蛋白质生物标记物有助于预测胰岛自身免疫

科学家们已经迈出了重要的一步预测谁将患1型糖尿病的症状出现前几个月。

在6月29日在网上发表的一篇论文细胞医学报告,研究人员在美国能源部西北太平洋国家实验室和他们的同事确定一组改变蛋白质预测一个条件称为胰岛自身免疫,前身为每个人最终会患1型糖尿病。

科学家们警告说,这项工作标志着开始,不是结束,寻找一种方法来预测谁将开发这种疾病。需要做更多的工作来验证结果和测试结果是否适用于每个人,不仅仅是孩子们在学习和发展疾病的遗传易感性。

生物标志物检测等待自身免疫将帮助医生监视病人的情况,也许更快地检测健康和恶化促使医疗症状出现之前。

九年的高潮是研究结果由太平洋西北国家实验室科学家托马斯·梅茨,看着成百上千的蛋白质在超过8000个血液样本近1000名儿童在六个研究地点在北美和欧洲。

泰迪和胰岛自身免疫的线索

儿童参与一把大伞的研究被称为这个年轻糖尿病的环境决定因素。泰迪包括儿童,因为他们的基因组成,比其他人更有可能患1型糖尿病。接近20年,这项研究试图理解为什么有些孩子发展疾病而其他人没有。

在最新的研究中,太平洋西北国家实验室科学家们分析了血浆样品的近1000名儿童从出生到6岁。研究人员发现一组83个蛋白质的组合变化预测儿童继续发展胰岛自身免疫或1型糖尿病。

现在,没有办法知道如果或当胰岛自身免疫或糖尿病会发生在那些遗传易感性。医生知道,当病人发展至少两个胰岛自身抗体,他们有胰岛自身免疫和将开发糖尿病但他们不知道引发自身免疫或糖尿病时将清单。

“令人激动的是它工作了检测自身免疫性现在比我们能早些时候,“梅茨说。“这给了我们一个机会更多的了解是什么原因导致免疫系统打开身体。这可以帮助我们梳理和理解机制在糖尿病的发展比我们目前和提供潜在目标干预。”

这些发现的结果,成千上万的工作时间的电费单全球科学家和他的同事们。在太平洋西北国家实验室,科学家花了超过16000小时运行样本通过仪器称为质谱仪检查数以百计的蛋白质水平约8000份血液样本。还有无数个小时规划研究,招募参与者,监测他们的健康和分析数据。

用电数据分析师丽莎布拉姆创造了机器学习算法,分析了大量的数据(从近1000名儿童,数以百计的蛋白质与多个血样从各自从出生到6岁。

科学家研究了两个阶段。在发现阶段,小组研究了2252 184名儿童的血样。团队确认了376个蛋白质,改变在晚的胰岛自身免疫或1型糖尿病患者。然后团队进行了更深入的验证研究,观察6426个血液样本990名儿童。

糖尿病监测

83血蛋白质在验证研究团队发现几个重要的体内过程的关键,包括抗原表达、补充和血液凝结,炎症信号和新陈代谢。蛋白质的列表符合蛋白质,球队知道活跃在糖尿病患者的胰腺。团队发现这些蛋白质以前在工作中通过人类胰岛研究网络。

太平洋西北国家实验室团队希望继续研究通过分析补充血样,已经收集了来自同一个孩子当他们老了。这些收集血液样本泰迪,直到孩子15。

“在这个阶段,我们要了解我们可以预测糖尿病。最终的目标是防止重要的胰岛素生产细胞死亡和预防糖尿病,”第一作者埃内斯托Nakayasu表示。

在其他的研究中有关糖尿病和炎症,太平洋西北国家实验室的科学家们正在研究如何我们身体的胰岛素生产细胞变得容易受到自身免疫性attack-how胰腺的胰岛素生产细胞针对性和死于身体。研究人员也在观察ω- 3脂肪酸可以保护这些细胞。

参考:Nakayasu ES、布拉姆LM Ansong C, et al。血浆蛋白质生物标记物预测持续的自身抗体和1型糖尿病的发展自身免疫的发生前6个月。细胞代表地中海。6月2023:101093在线发表。doi:10.1016 / j.xcrm.2023.101093

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