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Multiomics进步:病人治疗分层和响应

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Multiomics是一种计算方法,集成了两个或两个以上的组学数据集。这是最近的一个方法,首先在文献中引用2005年左右,它的人气已经呈指数级增长。Multiomics可用于开发一个更现实的和多层次的复杂的生物系统和疾病。Single-omics分析简化生物系统组成的多层次的实体进行交互。例如,表观基因组影响转录组,最终,蛋白质组代谢物反馈通过活性代谢产物影响表观基因组。


鉴于其优点和更现实的表示复杂系统,multiomics广泛应用于基础研究疾病的病理生理学。此外,multiomics预计未来的临床应用,例如个性化医疗和预后标志物。本文将介绍两个multiomics小品文。一个涉及寻找更深层次的理解食物过敏和潜在的治疗的前进道路。另一个将描述的响应减肥手术向上,越来越需要肥胖趋势在世界的许多地方。

过敏比比皆是:使用multiomics揭示

食物过敏是一种常见的健康问题,影响周围8%的孩子11%的成年人在美国。他们是由各种各样的食物,但花生过敏是最著名的。患有严重的、危及生命的过敏可能生活在恐惧的潜在暴露于过敏原。如此高的发病率,食物过敏已为大量的个人影响日常生活,只有在未来几十年将上升。“真正的食物过敏,免疫状态“多动症”,通常由免疫球蛋白E (IgE),”博士解释道。安妮特期的感染和免疫,卢森堡研究所的健康。期调查食物过敏的起源和寻求理解底层机制。的基础“过敏是免疫系统的失衡。在癌症、免疫活性太低了。相比之下,在患有过敏,它太高了,和平衡转向过度免疫系统激活,Kuehn补充道。“


经常过敏在童年开始,尽管起源并不完全理解。“有充分的证据来支持ige食物过敏发生的上皮屏障功能障碍皮肤,肠道或肺”期。事实上,孩子出现皮肤问题,如异位性皮炎发炎性疾病,经常去发展食物过敏。“最初的上皮细胞触发一个中断免疫反应食物的糖分会让人的免疫细胞蛋白质。,当这一切发生的时候,开始认识到食品蛋白质的免疫细胞入侵和免疫反应在每一个相遇,山如组胺释放,机制,临床过敏。”


食物过敏在个人不同严重程度,从而影响适当的治疗方法。“以前,患者应严格避免食物过敏。然而,我们已经进入了一个新的治疗的时代过敏,所以现在有更多的选择,”期继续说道。“然而,选择最佳的治疗每个病人,我们必须有一个深入了解他们的潜在的过敏机制。例如,两个相同类型的过敏患者可能存在,但有不同的根本原因,所谓endotypes;所以,有很多的变化在病人。最佳治疗方法应该目标潜在机制增加可能会是有效的。”


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组学及其multiomics相结合技术的出现最近进展的了解潜在的过敏因素严重程度和分层endotypes病人。1


分子(过敏原)endotypingallergenomics,来自其他组学方法相似,是一种深,系统范围的蛋白质分析技术来识别过敏原蛋白模拟胃肠道消化条件。免疫endotyping识别免疫的个人签名与过敏症状。经典,这是由深免疫表型出现,但现在新兴组学方法,包括基因组学,转录组,表观遗传学代谢组学。最后,同桌的endotyping特征患者肠道微生物组签名过敏反应严重程度有关。的微生物组具有重要的监管在宿主免疫力和角色胃肠道屏障的完整性因此对食物过敏。


“过敏是一个非常复杂的、多层次的疾病与几个不同的层次,如免疫,遗传易感性,饮食,生活方式,所有这些过敏的起源和影响机制。先进的方法,如multiomics和公正的机器学习是必须的,”Kuehn。“我们认为可能有许多不同的endotypes,我们可以描述使用multiomics通知个性化治疗过敏。”


此外,multiomics或综合方法促进机械的理解,除了endotyping。例如,最近的一次双重转录组和表观基因组学花生过敏的分析确定了“花生严重性基因”由RNA序列和“花生严重性论文认定”(在DNA甲基化胞嘧啶基地)后血液的DNA甲基化分析花生的挑战。然后研究集成花生严重性基因与花生严重性论文认定具体确定“花生严重性表达论文认定”——这意味着论文认定的甲基化状态,特别是影响基因表达与过敏有关,这将表明因果关系。


同时epigenetic-transcriptomic分析显示两个基因,涉及与花生过敏症状。这表明甲基化可能至少部分在特定位点,调解基因expression-modulated反应严重。此外,该研究强调群体neutrophil-mediated免疫过敏期间,除了通路与免疫反应有关,macroautophagy趋化性和监管。


当被问及未来方向,期回答说:“越来越多的兴趣,更好的理解过敏发作指导预防工作。过敏自1960年代以来一直在上升;如果趋势,那么我们在未来面临更高的患病率。虽然诊断和治疗可以帮助管理过敏的病人,我们需要预防的解决方案来缓解大量的个人预期开发过敏。”

