Теперь исследователи в Тель-Авивском университете обнаружили ген, который может показать, ответят ли люди, вероятно, хорошо на антидепрессанты SSRI, и обычно и в определенных формулировках. Новый биомаркер, как только это утверждено в клинических испытаниях, мог использоваться, чтобы создать генетический тест, позволяя врачам обеспечить персонализированное лечение депрессии.
Докторанты Керен Овед и Ейелет Морэг привели исследование под руководством доктором Дэвидом Гурвицем из Отдела Молекулярной Генетики и Биохимии в Медицинском факультете TAU Sackler и доктором Ноамом Шомроном из Отдела Клетки и Биологии Развития в Медицинском факультете TAU Sackler и Школе Sagol Нейробиологии. Преподаватели Sackler профессор Моше Рехэви из Отдела Физиологии и Фармакологии и доктора Метсады Пасмник-Чора Единицы Биоинформатики были соавторами исследования, опубликованного в Переводной Психологии.
«SSRIs только работают приблизительно на 60 процентов людей с депрессией», сказал доктор Гурвиц. «Препарат от других семей антидепрессантов мог быть эффективным для некоторых из других. Мы работаем, чтобы переместить лечение депрессии от эмпирического подхода до хорошо-пригодного, персонализированного режима».
Хорошие новости для подавленногоБольше чем 20 миллионов американцев каждый год страдают от выведения из строя депрессии, которая требует клинического вмешательства. SSRIs, такие как прозак, Золофт и Celexa являются новейшими и самые популярные лекарства для лечения. Они, как думают, работают, блокируя реабсорбцию серотонина нейромедиатора в мозгу, оставляя больше из него доступным, чтобы помочь клеткам головного мозга послать и получить химические сигналы, таким образом повышая настроение.
Не в настоящее время известно, почему некоторые люди отвечают на SSRIs лучше, чем другие.Чтобы найти гены, которые могут быть позади живого отклика мозга к SSRIs, исследователи TAU сначала применили Пароксетин SSRI – фирменный знак Paxil – к 80 наборам клеток или «клеточным линиям», от Национальной лаборатории для Генетики израильского Населения, биобанка генетической информации об израильских гражданах, расположенных в Медицинском факультете TAU Sackler, и направили доктором Гурвицем. Исследователи TAU тогда проанализировали и сравнили профили РНК большинства и наименее отзывчивых клеточных линий.
Ген под названием CHL1 был произведен на более низких уровнях в самых отзывчивых клеточных линиях и в более высоких уровнях в наименее отзывчивых клеточных линиях. Используя простой генетический тест, врачи могли однажды использовать CHL1 в качестве биомаркера, чтобы определить, предписать ли SSRIs.«Мы хотим закончить с анализом крови, который позволит нам говорить пациенту, какой препарат является лучшим для него», сказал Овед. «Мы на ранних стадиях, работающих на клеточном уровне.
Затем прибывает проверяя в животных и людей».Пересмотр прежнего мнения, как работают антидепрессантыИсследователи TAU также хотели понять, почему уровни CHL1 могли бы предсказать живой отклик к SSRIs.
С этой целью они применили Пароксетин к линиям клетки человека в течение трех недель – время, которое требуется для клинического ответа на SSRIs. Они нашли, что Пароксетин вызвал увеличенное производство гена ITGB3 – чей продукт белка, как думают, взаимодействует с CHL1, чтобы способствовать развитию новых нейронов и синапсов. Результат – ремонт дисфункциональной передачи сигналов в отделах головного мозга, управляющих настроением, которое может объяснить действие антидепрессантов SSRI.Это объяснение отличается от обычной теории, что SSRIs непосредственно облегчают депрессию, запрещая реабсорбцию серотонина нейромедиатора в мозгу.
Доктор Шомрон добавляет, что новое объяснение решает давнюю тайну относительно того, почему требуется по крайней мере три недели для SSRIs, чтобы ослабить симптомы депрессии, когда они начинают подавлять реабсорбцию после пары дней – развитие нейронов и синапсов занимает недели, не дни.Исследователи TAU работают, чтобы подтвердить их результаты на молекулярном уровне и с моделями животных.
Адва Хэдэр, студент владельца в лаборатории доктора Гурвица, использует тот же самый подход, чтобы найти биомаркеры для персонализированного лечения болезни Альцгеймера.