsels. Anschließend wurden die Metaboliten mithilfe einer Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen analysiert. Beim maschinellen Lernen wird ein Datensatz in einen Computer eingespeist, zusammen mit einer Reihe von Algorithmen, mit deren Hilfe der Computer Muster in den Daten erkennen kann.Diese Analysen konzentrierten sich auf fünf Metabolite, die bei den PAH-Patienten in deutlich unterschiedlichen Konzentrationen vorhanden waren: Adenosinmonophosphat (AMP), Homoserin, Kynurenin, Spermin und Tryptophan. Die Wissenschaftler stellten fest, dass einige dieser Metabolite am Arginin-Stoffwechselweg beteiligt sind, einem molekularen Stoffwechselweg, der für die Herstellung von Stickstoffmonoxid wichtig ist – ein Molekül, das durch die Erweiterung der Blutgefäße zur Regulierung des Blutdrucks beiträgt.Um die Nützlichkeit dieser fünf Metaboliten als potenzielle diagnostische Biomarker zu beurteilen, verwendeten die Forscher eine statistische Berechnung namens Fläche unterhalb der ROC-Kurve (AUC). Diese Kennzahl beurteilt, wie gut ein bestimmter Parameter – in diesem Fall die Biomarkerwerte – zwischen zwei Gruppen unterscheiden kann, hier Menschen mit oder ohne PAH. Die AUC-Werte liegen zwischen 0,5 und 1, wobei höhere Zahlen eine höhere Genauigkeit anzeigen. Die AUC dieser fünf Metaboliten betrug 0,952, was auf eine gute Fähigkeit zur Identifizierung von PAH hindeutet.

 In einer separaten Analysereihe untersuchten die Forscher die Konzentrationen verschiedener stoffwechselbezogener Gene als potenzielle PAH-Biomarker. Sie fanden drei Gene, die bei PAH in deutlich höheren Konzentrationen exprimiert wurden, also aktiver waren. Dabei handelte es sich um MAPK6 , SLC7A11 und CDC42BPA.  Für diese Gene lagen die AUC-Werte bei der Identifizierung von PAH in verschiedenen analysierten Datensätzen alle über 0,8, was wiederum auf eine allgemein gute diagnostische Kapazität hinweist. Die Forscher stellten fest, dass diese drei Gene an einigen der gleichen biologischen Prozesse beteiligt sind wie die fünf Metaboliten. Zu den gemeinsamen biologischen Prozessen gehörten die Regulierung der Immunantwort und Entzündungen (Kynurenin, Tryptophan und MAPK6 ) sowie das Zellwachstum (Spermin und SLC7A11 ).Die Wissenschaftler betonten, dass diese Studie hauptsächlich auf Daten einer kleinen Anzahl von Patienten basierte, so dass weitere Arbeiten erforderlich sein werden, um die Ergebnisse zu bestätigen. Dem Team zufolge legen diese Ergebnisse jedoch den Grundstein für weitere Studien, die letztendlich neue diagnostische Biomarker für PAH bestätigen könnten. „Unsere Ergebnisse enthüllten einige Schlüsselgene, die mit dem Stoffwechsel bei [pulmonaler Hypertonie] in Zusammenhang stehen, und lieferten entscheidende Informationen über komplexe Signale der metabolischen Neuprogrammierung und könnten zur Identifizierung nützlicher metabolischer Biomarker für die Diagnose von PAH führen“, schrieb das Team.