Die Analyse der medizinischen Datenbank zeigt neue diagnostische Marker für allergische Erkrankungen

Forscher an der Universität von Gothenburg, Schweden, haben eine neue Methode entwickelt, für die Analyse von medizinischen Datenbanken, die verwendet werden können zur Identifizierung von diagnostischen Markern schneller und zu Personalisieren Medikation für allergische Störungen. Sie könnte auch reduzieren die Notwendigkeit von Tierversuchen in klinischen Studien.

Veröffentlicht in der Zeitschrift PLoS Computational Biology, die Studie baut auf Datenanalysen von den frei verfügbaren medizinischen Datenbanken vertreten Studien, der unzählige Patienten in der PubMed-Datenbank, und die microarray-Daten in einer anderen großen Datenbank. Die Verwendung von microarrays ist eine Methode, die es Wissenschaftlern ermöglicht, Studie alle 20.000 menschliche Gene, die zur gleichen Zeit für verschiedene Erkrankungen.

Gruppen von Forschern, die in Göteborg, Oslo und Rom entwickelten computergestützten Methoden simuliert werden, wie eine Veränderung in der Interaktion zwischen verschiedenen Genen der Lymphozyten (eine Art der weißen Blutkörperchen) steuert das Immunsystem. Sie identifizierten die Gene, die durch die Beurteilung von abstracts aller 18 Millionen Artikeln in PubMed, und dann baute ein Netzwerk-Modell von, wie diese Gene miteinander interagieren.

„Das Modell kann im Vergleich zu einem gedruckten Schaltkreis-Karte, in die Lymphozyten, die die Zelle benutzt, um Entscheidungen darüber zu treffen, ob zum aktivieren oder unterdrücken das Immunsystem,“ sagt Mikael Benson, ein Forscher an der Sahlgrenska-Akademie-Einheit für Klinische Systembiologie und-Berater der Queen Silvia Children ‚ s Hospital. „Diese Entscheidungen werden ständig als die Lymphozyten sind ständig ausgesetzt, die zu verschiedenen Teilchen allein durch die Atmung zum Beispiel. Einige der Partikel, die gefährlich werden könnte, und auslösen müssen, eine Entscheidung zu mobilisieren das Immunsystem. Jedoch manchmal falsche Entscheidungen getroffen werden, die führen zu verschiedenen Erkrankungen wie Allergien oder diabetes.“

Die Forscher dann durchgeführt, Daten Simulationen von, wie das Netzwerk-Modell reagierte auf die wiederholte Exposition gegenüber Partikeln, die in Folge vier Reaktionsmuster, von denen war, die das Immunsystem unterdrücken, während die anderen drei waren, um es zu lösen, in verschiedener Weise.

„Wir fanden, dass die Gene in das Modell reagiert in Lymphozyten von Patienten mit verschiedenen immunologischen Erkrankungen. Wir werden mit dem Modell zur Identifizierung von diagnostischen Markern, so dass wir Personalisieren können Medikamente, die wir testen in klinischen Studien von Allergie-Patienten.“

Benson glaubt, dass diese Methoden werden in Zukunft immer wichtiger, als die riesige Menge von Informationen in medizinischen Datenbanken wächst die ganze Zeit. Diese Informationen dienen als eine wichtige Ressource für Forscher in Ihren Bemühungen zu untersuchen und überprüfen Sie die medizinische Hypothesen.

„Diese Methoden reduzieren die Notwendigkeit von Tierversuchen und führen zu großen Einsparungen von Zeit und Geld“, sagt Benson. „Sie könnte auch bedeuten, schneller und besser-Experimente und Ihre Ergebnisse erzeugen konnten neue Erkenntnisse über die diagnostischen Markern oder neue Medikamente.“

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