个性化医疗模式旨在提高慢性疾病的诊断和治疗
希腊的名字命名,意思是“所有”,并说,代表疾病,PANDIS澳大利亚是一个财团的病人,临床医生和科学家调查微生物在慢性疾病的作用。
更多地了解模型,它的目标是什么,以及它如何可以用来帮助诊断和治疗病人遭受一系列条件跨越从癌症到“神秘慢性疾病”,188金宝搏备用与PANDIS的创始人,Gilles Guillemin教授和凯瑟琳Stace。
安娜·麦克唐纳(AM):你能告诉我们关于PANDIS模型的历史和目标?
Gilles Guillemin (GG):PANDIS被凯瑟琳和我在2018年联合创办。这一切开始的最初关注蜱传播的疾病(称为衰弱症状复杂归因于蜱虫- DSCATT在澳大利亚)2018年10月25日正式启动,2019年。
PANDIS的目的是识别环境/传染性病原体在澳大利亚各类慢性疾病患者。
凯瑟琳Stace (CS):在此前GBM敏捷团队的一部分,2015年我生病时用一种神秘的疾病,这是非常类似于搬运工但归因于vector-bite COVID-19长,我知道未来模型在卫生和医学研究。我不符合经典的诊断系统,而残忍地拒绝治疗和保健。这时你有两个选择;给遭受或者做点什么,在我的例子中,收集的思想和深入合作设计。
我们有三个标准履行——模型需要一个创新的新的研究模型利用新技术;我们要设计自己的协议和流程妥善调查因果关系,必须是不可知论者和即插即用与当前医学研究资产和组织研究项目。
这成为了我们激情的项目。这标志着所有的盒子——伦理,道德和从未来的角度。我们实际上打破了传统诊断乐队和PCR的局限于已知的和限制性的孤立的疾病管理。
2018年Gilles提交项目作为格兰特NHMRC目标呼吁研究蜱传播的疾病(DSCATT)。而格兰特是不成功的,我们的个性化医疗模式和一级的团队仍然承诺,和已经成为非营利组织提供疾病组“开箱即用”的个性化医疗运行模型和生物病人群体调查病原体和相关因素在慢性疾病包括癌症。
凯伦管家(KS):有些微生物是“正常”的植物甚至是有益的在一些地方,设置或病人同时相同的微生物可以在其他场景中是有害的。你怎么处理这个在你的模型吗?
CS:我们设计了数据点和使用生物信息学从生产某种致病微生物,从有氧和厌氧微生物权重。我们最感兴趣的人口过剩或表达微生物,指示不平衡,级联对病人的影响,和新发现。我们也覆盖数据,例如,微生物脂质和营养来源和病人的营养,获得深入的病人的微生物——整个身体,包括大脑、内脏、器官、血液、中枢神经系统、粪便和脊髓液。有我们也寻找已知病原体,并考虑到新发现,包括本地物种和生物膜之间的协同作用的关系,病毒,细菌,真菌和寄生虫。
GG:是数字,类型和微生物平衡和不平衡。但是目前我们的主要目的是关注媒介传播疾病,更具体地说蜱传播的疾病的原因(包柔氏螺旋体、立克次体、巴贝西虫巴尔通氏体属,病毒,…)。
莫莉·坎贝尔(MC):你能讨论使用宏基因组创建PANDIS地图吗?这种技术优于PCR是为什么呢?
GG:宏基因组RNA可以检测任何微生物,甚至是病毒或细菌的新链为例,而PCR只能检测已知微生物。
CS:不是所有metascriptomic技术是相等的,并不是每个技术拥有详细的知识在他们的协议设计和综合因素成功的障碍。设计的协议需要一个深入了解病人和微生物的行为和生存。
Ruairi MacKenzie (RM):你用什么数据源构建模型和生物吗?你采取什么措施来处理这些数据实际吗?
GG:我有很强的专业知识开发和管理生物。我们的目标是收集纵向样本“幼稚”(没有治疗和最近咬)蜱传播的疾病患者。我们也计划使用人工智能分析所有患者的数据(生物标记结果,临床和环境问卷,等…)。
CS:根据疾病工作组协议我们设计了360度的数据点,每个工作组可以合并来自自然和建筑环境,地理定位数据和pathobiome概要文件在病人群,然后叠加数据,例如,疾病类型和阶段。我们正在寻找之间的相关性和地理集群环境和人类疾病和覆盖不同的疾病类型微生物共同,不同疾病的患者有共同的病原体。
数据挖掘KS:你告诉你关于微生物在全球范围内的流动和物种之间?有任何特定的趋势站?
