Analisi del Sangue Prevede il Rischio di Malattie Autoimmuni

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Un nuovo test che misura molecole piccole nel sangue valuta il rischio di malattie autoimmuni usando l'intelligenza artificiale.

L'analisi di piccole molecole nel sangue (metaboliti), in combinazione con fattori dello stile di vita, come l'esercizio fisico e l'alcool, può prevedere la probabilità di avere una malattia autoimmune con un’accuratezza del 93%. Lo studio è stato pubblicato su Frontiers in Molecular Biosciences – Metabolomics.
 
I ricercatori hanno utilizzato la metabolomica mirata e hanno confrontato il profilo metabolico dei pazienti con malattia autoimmune con il profilo metabolico di individui sani, utilizzando tre diversi modelli statistici e una rete neurale artificiale.
 
Malattie autoimmuni e stile di vita moderno
Le malattie autoimmuni stanno aumentando rapidamente in tutto il mondo. Vi sono prove crescenti che suggeriscono che la causa sottostante delle malattie autoimmuni è la disfunzione metabolica direttamente collegata al moderno stile di vita e alla dieta. Tuttavia, questi fattori non sono adeguatamente affrontati nell'attuale approccio medico.
 
Questo è il primo test che integra il profilo metabolomico e le abitudini di vita di un individuo per stimare il rischio di malattie autoimmuni
 
Questo nuovo test avvicina la metabolomica all'applicazione clinica come strumento aggiuntivo per i medici che affrontano le malattie autoimmuni. I ricercatori che hanno partecipato allo studio hanno sviluppato tre diversi modelli di previsione per stimare la probabilità che la presenza di malattie autoimmuni raggiunga una precisione predittiva del 93%.
 
L'input consiste nell'analisi del sangue degli acidi grassi totali quantificati mediante gascromatografia / spettrometria di massa e dei fattori di rischio modificabili di B.M.I., sesso, età, esercizio fisico e consumo di alcol. Complessivamente, sono state analizzate 28 variabili per prevedere il rischio di diverse malattie autoimmuni, tra cui la tiroidite di Hashimoto, l'artrite reumatoide, la psoriasi, la sclerosi multipla, la malattia infiammatoria intestinale, la vitiligine e altre malattie autoimmuni meno frequenti.
 
Il modello è stato in grado di prevedere correttamente fino al 93% quelli con Malattia Autoimmune e il 78,9% per la popolazione totale in uno studio di caso-controllo nidificato retrospettivo di 403 individui, mentre importanti markers biologici sono stati identificati attraverso Reti Neurali Artificiali.
 
Questi risultati suggeriscono che un profilo metabolico specifico è associato alla presenza di malattie autoimmuni e può essere utilizzato come strumento aggiuntivo nella diagnosi precoce di questo gruppo di malattie.
 
La metabolomica è sempre più utilizzata nella ricerca volta a scoprire e identificare i markers biologici per le malattie croniche. Un'impronta metabolica distinta delle malattie autoimmuni può aiutare alla loro prevenzione e diagnosi precoce. "La maggior parte dei pazienti con malattie autoimmuni vengono diagnosticati mesi o anni dopo la presentazione dei primi sintomi della malattia, rendendo il trattamento più difficile. Il modello predittivo è il risultato di anni di ricerca e aiuterà notevolmente nella diagnosi e nel trattamento precoci", afferma il Dr. Dimitris Tsoukalas, ricercatore principale dello studio.
 
Il modello di predizione è stato sviluppato dal team di ricerca di Metabolomic Medicine® in collaborazione con ricercatori di università internazionali, tra cui la Albert Einstein School of Medicine di New York, negli Stati Uniti, La Scuola di Medicina di Atene in Grecia, il European Institute of Nutritional Medicine, e la Golden Helix Foundation di Oxford, nel Regno Unito.




Targeted Metabolomic Analysis of Serum Fatty Acids for the Prediction of Autoimmune Diseases
Dimitris Tsoukalas1,2,3, Vassileios Fragoulakis4, Evangelia Sarandi2,5, Anca Oana Docea6, Evangelos Papakonstaninou2, Gerasimos Tsilimidos2, Chrysanthi Anamaterou2, Persefoni Fragkiadaki5, Michael Aschner7, Aristidis Tsatsakis3,5, Nikolaos Drakoulis8 and Daniela Calina1

ORIGINAL RESEARCH ARTICLE
Front. Mol. Biosci., 01 November 2019 | 
https://doi.org/10.3389/fmolb.2019.00120 

1Department of Clinical Pharmacy, Faculty of Pharmacy, University of Medicine and Pharmacy, Craiova, Romania
2Metabolomic Medicine, Health Clinic for Autoimmune and Chronic Diseases, Athens, Greece
3E.INu.M, European Institute of Nutritional Medicine, Rome, Italy
4The Golden Helix Foundation, London, United Kingdom
5Laboratory of Toxicology and Forensic Sciences, Medical School, University of Crete, Heraklion, Greece
6Department of Toxicology, Faculty of Pharmacy, University of Medicine and Pharmacy, Craiova, Romania
7Department of Molecular Pharmacology, Albert Einstein College of Medicine, The Bronx, NY, United States
8Research Group of Clinical Pharmacology and Pharmacogenomics, Faculty of Pharmacy, School of Health Sciences, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece


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