Universität von Alberta-Forscher identifizieren einen eindeutigen biologischen marker, die verwendet werden können, zum identifizieren der Anwesenheit der seltenen Autoimmun-Krankheit, myasthenia gravis, vorherzusagen, den Verlauf der Krankheit zu identifizieren und neue, individuelle Behandlungen.
In einer Studie, veröffentlicht in der Zeitschrift Metabolomics, Neurologe Zaeem Siddiqi, student Derrick Blackmore und Ihr team verwendet, metabolische Analyse von serum (Blut mit allen Zellen entfernt) finden Sie ein einzigartiges Muster von Metaboliten—Produkte von Stoffwechselvorgängen wie Aminosäuren, Vitaminen oder Antioxidantien, die spezifisch für myasthenia gravis.
Siddiqi und sein team verglichen die serum von Patienten mit myasthenia gravis zu einer gesunden Kontrollgruppe. Dann erfolgt ein Vergleich von serum von myasthenia-Patienten serum von rheumatoider arthritis und anderen Autoimmunerkrankungen. Nach der Identifizierung der mehr als 10.000 verbindungen in den serum-Proben fanden Sie ein einzigartiges Muster von 12 Metaboliten exklusiv für Patienten mit myasthenia gravis.
„Das ist wirklich wichtig, denn jetzt haben wir eine einfache Möglichkeit zum trennen eines Patienten mit myasthenia gravis von jemandem mit rheumatoider arthritis oder anderen Autoimmunerkrankungen,“ sagte Siddiqi, ein Mitglied der U of A ’s Women‘ s and Children ‚ s Health Research Institute und der Neurowissenschaften und Mental Health-Institut.
„Was‘ s mehr, jetzt sind wir in der Lage, um zu erforschen, wie diese 12 Metaboliten ändern in milden, moderaten oder schweren Fällen, so können wir dieses biomarker-robuster und effektiver für die Vorhersage des Verlaufs der Krankheit und die Entwicklung der Behandlung Pläne.“
Die seltene Autoimmun-Erkrankung, betrifft etwa eine von 5.000 Menschen, meist Frauen Alter unter 40 und Männer über 60. In der Regel, die Krankheit wirkt sich auf die Freiwilligen Muskeln im Gesichts -, Kopf-und Hals-und können sich auf Oberkörper und Extremitäten Muskeln gut. Die Patienten können erleben, hängenden Augenlid und Doppelbildern, Schwierigkeiten beim sprechen und kauen, und Schwäche in den Gliedmaßen. In schweren Fällen kann die Krankheit beeinflussen atmen und schlucken Muskeln, die tödlich sein können.
Die Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial, das metabolom-profiling ist in Identifizierung der Biomarker der Krankheit.
„Recht jetzt, wir haben nicht die Fähigkeit zu verwalten, myasthenia gravis in einer spezifischeren Art und Weise; wir behandeln alle Patienten gleich“, sagte Siddiqi.
„Jetzt haben wir einen einzigartigen Fingerabdruck oder Karte von Metaboliten, die leicht separate gesunde Personen von Personen mit myasthenia gravis, und ein Weg, um die Entdeckung von mehr genaue und spezifische Behandlungen.“
Biomarker sind hilfreich bei der Behandlung von Krankheiten, denn Sie helfen nicht nur bei der frühen Diagnose der Krankheit, sondern kann auch helfen, die Gliederung Schweregrad, den Verlauf vorherzusagen und zu erwartenden Ergebnisse und geben Sie an, welche Behandlung am effektivsten ist.
„Biomarker-Entdeckung ist ein wichtiger Schritt in der individualisierten Medizin“, sagte Siddiqi.
Laut Siddiqi, aktuelle Methoden für die Diagnose von myasthenia gravis nur sagen die ärzte, ob ein patient die Erkrankung. Es gibt keine anderen Biomarkern, die zuverlässig prognostizieren den Verlauf der myasthenia gravis bei einem Patienten, oder die beste therapeutische Antwort. Obwohl es kein Heilmittel bekannt ist, es gibt Behandlungen für die Krankheit, können die Symptome während der rest der das Leben des Patienten. Auch so, wegen myasthenia gravis ist so selten, Behandlungen extrem teuer sein kann, schwer zu finden und nicht auf den Patienten, Siddiqi sagte.
„Das finden der Antikörper ist gut für die Diagnose, aber Sie sagen uns nicht, wie der patient reagiert auf ein bestimmtes Medikament oder die Droge wird am effektivsten sein,“ Siddiqi sagte. „Was wir versuchen zu tun, mit diesem biomarker discovery ist die Entwicklung von Behandlungen, die speziell auf die Anforderungen der Patienten, genauer-management und in der Lage sein, genauer vorherzusagen, die Auswirkungen der Behandlungen.“