Medycyna sieciowa

Medycyna sieciowa to zastosowanie nauki o sieciach do identyfikowania, zapobiegania i leczenia chorób. Ta dziedzina koncentruje się na wykorzystaniu topologii sieci i dynamiki sieci do identyfikacji chorób i opracowywania leków. Sieci biologiczne , takie jak interakcje białko-białko i szlaki metaboliczne , są wykorzystywane przez medycynę sieciową. Ważną rolę w tej dziedzinie odgrywają również sieci chorób , które odwzorowują zależności między chorobami a czynnikami biologicznymi. Epidemiologia jest szeroko badany przy użyciu nauki o sieciach; sieci społeczne i sieci transportowe są wykorzystywane do modelowania rozprzestrzeniania się chorób w populacjach. Medycyna sieciowa to skoncentrowana medycznie dziedzina biologii systemowej .

Tło

Termin „medycyna sieciowa” został ukuty i spopularyzowany w artykule naukowym Alberta-László Barabásiego zatytułowanym „Medycyna sieciowa - od otyłości do choroby”, opublikowanym w The New England Journal of Medicine w 2007 roku. Barabási stwierdza, że systemy biologiczne , podobnie jak systemy społeczne i technologiczne, zawierają wiele komponentów, które są połączone w skomplikowane relacje, ale są zorganizowane według prostych zasad. Korzystając z niedawnego rozwoju teorii sieci , zasady organizacji można wszechstronnie analizować, przedstawiając systemy jako złożone sieci , które są zbiorami węzłów połączonych ze sobą określoną relacją. W przypadku sieci związanych z medycyną węzły reprezentują czynniki biologiczne ( biomolekuły , choroby, fenotypy itp.), a powiązania (krawędzie) reprezentują ich relacje (interakcje fizyczne, wspólny szlak metaboliczny, wspólny gen, wspólna cecha itp.).

Trzy sieci kluczowe dla zrozumienia chorób człowieka to sieć metaboliczna , sieć chorób i sieć społeczna. Medycyna sieciowa opiera się na założeniu, że zrozumienie złożoności regulacji genów , reakcji metabolicznych i interakcji białko-białko oraz przedstawienie ich jako złożonych sieci rzuci światło na przyczyny i mechanizmy chorób. Można na przykład wywnioskować dwudzielny wykres przedstawiający powiązania chorób z powiązanymi z nimi genami za pomocą OMIM . Projekcja chorób, zwana siecią chorób ludzkich (HDN), to sieć chorób połączonych ze sobą, jeśli mają wspólny gen. Korzystając z HDN, choroby można klasyfikować i analizować na podstawie genetycznych powiązań między nimi. Medycyna sieciowa okazała się cennym narzędziem w analizie dużych danych biomedycznych.

Obszary badawcze

Interaktom

Cały zestaw oddziaływań molekularnych w komórce ludzkiej, znany również jako interaktom , może być wykorzystany do identyfikacji chorób i zapobiegania im. Sieci te zostały technicznie sklasyfikowane jako bezskalowe , dysasortacyjne sieci małych światów , charakteryzujące się wysoką centralnością pomiędzy elementami .

Zmapowano interakcje białko-białko , wykorzystując białka jako węzły i ich interakcje między sobą jako powiązania. Mapy te wykorzystują bazy danych, takie jak BioGRID i Human Protein Reference Database . Sieć metaboliczna obejmuje reakcje biochemiczne w szlakach metabolicznych , łącząc dwa metabolity , jeśli znajdują się w tym samym szlaku. Naukowcy wykorzystali bazy danych, takie jak KEGG, do zmapowania tych sieci. Inne sieci obejmują sieci sygnalizacji komórkowej , sieci regulacyjne genów i sieci RNA .

