Los científicos crean un vasto recurso de datos para descubrir los subtipos de ELA
Una resonancia magnética con una señal aumentada en la parte posterior de la cápsula interna que se puede rastrear hasta la corteza motora de acuerdo con el diagnóstico de ELA. Crédito: Frank Gaillard/Wikipedia
Un nuevo recurso de datos basado en la nube desarrollado conjuntamente por científicos de Cedars-Sinai proporciona a la comunidad de investigación un conjunto integral de herramientas para ayudar a identificar nuevos subtipos de esclerosis lateral amiotrófica (ELA), un desorden neurológico.
La herramienta basada en la web es parte de un esfuerzo de colaboración con más de 100 científicos llamado Answer ALS, que incluye datos biológicos y clínicos de más de 1000 pacientes con ELA. La información está destinada a ayudar a los investigadores de todo el mundo a comprender mejor la ELA, también conocida como enfermedad de Lou Gehrig. Los detalles del recurso se describen en la revista revisada por pares Nature Neuroscience.
«Este es uno de los mayores recursos para muestras de ELA en el mundo», dijo Clive Svendsen, Ph.D., director ejecutivo de el Instituto de Medicina Regenerativa de la Junta de Gobernadores de Cedars-Sinai y coautor del artículo y codirector del programa Answer ALS. «Es un paso fundamental para encontrar nuevos tratamientos para una enfermedad muy compleja que realmente no tiene tratamientos efectivos disponibles».
La ELA es una enfermedad neurodegenerativa progresiva que daña las células nerviosas conocidas como neuronas motoras en el cerebro y la médula espinal. cordón, lo que conduce a la pérdida del control muscular. Sin cura conocida, por lo general es fatal dentro de los cinco años posteriores al diagnóstico.
Descubrir nuevos subtipos de ELA puede proporcionar pistas sobre cómo una persona puede responder al tratamiento. Esta información es útil para guiar el manejo de la enfermedad y puede ayudar a desarrollar nuevos medicamentos que se dirijan a células y vías específicas que solo se pueden encontrar en ciertos subgrupos.
«No creemos que la ELA sea una enfermedad ”, dijo Svendsen, quien también es profesor de Ciencias Biomédicas y Medicina. «Es muy complejo y creemos que hay diferentes subtipos que pueden abordarse de manera diferente. Solo necesitamos descubrirlos».
Para construir con éxito la base de datos, los científicos primero tuvieron que crear un modelo de la enfermedad que pudiera utilizarse para ayudar a estudiar cómo se desarrolla la ELA. La creación de modelos de enfermedades neurodegenerativas ha sido un desafío notorio debido a la falta de modelos animales confiables o muestras de pacientes en las primeras etapas de la enfermedad.
Para superar este problema, los investigadores utilizaron células madre pluripotentes inducidas (conocidas como iPSC), que se pueden implementar para producir cualquier tipo de célula en el cuerpo y en cualquier etapa de desarrollo. Luego, el equipo convirtió estas células madre en las neuronas de la médula espinal que mueren en la ELA, esencialmente una biopsia neural personalizada. Luego, estos se analizaron utilizando las últimas técnicas moleculares, lo que le dio al equipo la capacidad de buscar proteínas que pudieran haberse visto afectadas por la enfermedad.
«La proteómica es una de las herramientas más poderosas que tenemos para observar realmente el contenido de proteínas de una célula, lo que nos brinda información sobre objetivos de tratamiento atractivos», dijo Jennifer Van Eyk, Ph.D., profesora de Cardiología, Ciencias Biomédicas y Patología y Medicina de Laboratorio, y un autor del estudio que dirigió el análisis proteómico.
Los detalles del modelo se publicaron previamente en la revista revisada por pares iScience. El equipo, con Svendsen como uno de los dos autores correspondientes, demostró que se puede usar un enfoque multiómico integrado para comprender más sobre las neuronas motoras de las iPSC.
Con el modelo implementado, los investigadores recolectaron muestras de sangre de más de 1,000 pacientes con ELA de todo el país. Las muestras se enviaron a Cedars-Sinai, donde Dhruv Sareen, Ph.D., director ejecutivo del Centro de Biofabricación Cedars-Sinai y director de la instalación de células madre pluripotentes inducidas en el Instituto de Medicina Regenerativa, y su equipo reprogramaron los glóbulos blancos. en células iPS para cada paciente que luego se convirtieron en neuronas motoras.
«La creación de estas muchas líneas de células iPS y la generación de neuronas a partir de ellas nunca antes se había hecho a esta escala», dijo Sareen, quien también es profesor asociado de Ciencias Biomédicas. «Esperamos que esta plataforma nos permita profundizar más en los mecanismos que conducen a la ELA. Además, ahora podemos proporcionar estas células de pacientes a toda la comunidad de investigación a través de nuestro repositorio».
Todos los datos son se recopilan y depositan continuamente en un portal en línea de código abierto, donde los científicos pueden descargar todos los datos de cada muestra.
«Este fue un gran esfuerzo de colaboración, y esperamos que la información que recopilamos ayude a liderar al descubrimiento de nuevos subtipos moleculares de ELA. Con este conocimiento, por fin podremos desarrollar medicamentos dirigidos a estos subtipos, sentando las bases para terapias nuevas y mejoradas», dijo Svendsen.
La respuesta ALS La plataforma fue diseñada por Svendsen y Jeffrey Rothstein, MD, Ph.D., de la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins en Baltimore. Otros colaboradores incluyen científicos de la Universidad de California, San Francisco, el Instituto de Tecnología de Massachusetts, la Universidad de California, Irvine, el Centro Médico Wexner de la Universidad Estatal de Ohio, la Universidad de Columbia, la Universidad de Emory, la Universidad de Washington en St. Louis, la Universidad de Northwestern, On Point Scientific Inc. y Microsoft Corp. Puede encontrar una lista completa de las contribuciones en el documento.
Explore más
La investigación de ALS sugiere que las células madre se «envejezcan» para acelerar el progreso hacia la búsqueda de tratamientos Más información: Emily G. Baxi et al, Answer ALS, un recurso a gran escala para ELA esporádica y familiar que combina datos clínicos y multiómicos de líneas celulares pluripotentes inducidas, Nature Neuroscience (2022). DOI: 10.1038/s41593-021-01006-0 Información de la revista: Nature Neuroscience , iScience
Proporcionado por Cedars-Sinai Medical Center Cita: Los científicos crean un vasto recurso de datos para descubrir los subtipos de ALS (2022, 3 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-02-scientists-vast-resource-uncover-als.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.