CS:在大多数经合组织国家都准备高峰pathobiome蓝绿藻等疾病和人畜共患疾病,澳大利亚是唯一的经合组织国家,没有疾病控制中心统一研究,地图的规模和集群和明确病原微生物的影响人类健康。一个国家不能减少疾病带来的负担,减轻未来致病性威胁如果卫生和医学研究系统设计不佳,分散和活性。PANDIS旨在统一研究成果和数据,并支持快速反应决策者和访问患者有效的治疗没有任何延迟。
国际旅行,气候的变化,尤其是水增加向量,寄生和藻类种群,牛出口,农业可以移动致病性微生物世界。
劳拉·兰斯顿(LL):你能详细说明如何使用PANDIS地图发现生物标记和识别有效的治疗手段?
GG:我们的研究多水平:
1。识别病原体(使用先进的宏基因组RNA)
2。的识别水平的病人的血液中多种生物标志物(multi-omic方法:lipidomic,蛋白质组学,NADomic + > 70细胞因子/趋化因子,…),将使我们能够识别特定的签名对亚型感染但也解释了一些症状,最后,更重要的是评估应对治疗这些患者。
3所示。一旦我们有了所有的数据,这将帮助临床医生适应和个性化的治疗。我们的模型包括数据的应用程序将允许我们链接病人“地理热点”地区自然和建筑环境以及地图pathobiome物种,在未来更容易诊断和治疗的病人。
噢,肠道微生物和癌症之间的联系是吸引研究人员越来越多的关注。你能对此有何评论?PANDIS如何帮助推进我们的理解在这个地区?
GG:最近出版物在科学期刊发现微生物在各种类型的肿瘤。共生概念(有点像小丑鱼和海葵)肿瘤提要细菌与细菌分解糖和抗癌药物。
我们已经收集了不同类型的肿瘤(恶性胶质瘤、乳腺癌、肝癌和结直肠癌中),我们的目标是运行宏基因组研究。病人想知道如果他们有pathobiome概要文件,如果匹配与他人在他们的病人队列。
CS:现在我们说的资助者。我们的第一个障碍是让投资者明白我们有技术和协议调查病原体没有它是一个昂贵的“海里捞针运动”。比赛是在我们现在专注于事业,这是一个完全打开旧系统孤立的研究项目,这些项目看的作用机制。
RM:证据表明,神经退行性和神经炎症紊乱可能是由于微生物?
GG:许多最近的报纸看微生物在脑部疾病。有许多科学出版物女士和微生物帕金森病,运动神经元疾病。去年,强大的研究也证明了细菌与阿尔茨海默疾病协会的口香糖。目前的治疗方法之一,MND是一种抗病毒药物临床试验(Triumeq),为艾滋病毒3-drug组合。
CS:美国精神病学家罗伯特·伯兰斯菲尔德博士已经编译超过500的同行评议的出版物在微生物的作用在心理健康包括焦虑、抑郁、自杀意念和两极。这是一个巨大的叫醒电话为心理健康慈善机构和政府机构开始引导基金为病原体。
问:PANDIS如何帮助我们理解新兴市场和“神秘”慢性病,如DSCATT,这些条件,减少误诊的可能性?
CS:PANDIS收益率自适应数据变得有意义,每个病人群通知。模型如PANDIS帮助投资者和政策制定者将认知偏见在慢性疾病的病原体,并将帮助他们的选民服务,病人,更准确、更富有同情心的方式。
来自新数据集的结果将使我们告诉一个不同的故事在慢性病pathobiome概要,并有助于更深入了解原因和相关确认病人的需要被视为一个“整体的人”的系统,血液诊断,开发已知的内容,不能传达。就好像我们解除束缚了病人让他们第一次看到整个画面。
我们点燃吗?我们的研究模型也是一个社会变革模型,我们亲切地创造了一个“病人”的运动。
Gilles Guillemin和凯瑟琳Stace跟安娜·麦克唐纳博士凯伦管家,莫莉坎贝尔,劳拉·兰斯顿Ruairi MacKenzie,科学技术网络作家。188金宝搏备用
Gilles Guillemin神经科学教授,麦考瑞大学,PANDIS创始人兼首席科学家。
Catherin Stace PANDIS董事和首席执行官之前治疗脑癌的基础。