Korzystając z sieci interaktywnych, można odkrywać i klasyfikować choroby, a także opracowywać metody leczenia dzięki znajomości ich powiązań i ich roli w sieciach. Jedną z obserwacji jest to, że choroby można klasyfikować nie według ich głównych fenotypów (patofenotyp), ale według ich modułu chorobowego , który jest sąsiedztwem lub grupą składników w interakcjom, który, jeśli zostanie zakłócony, skutkuje określonym patofenotypem. Moduły chorób mogą być wykorzystywane na różne sposoby, na przykład do przewidywania genów chorób, które nie zostały jeszcze odkryte. Dlatego medycyna sieciowa stara się zidentyfikować moduł chorobowy dla określonego patofenotypu przy użyciu algorytmów grupowania .

Chorobliwy

Sieci chorób człowieka , zwane także chorobami, to sieci, w których węzłami są choroby, a powiązaniami siła korelacji między nimi. Ta korelacja jest zwykle określana ilościowo na podstawie powiązanych składników komórkowych, które dzielą dwie choroby. Pierwsza opublikowana sieć ludzkich chorób (HDN) przyjrzała się genom i stwierdziła, że wiele genów związanych z chorobą to geny nieistotne , ponieważ są to geny, które nie zakłócają całkowicie sieci i mogą być przekazywane z pokolenia na pokolenie. Sieci chorób metabolicznych (MDN), w których dwie choroby są połączone wspólnym metabolitem lub szlak metaboliczny , również zostały szeroko zbadane i są szczególnie istotne w przypadku zaburzeń metabolicznych .

Trzy reprezentacje choroby to:

Formalizm wspólnego genu stwierdza, że jeśli gen jest powiązany z dwoma różnymi fenotypami choroby, wówczas te dwie choroby prawdopodobnie mają wspólne pochodzenie genetyczne ( zaburzenia genetyczne ).
Formalizm wspólnego szlaku metabolicznego stwierdza, że jeśli szlak metaboliczny jest powiązany z dwiema różnymi chorobami, to te dwie choroby prawdopodobnie mają wspólne pochodzenie metaboliczne ( zaburzenia metaboliczne ).
Formalizm chorób współistniejących wykorzystuje sieci chorób fenotypowych (PDN), w których dwie choroby są powiązane, jeśli obserwowana współchorobowość między ich fenotypami przekracza wcześniej określony próg. To nie patrzy na mechanizm działania chorób, ale wychwytuje postęp choroby i jak wysoce powiązane choroby korelują z wyższymi wskaźnikami śmiertelności.

Niektóre sieci chorób łączą choroby z powiązanymi czynnikami poza komórką ludzką. Sieci środowiskowych i genetycznych czynników etiologicznych powiązanych ze wspólnymi chorobami, zwane „etiome”, można również wykorzystać do oceny skupienia czynników środowiskowych w tych sieciach i zrozumieć rolę środowiska w interakcji. Sieć ludzkich objawów i chorób (HSDN), opublikowana w czerwcu 2014 r., wykazała, że objawy choroby i związane z nią komponenty komórkowe są silnie skorelowane, a choroby należące do tych samych kategorii mają tendencję do tworzenia wysoce powiązanych społeczności w odniesieniu do ich objawów.

Farmakologia

Farmakologia sieciowa to rozwijająca się dziedzina oparta na farmakologii systemowej , która zajmuje się wpływem leków zarówno na interakcję, jak i na chorobę. Sieć lek-cel (DTN) może odgrywać ważną rolę w zrozumieniu mechanizmów działania leków zatwierdzonych i eksperymentalnych. Pogląd na farmaceutyki oparty na teorii sieci opiera się na wpływie leku na interaktom, zwłaszcza na region, w którym znajduje się cel leku . Terapia skojarzona złożonej choroby (polifarmakologia) jest sugerowana w tej dziedzinie od 1 aktywny składnik farmaceutyczny (API) ukierunkowany na jeden cel może nie wpływać na cały moduł chorobowy. Koncepcję modułów chorobowych można wykorzystać do odkrywania leków , projektowania leków i opracowywania biomarkerów do wykrywania chorób. Istnieje wiele sposobów identyfikacji leków za pomocą farmakologii sieciowej; prostym tego przykładem jest metoda „winy przez skojarzenie”. Oznacza to, że jeśli dwie choroby są leczone tym samym lekiem, lek, który leczy jedną chorobę, może leczyć drugą. Zmiana przeznaczenia leków , interakcje lek-lek i lek skutki uboczne były również badane w tej dziedzinie.

