Modelowanie zawiłości chorób przewlekłych
Nadejście genomiki i proteomiki wiąże się z eksplozją danych, które wymagają teraz integracji na wielką skalę, by zmaksymalizować stopień przełożenia ich na technologie biomedyczne. Główną przeszkodą, zwłaszcza dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP), jest brak odpowiednich narzędzi do generowania modeli dynamicznych. Przy świadomości tego braku, celem projektu "Integracyjna genomika i fenotypy chorób przewlekłych: narzędzia modelujące i symulacyjne dla klinicystów" (Biobridge) było zintegrowanie baz danych zawierających informacje z tych dziedzin. Celem było włączenie danych z zakresu genomiki, proteomiki i metabolomiki do odpowiednich szlaków metabolicznych, a następnie wprowadzenie ich do środowiska stymulacyjnego, by zgłębić wiedzę na temat złożonych procesów metabolicznych. Jako przypadek testowy zespół projektu Biobridge wybrał brak równowagi nitrozoredoksowej w układzie sercowo-naczyniowym. Istnieje przekonanie, że brak równowagi nitrozoredoksowej stanowi przyczynę trzech chorób przewlekłych – przewlekłej niewydolności serca, przewlekłej obturacyjnej choroby płuc (POChP) i cukrzycy. Zaburzenia te nie tylko mają jednakowe mechanizmy metaboliczne, ale ponieważ zarządzają wykorzystaniem tlenu, wszystkie stanowią słabe prognozy i zużywają znaczną część zasobów opieki zdrowotnej. Integracyjne badanie translacyjne jest doskonałym podejściem w przypadku tych zaburzeń. Genetyka decydująca o podatności na te choroby wraz z komponentami środowiskowymi, takimi jak dieta i palenie tytoniu, stwarza niezwykle złożoną sieć zależności do rozwikłania. Badacze skupili się na skutkach treningu wytrzymałości mięśnia szkieletowego u zdrowych osobników w porównaniu z pacjentami cierpiącymi na POChP. Przeanalizowano inne poziomy układu, takie jak krew czy mięsień szkieletowy, pod kątem czynników wielowymiarowych, w tym z dziedzin "omicznych", a także środki fizjologiczne. Dwie grupy pacjentów cierpiących na POChP poddane dwóm programom ćwiczeń, obciążającym i nieobciążającym mięsień, porównano ze zdrowymi uczestnikami badania. Inne podejścia pozwoliły uzupełnić luki pozostawione przez wcześniejsze badania. Na przykład badania na zwierzętach i hodowli komórkowej pomogły odpowiedzieć na zadawane pytania przy użyciu podejścia polegającego na bioinformatycznej analizie danych. Inne badania realizowane w trakcie projektu obejmowały jedno w zakresie cukrzycy typu II prowadzone poprzez eksplorację danych, a drugie dotyczące powiązań między składem masy ciała a wydolnością u pacjentów cierpiących na POChP. Zespół Biobridge z powodzeniem wygenerował pożądane wyniki końcowe poprzez symulację przy użyciu wielopoziomowych zintegrowanych źródeł danych. Do przełomowych osiągnięć należy przygotowanie narzędzi do modelowania probabilistycznego, opracowania modelowania deterministycznego transportu tlenowego i produkcja reaktywnych gatunków tlenowych, a także integracja środowiska symulacyjnego z portalem internetowym Biobridge. Opracowane narzędzia symulacyjne mogą pomóc w identyfikacji odpowiednich biomarkerów do bezinwazyjnego monitorowania braku równowagi nitrozoredoksowej i oferują nowe środki dla klinicystów do poprawy wydajności zasobów opieki zdrowotnej. Systemy te mogą mieć zastosowanie do innych chorób przewlekłych i równie dobrze mogą prowadzić do opracowania spersonalizowanych strategii leczniczych we wczesnych stadiach choroby.
