Fingerabdruck von multiple-Sklerose-Zellen des Immunsystems identifiziert
Forscher der Universität Zürich haben identifiziert eine Zellpopulation, wahrscheinlich spielt eine wichtige Rolle bei multipler Sklerose (MS). T-Helfer-Zellen im Blut von MS-Patienten infiltrieren, das zentrale Nervensystem, wo Sie zu Entzündungen und Schäden der Nervenzellen. Diese Entdeckung eröffnet neue Wege für die überwachung und Behandlung von MS-Patienten.
Bei der multiplen Sklerose (MS), falsch reguliertes Immunsystem die Zellen in regelmäßigen Abständen infiltrieren das Gehirn von betroffenen Patienten, verursachen Schäden, die neuronale übertragung und die neuronale Verlust. Wenn nicht richtig überwacht und behandelt, führt die Krankheit zu akkumulieren Behinderungen, die letztendlich stark einschränken im täglichen Leben der Patienten. Rund 2,5 Millionen Menschen, von denen viele junge Erwachsene leiden an der chronischen Autoimmun-Erkrankung.
„Fingerabdruck“ schädlicher Zellen des Immunsystems identifiziert
Es ist eine langjährige Interesse an der Identifizierung der „Fingerabdruck“ des immun-Zellen zu charakterisieren, dass FRAU Ein internationales team um Burkhard Becher vom Institut für Experimentelle Immunologie der Universität Zürich hat jetzt erreicht.
„Wir identifizierten eine bestimmte population von weißen Blutkörperchen, die augmented-im peripheren Blut von MS-Patienten, die haben zwei charakteristische Eigenschaften von MS: Sie bewegen aus dem Blut in das zentrale Nervensystem und dort können Sie zu Entzündungen der Nervenzellen“, erklärt Becher.
Machine learning and high-dimensional-Zytometrie
Für Ihre Studie verwendeten die Forscher hoch-dimensionalen-Zytometrie zur Charakterisierung der Immunzellen. Diese Technologie macht es möglich, zu analysieren, Millionen von Zellen in den Hunderten von den Patienten und bestimmen Ihre immun-Eigenschaften—in anderen Worten, Ihre „Fingerabdrücke“).
In der Lage sein zu analysieren, die enorme Menge von Daten in den ersten Platz, entwickelten die Wissenschaftler eine innovative machine-learning-Algorithmus. „Künstliche Intelligenz und maschinelles lernen hilft uns, erheblich reduzieren Sie die Daten, die die Komplexität, während die interpretation der Ergebnisse ist Links die Ermittler“, sagt Burkhard Becher.
Wichtige Eigenschaften von falsch reguliertes Immunzellen
Mit diesem interdisziplinären Ansatz wird das team von ärzten, Biologen und computational Wissenschaftler war in der Lage zu identifizieren, die eine population von Immunzellen im peripheren Blut von MS-Patienten, die von denen abweichen, die in anderen entzündlichen und nicht-entzündlichen Erkrankungen. Diese falsch reguliertes T-Helfer-Zellen produzieren eine neuroinflammatorische Zytokin namens GM-CSF und hohe Niveaus der chemokin-rezeptor CXCR4 und die membrane protein VLA4.
„Die Zellpopulation, die wir identifiziert hat daher zwei wesentliche Eigenschaften, die charakteristisch sind für MS: Das Zytokin bewirkt, Nervenentzündung, und Dank an die Rezeptoren der Immunzellen in das zentrale Nervensystem“, erklärt Edoardo Galli, ersten Autor der Studie. Darüber hinaus fanden die Forscher diese charakteristische Signatur zu stark vertreten sind, im Liquor und in die Läsionen im Gehirn von MS-Patienten, was einen direkten Beitrag zu der Erkrankung. Darüber hinaus wirksame immunmodulatorische Therapie stark reduziert die Bevölkerung dieser Zelle.
Starke Hinweise, aber keine Beweise, noch
„Unsere Daten zeigen deutlich eine strenge Assoziation der diese Signatur zu MS, und wir glauben, dass die Identifizierung solcher einen leicht zugänglichen biomarker bringt wichtige Wert für das MS-monitoring“, sagt Burkhard Becher.