Epidemie sieciowe

Epidemie sieciowe zostały zbudowane poprzez zastosowanie nauki o sieciach do istniejących modeli epidemii , ponieważ wiele sieci transportowych i sieci społecznościowych odgrywa rolę w rozprzestrzenianiu się chorób. Sieci społecznościowe zostały wykorzystane do oceny roli więzi społecznych w rozprzestrzenianiu się otyłości w populacjach. Modele i koncepcje epidemii, takie jak rozprzestrzenianie się i śledzenie kontaktów , zostały przystosowane do wykorzystania w analizie sieci. Modele te można wykorzystać w zdrowia publicznego w celu wdrożenia strategii, takich jak szczepienia celowane i został niedawno wykorzystany do modelowania rozprzestrzeniania się epidemii wirusa Ebola w Afryce Zachodniej w różnych krajach i kontynentach.

Sieci leków na receptę (DPN)

Ostatnio niektórzy badacze mieli tendencję do przedstawiania stosowania leków w formie sieci. Węzły w tych sieciach reprezentują leki, a krawędzie reprezentują jakiś związek między tymi lekami. Cavallo i in. (2013) opisali topologię sieci współprzepisywania recept, aby pokazać, które klasy leków są najczęściej przepisywane wspólnie. Bazzoniego i in. (2015) doszli do wniosku, że DPN współprzepisanych leków są gęste, silnie skupione, modułowe i różnorodne. Askar i in. (2021) stworzyli sieć poważnych interakcji lek-lek (DDI), pokazując, że składa się ona z wielu klastrów.

Inne sieci

Rozwój narządów i innych układów biologicznych można modelować jako struktury sieciowe, w których cechy kliniczne (np. radiograficzne, czynnościowe) można przedstawić jako węzły, a relacje między tymi cechami są reprezentowane jako powiązania między takimi węzłami. Dlatego możliwe jest wykorzystanie sieci do modelowania dynamicznej interakcji układów narządów.

Wdrożenie edukacyjne i kliniczne

Channing Division of Network Medicine w Brigham and Women's Hospital została utworzona w 2012 roku w celu badania, reklasyfikacji i opracowywania metod leczenia złożonych chorób z wykorzystaniem nauki o sieciach i biologii systemowej . Koncentruje się na trzech obszarach:

Epidemiologia chorób przewlekłych wykorzystuje genomikę i metabolomikę w dużych, długoterminowych badaniach epidemiologicznych, takich jak badanie zdrowia pielęgniarek .
Systems Genetics & Genomics koncentruje się na złożonych chorobach układu oddechowego, w szczególności POChP i astmie , w badaniach na mniejszej populacji.
Patologia systemów wykorzystuje multidyscyplinarne podejścia, w tym teorię kontroli , systemy dynamiczne i optymalizację kombinatoryczną , aby zrozumieć złożone choroby i kierować projektowaniem biomarkerów .

Massachusetts Institute of Technology oferuje kurs licencjacki zatytułowany „Medycyna sieciowa: wykorzystanie biologii systemów i sieci sygnalizacyjnych do tworzenia nowatorskich terapii przeciwnowotworowych”. Ponadto Harvard Catalyst (The Harvard Clinical and Translational Science Center) oferuje trzydniowy kurs zatytułowany „Wprowadzenie do medycyny sieciowej”, otwarty dla specjalistów klinicznych i naukowych ze stopniem doktora.

Zobacz też