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Multiomics代谢疾病

2型糖尿病和肥胖,主要开发由于暴饮暴食和久坐不动的生活方式,已经在许多国家流行的比例。在世界范围内,估计5.37亿人患有2型糖尿病和大约是什么6.5亿人肥胖。虽然2型糖尿病和肥胖大多发生在过度进食,额外的因素起到重要作用,如遗传素质表观遗传调控,微生物组组成。因此,疾病病理生理学是复杂和多方面的。


很多方法可用于治疗2型糖尿病患者和/或肥胖,经常共病。药物可以控制患者的血糖水平构成治疗的一个重要途径。生活方式的改变,减肥,如饮食和锻炼,也强烈推荐。“不幸的是,很多患者很难坚持饮食或锻炼方案,例如由于运动不耐受。减肥手术是一种选择,它可以帮助患者达到减肥目标,改善全身新陈代谢,”博士解释说。尼古拉斯Penney、顾问esophagogastric外科医生诺福克和诺里奇大学医院NHS信托基金会


Penney的研究兴趣在于减肥手术和其他干预措施的影响代谢微生物组概要文件的病人,利用组学和multiomics理解对治疗的反应。在最近的一篇论文,通过研究临床研究员癌症的手术和伦敦大学帝国理工学院Penney执行multiomics表现型经历了减肥手术的病人。“大多数以前的研究孤立地看着减肥手术的效果肠道微生物群落通过宏基因组分析或主机血浆代谢物代谢组学。很少有之前的研究应用multiomics分析肠道微生物和血浆代谢物,”Penney阐述。“通过整合两个数据集(即。,微生物组,代谢物), we were able to generate a deeper understanding of how bariatric surgery influences gut–host co-metabolism, and how this in turn affects diabetic control and weight loss.”


研究检查了80名参与者与肥胖,其中42有2型糖尿病,11葡萄糖耐量(a前驱糖尿病的国家前公开的2型糖尿病),27非糖尿病。2“手术前,我们发现不同的肠道微生物的差异和代谢物签名与肥胖和2型糖尿病的参与者和那些没有2型糖尿病。我们还发现,减肥手术深刻改变了微生物群和代谢签名,”Penney说。关于代谢变化,减肥手术与207种代谢物,重叠,在某种程度上,与相关的代谢改善血糖控制,减肥和饮食的变化。因此,代谢变化post-bariatric手术,被weight-dependent和weight-independent过程实现。关于微生物群变化,手术改变了一些微生物的丰富属,改变氨基酸和脂质代谢相关功能的途径。


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“肥胖和2型糖尿病的multiomic签名然后减肥手术尤其有趣。他们允许我们建立多个肠道微生物和宿主代谢物之间的关联,我们不能分开做的宏基因组或代谢组学数据,”Penney说。“很多这些微生物在血糖控制派生代谢物具有重要作用。更清楚的了解这些肠道微生物影响代谢可能导致减肥和2型糖尿病的新疗法。此外,虽然身体质量指数,一个肥胖的指标,与糖化血红蛋白密切相关,糖尿病的指标,他们都与不同的microbiome-metabolite网络和我们的研究结果表明,减肥手术可能改善体重和血糖状态通过不同的途径,”Penney总结道。


展望即将到来的研究,Penney说,“未来实验需要之间建立因果关系我们被multiomics的微生物和代谢物,其中可能包括粪便移植实验。此外,充分阐明microbiota-metabolite相关性的贡献为了应对减肥手术,我们需要一个标准化的膳食干预将一个或多个stable-isotope-labelled基质。这将使我们能够确定微生物生物转化,产生的代谢物,我们也能代谢通量合并到我们的宏基因组和multiomics分析。”


减肥手术达到可持续的减肥并成功解决了其他疾病,如2型糖尿病。然而,并非所有的2型糖尿病患者反应。“Multiomics分析病人手术前可能允许我们识别个人最有可能受益于减肥手术,包括那些可能会经历一个完整的解决他们的2型糖尿病,”Penney总结道。


总的来说,在很短的时间内,multiomics分析已发展到包括一套应用程序。现在准备给病人上取得重要进展,分析个人匹配他们潜在的治疗或识别那些最有可能从治疗中获益。


引用


1。Czolk R, Klueber J, Sørensen M, et al . ige花生过敏:当前和小说使用multi-omics临床表型预测生物标记方法。前面Immunol。2020;11:594350。doi:10.3389 / fimmu.2020.594350


2。Penney数控,Yeung DKT, Garcia-Perez我,et al . Multi-omic表现型揭示宿主反应减肥手术,血糖控制和肥胖。Commun地中海(Lond)。2022;2:127。doi:10.1038 / s43856 - 022 - 00185 - 6

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玛莎Savelieff博士
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