Порто-синусоїдний судинний розлад (PSVD) - рідкісна хвороба. Її особливістю є те, що в пацієнтів наявна гіпертензія в портальній вені при відсутності цирозу печінки. Спільноті гепатологів відома гістологічна картина PSVD і неспецифічні підходи до лікування, але що невідомо - чому ця хвороба виникає, яка її патобіологія, і як її ідентифікувати неінвазивним шляхом. В статті, де я з колегою розділив перше авторство, ми описуємо метаболомні сигнатури, які дозволяють відокремити пацієнтів з PSVD від пацієнтів з цирозом та людей без хвороб печінки і описуємо зміни в метаболічних шляхах, характерні для PSVD.

Ми почали роботу над цим проєктом чотири роки тому. Тоді, під час конференції нашої дослідницької групи, ми разом з колегами Георгом Семмлером (інший ведучий автор статті) та Бернардом Шайнером (автор-кореспондент) взяли олівець, папір і написали чернетку дизайну цього дослідження. Георг та Бернард - лікарі нашого відділення, які багато досліджують судинні хвороби печінки. Ми подумали, що, якщо ми наберемо когорту пацієнтів з PSVD й зробимо повний метаболом їх сироватки, то знайдемо зміни, пов'язані з PSVD.

Потім - багато роботи моїх колег щодо пошуків фінансування, рекрутингу пацієнтів, рекрутингу здорових волонтерів й пацієнтів з цирозом з нашого іншого клінічного дослідження. Щоб дослідити метаболом, ми працювали з CeMM Molecular Discovery Plaftorm, які робили масс-спектрометрію й перетворили сироватки пацієнтів на дані.

Це був мій перший досвід роботи з метаболомікою й мені було цікаво застосувати й стандартні методи аналізу для таких даних, й машинне навчання. За результатами аналізу наша група вперше описала розлади обміну адипінової кислоти при PSVD. Несподівано, цей метаболіт не є первинним людським метаболітом, або метаболітом мікробіому кишківника. Тобто, є ксенобіотиком для нас. Зазвичай метаболізм цього ксенобіотику відбувається через β-оксидацію на менші молекули, однак при PSVD, через невідомий генетичний або епігенетичний чинник, цього не відбувається. Це звужує подальший пошук причин PSVD до маленького переліку ферментів та механізмів їх регуляцій. Решта описаних нами порушень належали до шляхів обміну піримідінів, гліцину, серину та треоніну.

З рештою, машинне навчання за допомогою нейронних мереж допомогло чудово відрізнити PSVD від здорових волонтерів використовуючи шість метаболітів (чутливість = 0.95, специфічність = 1) й, завдяки чотирьом метаболітам, від пацієнтів з цирозом (чутливість = 0.8, специфічність = 0.9).

Щоб переконатися в тому, що наші метаболіти дійсно є гарними предикторами PSVD, ми запросили до дослідження колег з Університету Барселони, хто також вивчає PSVD. На валідації підтвердилися, що метаболіти, які обрало наше машинне навчання, дійсно дозволяють диференціювати пацієнтів з PSVD. А саме, за допомогою концентрації таурохолієвої кислоти - диференціювати від здорових волонтерів, а співвідношення таурохолієвої кислоти та L-аспарагінату - від пацієнтів з цирозом (AUROC = 0.90 та 0.72 відповідно).

Надалі це відкриває шлях до покращення неінвазивної діагностики в клінічних умовах використовуючи пріоритизовані нами мтеаболіти, а також дослідити, які саме (епі)генетичні чинники викликають такі зміни метаболому.

- - -
Стаття (відкритий доступ):
Semmler G., Petrenko O. et al. Metabolomic profiles differentiate between porto-sinusoidal vascular disorder, liver cirrhosis, and healthy individuals. JHEP Rep. 101208 (2024).
https://www.jhep-reports.eu/article/S2589-5559(24)00212-X/fulltext
Зображення: графічний абстракт по ліцензії CC BY-NC-ND 4.0.

(2/2)

*➡️ *Якщо ви студент, має сенс почитати та вивчити чим відрізняються технології: sequencing by synthesis (Illumina), single-molecule real-time sequencing (PacBio), nanopore sequencing (Oxford Nanopore). Вивчіть, коли яку краще застосовувати.

