Метаболомный скрининг как инструмент оценки патогенеза и течения псориаза

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Псориаз ― хроническое, аутовоспалительное/аутоиммунное системное заболевание кожи. Этиология и патогенез заболевания до сих пор неясны. При псориазе наблюдаются активация Th17/IL-17 и аномалии в оси баланса Th17/Treg, однако этот патомеханизм не полностью объясняет частые метаболические нарушения. Именно поэтому необходимо искать лучшие биомаркеры в диагностике, прогнозе и мониторинге сопутствующих расстройств и терапевтических эффектов при псориазе.

Метаболомика ― новая технология, позволяющая выявлять совокупность маломолекулярных химических веществ, участвующих в метаболизме. Этот метод традиционно используется в диагностике и прогнозировании заболевания. Метаболомный скрининг имеет важное значение для клинической диагностики, терапевтического мониторинга, прогнозирования эффективности лечения псориаза и дальнейшего открытия новых терапевтических мишеней на основе метаболизма.

Фармакометаболомика направлена на прогнозирование индивидуальных различий в реакции на лечение и в развитии побочных эффектов, связанных с конкретными лекарственными препаратами.

В представленном обзоре суммируются исследования, которые показывают реакции на медикаментозное лечение на основе их метаболических профилей, полученных до, во время или после терапевтического вмешательства.

Об авторах

Ольга Юрьевна Олисова

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Автор, ответственный за переписку.
Email: olisovaolga@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2482-1754
SPIN-код: 2500-7989

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Владимир Григорьевич Кукес

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Email: elmed@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5112-6928
SPIN-код: 8498-3521

д.м.н., профессор, академик РАН

Россия, Москва

Илья Владимирович Кукес

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Email: ilyakukes@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1449-8711
SPIN-код: 1166-3569

к.м.н., н.с.

Россия, Москва

Дмитрий Владимирович Игнатьев

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Email: dmitrywork@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-8751-3965
SPIN-код: 6743-7960

MD

Россия, Москва

Вероника Валерьевна Рогачева

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Email: rogacheva-90@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4200-7887
SPIN-код: 6164-1817

аспирант

Россия, Москва

Список литературы

  1. Yang G., Xia Y., Ren W. Glutamine metabolism in Th17/Treg cell fate: applications in Th17 cell-associated diseases // Science China Life Sci. 2021. Vol. 64, N 2. Р. 221–233. doi: 10.1007/s11427-020-1703-2
  2. De Berardinis R.J., Mancuso A., Daikhin E., et al. Beyond aerobic glycolysis: transformed cells can engage in glutamine metabolism that exceeds the requirement for protein and nucleotide synthesis // Proc Natl Acad Sci USA. 2007. Vol. 104, N 49. Р. 19345–19350. doi: 10.1073/pnas.0709747104
  3. Carr E.L., Kelman A., Wu G.S., et al. Glutamine uptake and metabolism are coordinately regulated by ERK/MAPK during T lymphocyte activation // J Immunology. 2010. Vol. 185, N 2. Р. 1037–1044. doi: 10.4049/jimmunol.0903586
  4. Johnson M.O., Wolf M.M., Madden M.Z., et al. Distinct regulation of Th17 and Th1 cell differentiation by glutaminase-dependent metabolism // Cell. 2018. Vol. 175, N 7. Р. 1780–1795.e19. doi: 10.1016/j.cell.2018.10.001
  5. Klysz D., Tai X., Robert P.A., et al. Glutamine-dependent α-ketoglutarate production regulates the balance between T helper 1 cell and regulatory T cell generation // Sci Signal. 2015. Vol. 8, N 396. Р. ra97. doi: 10.1126/scisignal.aab2610
  6. Lian, G., Gnanaprakasam, J.R., Wang, T., et al. Glutathione de novo synthesis but not recycling process coordinates with glutamine catabolism to control redox homeostasis and directs murine T cell differentiation // Elife. 2018. Vol. 7. Р. e36158. doi: 10.7554/eLife.36158
  7. Lian N., Shi L.Q., Hao Z.M., Chen M. Research progress and perspective in metabolism and metabolomics of psoriasis // Chin Med J. 2020. Vol. 133, N 24. Р. 2976–2986. doi: 10.1097/CM9.0000000000001242
  8. Gauza-Włodarczyk M., Kubisz L., Włodarczyk D. Amino acid composition in determination of collagen origin and assessment of physical factors effects // Int J Biol Macromol. 2017. Vol. 104, Pt A. Р. 987–991. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2017.07.013
  9. Smith R.J., Phang J.M. The importance of ornithine as a precursor for proline in mammalian cells // J Cell Physiol. 1979. Vol. 98, N 3. Р. 475–481. doi: 10.1002/jcp.1040980306
  10. Сускова В.С., Пинсон И.Я., Олисова О.Ю. Иммунопатогенез псориаза // Клиническая дерматология и венерология. 2006. № 1. С. 68–70.
  11. Tashiro T., Sawada Y. Psoriasis and systemic inflammatory disorders // Int J Mol Sci. 2022. Vol. 23, N 8. Р. 4457. doi: 10.3390/ijms23084457
  12. Bilgiç Ö., Altınyazar H.C., Baran H., Ünlü A. Serum homocysteine, asymmetric dimethyl arginine (ADMA) and other arginine-NO pathway metabolite levels in patients with psoriasis // Arch Dermatol Res. 2015. Vol. 307, N 5. Р. 439–444. doi: 10.1007/s00403-015-1553-3
  13. Kamleh M.A., Snowden S.G., Grapov D., et al. LC-MS metabolomics of psoriasis patients reveals disease severity-dependent increases in circulating amino acids that are ameliorated by anti-TNFα treatment // J Proteome Res. 2015. Vol. 14, N 1. Р. 557–566. doi: 10.1021/pr500782g
  14. Kapoor S.R., Filer A., Fitzpatrick M.A., et al. Metabolic profiling predicts response to anti-tumor necrosis factor α therapy in patients with rheumatoid arthritis // Arthritis Rheum. 2013. Vol. 65, N 6. Р. 1448–1456. doi: 10.1002/art.37921
  15. Kang H., Li X., Zhou Q., et al. Exploration of candidate biomarkers for human psoriasis based on GC-MS serum metabolomics // Br J Dermatol. 2017. Vol. 176, N 3. Р. 713–722. doi: 10.1111/bjd.15008
  16. Madsen R.K., Lundstedt T., Gabrielsson J., et al. Diagnostic properties of metabolic perturbations in rheumatoid arthritis // Arthritis Res Ther. 2011. Vol. 13, N 1. Р. R19. doi: 10.1186/ar3243
  17. Ottas A., Fishman D., Okas T.L., et al. The metabolic analysis of psoriasis identifies the associated metabolites while providing computational models for the monitoring of the disease // Arch Dermatol Res. 2017. Vol. 309, N 7. Р. 519–528. doi: 10.1007/s00403-017-1760-1
  18. Souto-Carneiro M., Tóth L., Behnisch R., et al. Differences in the serum metabolome and lipidome identify potential biomarkers for seronegative rheumatoid arthritis versus psoriatic arthritis // Ann Rheum Dis. 2020. Vol. 79, N 4. Р. 499–506. doi: 10.1136/annrheumdis-2019-216374

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Олисова О.Ю., Кукес В.Г., Кукес И.В., Игнатьев Д.В., Рогачева В.В., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».