Ученые из Германии и США проанализировали плазму мышей и нашли набор генов, по которым можно предсказать исход лечения как у мышей, так и у людей. В своей статье, опубликованной в журнале PLoS Biology, они предположили, что ключевую роль в эффективности лечения играет чувствительность глюкокортикоидных рецепторов.
В развитых странах депрессия нередко становится причиной временной нетрудоспособности: в списке симптомов этого заболевания — снижение настроения, нарушения сна, аппетита и способности к концентрации внимания. В зависимости от клинической картины, пациенту назначают антидепрессанты, однако их действие не всегда оказывается успешным и лишь в трети случаев приводит к значительному улучшению состояния пациента.
Установить связь между откликом на лекарство и профилем пациента довольно сложно из-за индивидуальных различий и внешних факторов, которые сложно учесть. В связи с этим ученые изучают депрессию на животных: воссоздают те или иные симптомы, и изучают влияние антидепрессантов на их изменение. Что касается биомаркеров, то до сих пор точно неизвестно, какие гены отвечают за депрессию и за то, окажутся ли антидепрессанты эффективными.
Группа ученых из Германии и США под руководством Мэриэнн Мюллер (Marianne B. Müller) из Института психиатрии Общества Макса Планка решила найти гены чувствительности к антидепрессантам, отобрав животных, которые особенно хорошо и особенно плохо реагируют на лечение, и изучить их транскриптом в анализе крови.
Для этого ученые взяли 140 мышей; в течение 15 дней 50 мышей получали плацебо, а 90 принимали пароксетин — антидепрессант, селективный ингибитор обратного захвата серотонина. После приема препарата их направляли на тест принудительного погружения (англ. forced swim test) — поведенческий тест, который показывает желание животного выбраться из опасной для жизни ситуации. По результатам этого теста животных делили на три группы в зависимости от того, как быстро мыши «сдавались».
Результаты теста принудительного погружения у животных, которые принимали препарат, показали как значительное снижение времени борьбы (p < 0,000), так и его значительное увеличение (p < 0,000). Это позволило ученым отобрать мышей на основе их чувствительности к препарату. Концентрация пароксетина в плазме была одинаковой среди тех, кто хорошо отреагировал на препарат и среди тех, кто отреагировал плохо (p = 0,19), зато его концентрация в мозге отличалась в этих группах (p < 0,05). В то же время, его концентрация в плазме и в мозге высоко коррелировали (p < 0,0001).
Чтобы выявить отличия между группой плацебо и двумя активными группами, ученые провели анализ экспрессии генов в образцах крови. Экспрессия не отличалась в группе плацебо и группе пароксетина, но отличалась среди тех, кто показал разные результаты в поведенческом тесте: ученые обнаружили различия в 259 транскриптах. Тем не менее, авторы не обнаружили общей схемы регуляции в пределах выбранного набора генов, сравнив данные анализа крови с анализами тканей мозга.
После этого ученые решили проверить релевантность полученных результатов на людях с депрессией. Они взяли образцы 86 пациентов и проверили, связаны ли изменения в экспрессии генов с результатами лечения антидепрессантами. Оказалось, что изменения в экспрессии на 76 процентов точно предсказывают исход лечения антидепрессантом: 50-процентное улучшение по
12 неделю лечения.
Дополнительно ученые сравнили образцы крови мышей, которые принимали пароксетин, с образцами мышей, которых лечили дексаметазоном — агонистом глюкокортикоидного рецептора. Исследователи выяснили, что в наборе генов, ответственных за успешное действие пароксетина, присутствуют в большом количестве и гены, которые регулируют глюкокортикоидные рецепторы.
Авторы, таким образом, приходят к выводу о том, что им удалось обнаружить общие для двух видов биологические маркеры, по которым можно предсказать, будет ли лечение антидепрессантом успешным. Также они обнаружили, что ключевым элементом успешного лечения может быть чувствительность глюкокортикоидных рецепторов. Сложность исследования накладывает на него которые ограничения, однако авторы считают, что избранный ими подход еще принесет много пользы в понимании действия антидепрессантов.
Масштабные исследования позволили найти участки генома, связанные с невротизмом, и с большим депрессивным расстройством. Также мы писали о роли неандертальских генов в предрасположенности современных людей к депрессии и другим состояниям.
Анна Зинина
Проект получил название Unknome
Британские исследователи представили пополняемую и редактируемую пользователями базу данных белков, в которой они ранжируются по степени того, насколько мало о них известно. Проект призван обратить внимание на подобные белки и ускорить процесс их изучения. Публикация об этом появилась в журнале PLoS Biology. Как известно со времени прочтения человеческого генома, в нем закодировано примерно 20 тысяч белков. Применение протеомного и транскриптомного подхода в прошедшие после этого два десятилетия подтвердило, что большинство из них экспрессируются, и позволило выяснить назначение многих из них. Тем не менее, многие белки до сих пор остаются не охарактеризованными несмотря на то, что значительная их часть эволюционно консервативна и может выполнять критически важные функции. Во многом это связано с тем, что исследователи склонны фокусироваться на уже изученных белках, поскольку такие работы дают более предсказуемый результат. Чтобы систематизировать подход к идентификации и характеризации неизвестных белков, сотрудники Лаборатории молекулярной биологии британского Совета по медицинским исследованиям, Кембриджского и Оксфордского университетов под руководством Мэтью Фримена (Matthew Freeman) и Шона Манро (Sean Munro) создали и выложили в открытый доступ базу данных Unknome (буквально «незном», сокращенное от unknown genome — «неизвестный геном»). Она содержит ортологичные по базе PANTHER и собранные в кластеры последовательности белков человека и популярных модельных животных (таких, например, как кишечная палочка, дрозофила и мышь), взятые из базы UniProt. Им присваивается численная оценка «известности» (knownness) на основании аннотаций в проекте Gene Ontology (GO). Пользователи могут присваивать им свою оценку, исходя из имеющейся информации. Авторы работы оценили пригодность Unknome как основания для экспериментальной работы, выбрав с его помощью набор из 260 белков дрозофилы с неизвестными функциями (показатель известности 1,0 и менее), сохранившихся у людей. Нокдаун некоторых из этих генов с помощью РНК-интерференции приводил к утрате жизнеспособности. Функциональный скрининг остальных указал на участие некоторых в фертильности, развитии организма, передвижении, контроле качества синтезированных белков и устойчивости к стрессу. Выборочное выключение генов с использованием CRISPR/Cas9 определило два гена, отвечающих за мужскую фертильность, и компонент сигнального пути Notch, принимающего участив нейрогенезе, онкогенезе и связанного с различными неврологическими заболеваниями и пороками развития. Исследователи заключают, что тщательная оценка недостаточности знаний о функции гена и кодируемого им белка предоставляет ценный ресурс для поиска направлений биологических исследований и, возможно, стратегий их эффективного финансирования. Иногда на точность генетических баз данных могут влиять весьма неожиданные факторы. В материале «Наследили тут» можно почитать о том, как данные в одной из таких баз оказались испорчены неизвестными паразитами.