*➡️ *Якщо ви практикуючий лікар, то перечитайте, чи ваші гайдлайни не почали радити секвенування панелей замість нескінченних ПЛР для пошуку патогенних варіантів. Коли я працював в інтернатурі це вже було в окремих гайдлайнах ESMO та медико-генетичних рекомендаціях. Думаю, зараз секвенування включено до значно більшої кількості рекомендацій, особливо щодо вибору терапії в онкології.
*➡️ *Якщо ви вчений або завлаб, то оцініть інвентар. Піросеквенатори, технології на чипах, секвенатори Ion Torrent - якщо ви плануєте використовувати щось з цього у перспективі, цілком можливо, що має більший сенс здати це в музей і користуватися більш сучасними підходами (бо в дослідницьких грантах нам "технологічної знижки" не робитимуть, а гранти такі нам від ЄС отримувати потрібно). Окрім як якщо ви маєте нішеве застосування та знаєте, що робите: наприклад, ДНК-чіпи досі є цілком ОК для copy number variation. Але тоді й цей допис вам не потрібен. Також прийміть те, що хоча Illumina з короткими прочитаннями й досі є королем в більшості застосувань, якщо ви не плануєте, щоб ваш секвенатор Illumina працював майже постійно з повним навантаженням зразками - скоріш за все, дешевше вам буде з кимось скооперуватися замість того, щоб купляти новий девайс (чомусь особливо цім грішать українські університети; в моїй Alma mater ОНМедУ секвенатор, напевно, так досі й стоїть як в музеї, щоб показувати студентам. Нам на усю країну вистачить декількох facilities з секвенування, чесно).

tldr; не секвенування нового покоління, а масове паралельне секвенування. Не друге-третє покоління, а sequencing by synthesis/nanopore/single-molecule real-time sequencing, залежно від мети.

Після розуміння різниці в технологіях секвенування і порівняння цін може прийти думка, що треба секвенувати в китайської BGI. Я б подумав ще раз.

(1/2) ? Секвенування: нового покоління, або не дуже?

Привіт. В Україні сьогодні є компанії та лабораторії, які роблять секвенування матеріалу і для клінічних, і для дослідницьких потреб. Ви знаєте майже усе, що необхідно, якщо ви хоч раз читали наукову статтю з використанням масового паралельного секвенування ДНК (наприклад, для пошуку нових мутацій при певній хворобі, для оцінки ризиків або прогнозу стосовно окремих злоякісних пухлин тощо) або РНК (для оцінки експресії генів з певної тканини або навіть окремих клітин). Іноді це за звичкою або для маркетингу досі називають "секвенуванням нового покоління / NGS". Про це і напишу. Але спочатку екскурс в історію.

*▶️*Перші. Коли Україна ще була зовсім молодою державою, а Проєкт геному людини лише розпочався, в ходу було секвенування за методом Сангера - ним перший геном і секвенували. Це повільний та відносно дорогий метод, і сьогодні використовується хіба для невеликих послідовностей на кшталт вірусів, або при генотипуванні (що набагато розумніше, ніж робити nцять+ ПЛР проти одного гену у сподіваннях, що один з праймерів буде тим самим. Українські лабораторії, не робіть так, будь ласка). Для людей з пристрастю до упорядкування усього це традиційно називалося "перше покоління".

*▶️*▶️* *Другі. Відповідно, коли з'явилися методи, які дозволяли робити те ж саме, але для мільйонів+ нуклеотидів ДНК/РНК за раз, та ще й набагато дешевше, усіх це вразило настільки, що це назвали "секвенуванням нового покоління". Тоді на дворі був початок 2000-х, інвесторам і усім іншим назва сподобалася, так що "друге покоління" прийшло саме під таким лейблом. Було багато різних спроб це продати світу, але важливо знати про дві компанії: Thermo Fisher та Illumina. Сьогодні Illumina займає чи не 80% долі ринку. Те, що об'єднувало "друге" покоління - так звані короткі прочитання. Річ у тому, що в процесі підготування зразка, нуклеїнові кислоти дробляться на багато фрагментів певної довжини, а потім комп'ютерні чарівники збирають з них назад гени вже аналізуючі дані.

