Персонализированная неврология

Статья поступила в редакцию 14.01.2022 и принята к печати 28.01.2022. РЕЗЮМЕ

В обзоре представлены основные принципы персонализированной медицины в неврологии, базирующиеся на персонифицированной диагностике, включающей подходы, связанные с анализом генома человека, а также применением иных омиксных технологий, таких как нейропротеомика, нейрометаболомика. Обсуждена важность учета индивидуальных показателей пациента (биомаркеров) для наиболее точной и своевременной диагностики, контроля эффективности и безопасности терапии (тераностики). Представлена информация о микро-РНК, которые имеют перспективный диагностический потенциал. Подчеркивается значимость фармакогеномных исследований для прогнозирования эффективности терапии. Показаны сведения об изучении коннектома головного мозга и картировании мозговой сети, открывающие новые возможности понимания физиологических и патологических процессов в нервной системе. Обозначены имеющиеся трудности в развитии персонифицированной медицины на сегодняшний день и подчеркнута несомненная польза индивидуализированных подходов в неврологии.

1. DeGoma EM, Rivera G, Lilly SM, et al. Personalized vascular medicine: individualizing drug therapy. Vascular Med. 2011;16(5):391–404.

2. Kitzman JO, Snyder MW, Ventura M, Lewis AP, Qiu R, Simmons LE, et al. Non-invasive whole genome sequencing of a human fetus. Sci Transl Med. 2012 Jun 6.4(137):137ra76.

3. Saunders CJ, Miller NA, Soden SE, Dinwiddie DL, Noll A, Alnadi NA, et al. Rapid Whole-Genome Sequencing for Genetic Disease Diagnosis in Neonatal Intensive Care Units. Sci Transl Med. 2012; 4(154):154ra135.

4. Topol EJ. Individualized medicine from pre-womb to tomb. Cell. 2014 Mar 27; 157(1):241–253.

5. Hamburg MA, Collins FS. The path to personalized medicine. N Engl J Med 2010; 363(4): 301–304.

6. Jain KK. From molecular diagnostics to personalized medicine. Exp Rev Mol Diagn. 2002; 2(4):299–301.

7. Джайн К.К., Шарипов К.О. Основы персонализированной медицины. Медицина XХI века: омикс-технологии, новые знания, компетенции и инновации. Москва, 2020. С. 567.

8. Chen R, Mias GI, Li-Pook-Than J, et al. Personal omics profiling reveals dynamic molecular and medical phenotypes. Cell 2012; 148(6):1293–1307.

9. Мошковский С.А. Омикс-биомаркеры и ранняя диагностика. Биомедицинская химия. 2017;63(5):369–372. DOI: 10.18097/PBMC20176305369.

10. Hoggatt J. Personalized medicine trends in molecular diagnostics: exponential growth expected in the next ten years. Mol Diagn Ther 2011; 15(1):53–55.

11. Pene F, Courtine E, Cariou A, Mira JP. Toward theranostics. Crit Care Med. 2009;37:S50–S58.

12. Thomson A. Why do therapeutic drug monitoring. The Pharm. Journal. 2004; 273:153–S 155.

13. Pullarkat ST, Тoehlmacher J, Ghaderi V, et al. Thymidylate synthase gene response and toxicity of 5-FU chemotherapy. Pharmacogenomics J. 2001;1:65–70.

14. Zanger UM, Schwab M. Cytochrome P450 enzymes in drug metabolism: regulation of gene expression, enzyme activities, and impact of genetic variation. Pharmacol Ther. 2013 Apr;138(1):103-41. DOI: 10.1016/j.pharmthera.2012.12.007. Epub 2013 Jan 16. PMID: 23333322.

15. Scudellari M. Genomics contest underscores challenges of personalized medicine. Nat Med/ 2012;18(3):326.

16. Blackstock WP, Weir MP. Proteomics: quantitative and physical mapping of cellular proteins. Tr. Biotechnol. 1999;17:121–127.

17. Арчаков А.И. Что за геномикой? Протеомика. Вопросы мед. Химии. 2000;46:335–343.

18. Гомазков О.А. Нейропротеомика, или Как множество белков отражают функции мозга. Успехи современной биологии. 2020;140:347–358.

19. Kim MS, Pinto SM, Getnet D, et al. A draft map of the human proteome. Nature. 2014;509(7502):575–581.

20. Сахаров В.Н., Литвицкий П.Ф. Нестабильность конформации белка — общий компонент патогенеза болезней человека. Вестник РАМН. 2016;71(1):46–51. DOI: 10.15690/vramn635.

21. Максимович Н.Е., Бонь Е.И. Белки теплового шока. Свойства. Роль в адаптации. Методические подходы к определению. Биомедицина. 2020;16(2):60–67. DOI: 10.33647/2074-5982-16-2-60-67.

22. Clague MJ, Urbé S. Ubiquitin: same molecule, different degradation pathways. Cell. 2010;143(5):682−685. DOI: 10.1016/j.cell.2010.11.012.

23. Покровский В.И., Киселев О.И., Черкасский Б.Л. Прионы и прионные болезни. М.: Изд-во РАМН, 2004. С. 384.

24. Chaudhuri TK, Paul S. Protein misfolding diseases and chaperone based therapeutic approaches. FEBS J. 2006;273(7):1331–1349. DOI: 10.1111/j.1742-4658.2006.05181.x.

25. Vig PJ, Subramony SH, McDaniel DO. Calcium homeostasis and spinocerebellar ataxia-1 (SCA-1). Brain Res Bull. 2001 Oct-Nov 1;56(3-4):221-5. DOI: 10.1016/s0361-9230(01)00595-0. PMID: 11719254.

26. Завалишин И.А. Боковой амиотрофический склероз. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009. C. 272.

27. Cacabelos R. Pharmacogenomics in Alzheimer’s disease. Mini Rev. Med. Chem. 2002;2:59–84.

28. Kroh EM, Parkin RK, Mitchell PS, Tewari M. Analysis of circulating microRNA biomarkers in plasma and serum using quantitative reverse transcription-PCR (qRT-PCR). Methods. 2010; 50(4):298–301. DOI:10.1016/j.ymeth.2010.01.032.

29. Mitchell PS, Parkin RK, Kroh EM, Fritz BR, Wyman SK, Pogosova-Agadjanyan EL, et al. Circulating microRNAs as stable blood-based markers for cancer detection. Proc Natl Acad Sci USA. 2008;105(30):10513– 10518. DOI:10.1073/pnas.0804549105.

30. Топузова М.П., Алексеева Т.М., Панина Е.Б., Вавилова Т.В. Возможности использования микро-РНК в качестве биомаркера при диагностике инсульта. Артериальная гипертензия. 2018;2(5):521–530. DOI:10.18705/1607-419X-2018-24-5-521-530.

31. Zhang W, Dolan ME. The emerging role of microRNAs in drug responses. Curr Opin Mol Ther. 2010 Dec;12(6):695–702. PMID: 21154161; PMCID: PMC3233195.

32. Zhang W, Huang RS, Dolan ME. Integrating epigenomics into pharmacogenomic studies. Pharmgenomics Pers Med. 2008; 2008(1):7–14. [PubMed: 20622972].

33. Fechner P, Bleher O, Ewald M, Freudenberger K, Furin D, Hilbig IU, et al. Size does matter! Label-free detection of small molecule-protein interaction. Anal. Bioanal. Chem. 2014; 406: 4033–51.

34. Колотьева Н.А., Гильмиярова Ф.Н. Роль малых молекул в регуляции обмена веществ (обзор литературы). Клиническая лабораторная диагностика. 2019; 64 (12): 716–722. DOI: 10.18821/0869-2084-2019-64-12-716-722.

35. Ibanez C, Cifuentes A, Simo C. Recent advances and applications of metabolomics to investigate neurodegenerative diseases. Int. Rev. Neurobiol. 2015;122:95–132.

36. Кукес В.Г. Метаболизм лекарственных средств: клинико-фармакологические аспекты. 2004;18–27: 40–47.

37. Чаукина С.В. Клинико-фармакологические аспекты метаболизма лекарственных средств под действием изофермента цитохрома Р-450 CYP2D6 // Трудный пациент. 2007. № 14. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kliniko-farmakologicheskieaspekty-metabolizma-lekarstvennyh-sredstv-poddeystviem-izofermenta-tsitohroma-r-450-cyp2d6 (дата обращения: 11.11.2021).

38. Fox MD. Mapping Symptoms to Brain Networks with the Human Connectome. N Engl J Med. 2018 Dec 6;379(23):2237–2245. DOI: 10.1056/NEJMra1706158. PMID: 30575457.

39. Baliki MN., Mansour AR, Baria AT, Apkarian AV. Functional reorganization of the default mode network across chronic pain conditions. PLoS One. 2014;9(9):e106133. DOI: 10.1371/journal.pone.0106133.

40. Thorp SL, Suchy T, Vadivelu N, Helander EM, Urman RD, Kaye AD. Functional Connectivity Alterations: Novel Therapy and Future Implications in Chronic Pain Management. Pain Physician. 2018;21(3):207–214.

41. Лепехина А.С., Поспелова М.Л., Ефимцев А.Ю. и др. Клинико-нейровизуализационное сопоставление динамики функциональной коннективности головного мозга у пациентов с хронической головной болью напряжения. Современные проблемы науки и образования. 2021;3. URL: http://www.science-education.ru/article/view?id=30865 (дата обращения: 11.11.2021).