*▶️*▶️*▶️ *Треті. З часом люди придумали, як секвенувати ДНК/РНК так, щоб не треба було їх дробити на фрагменти. З "третього покоління" варто знати Pacific Biosciences та Oxford Nanopore. Поки що займають разом десь до 10% ринку, але за методами стоїть гарна наука, підхід дозволяє аналізувати цікаві речі, недоступні іншими методами (альтернативний сплайсинг, трохи епігенетики тощо). Скоріше за все, розвиватимуться і далі.

А тепер страшне: усе це "секвенування нового покоління", "перша-друга-третя" генерація більше не мають жодного значення. Мало того, що термін про нове покоління за майже 20 років безнадійно застарів, так ще і розділення на покоління має мало сенсу, бо в межах них компанії використовують різні технології. Технічно правильно називати усе це "масовим паралельним секвенуванням", а далі вставляти назву конкретної технології.

Я запостив коротку гілку в Threads для не-науковців, а потім подумав, що комусь з вас це також може бути цікавим. Тож, копіюю: декілька речей про біомедичні дослідження, які можуть бути цікавими не-науковцям.

1. Наука цікавіша, ніж це здається в школі. В нашій сфері це можливість вперше описати якусь хворобу, знайти біомаркери, нові препарати та молекулярні цілі для них тощо.

2. Не усі науковці працюють в інститутах. Кар'єрні можливості можна розділити приблизно так: а) академія, б) індустрія, в) інше.

а) Університети, інститути. Тут вчені працюють в лабораторіях, іноді разом з викладанням. Працюють над питаннями будь-якого ступеня практичності: від "а як крутиться цей білок в 3д-просторі?" до "ось рідкісна хвороба, давайте знайдемо як її лікувати". Ефективність вимірюється в залучених грантах, високоякісних статтях та, іноді, комерціалізації розробок.

б) Бігфарма, смолфарма, біотех, стартапи. Можуть або працювати за напрямом продукту компанії (наприклад, доклінічні дослідження, розробка нових сполук), або в R&D, яке схоже на роботу в академії, але за фокусом компанії. Ефективність на рівні індивідуального/командного перформансу. Статті добре, але вже не так важливо. В менеджменті часто також працюють вчені після додаткової освіти.

в) громадські організації, уряд, консалтінг тощо. Тут в мене інсайдів майже нема, але більш досвідчені колеги, які пізнали дзен, кажуть, що класний напрям - а в консалтингу ще і компенсації приємні.

3) Щодо компенсації - залежить від країни. В академії в ЄС комфортно майже в будь-якій країні, в США - залежить від гранту, бо може варіюватися між ~$45k та ~$90k+ на кар'єрному рівні після PhD. Але ці гроші в Цинциннаті та в Бостоні відчуваються зовсім по-різному. В індустрії і в Україні нерідко достойні компенсації.

4) Не всі люди тут працюють за фахом. Разом зі мною працює математик, який вивчає лейкемії, а раніше з нами був інженер, який розробляв роботизовані системи для хімічних лабораторій. Знайомий хімік зараз працює з культурами клітин. Майже будь-чому можна навчитися на етапі PhD, тож має сенс займатися тим, що подобається. (ред. - я взагалі лікар за освітою, тому коли колеги обговорюють якісь конформації хроматину в спеціально-згенерованих клітинах, мій вираз обличчя буквально: WTF? Але це нормально, в науці важливо навчитися казати "я цього не знаю").

5) В країнах, які розвиваються, вчений - це часто не про фах, а чи не почесний титул. При цьому, не зважаючи високі титули, об'єктивні метрики в таких людей можуть бути близькими до нуля. В Україні ми це ще не побороли.

6) До речі, про метрики. Як визначитися, кому в академії дати грант, а кому ні? Серед іншого, впливає кількість статей в кращих світових журналах та те, наскільки вчених цитують в статтях інші вчені. Власне, тому якщо робота не опублікована англійською мовою - то її майже не існує, за ду-у-уже рідкісним виключенням (наприклад, аж один хімічний журнал). Метрики не ідеальні, бо їх намагаються хакати, але це краще, що є.

7) Для українського випускника типовий шлях виглядає так: бакалавр - магістратура - PhD - постдок - далі як пощастить, аж до професорської позиції. Або бакалавр - магістратура - (опціонально PhD) - індустрія. При цьому життєво необхідно змінити багато країн під час навчання/роботи, вчений, який усе життя провів в одному місці, апріорі має "слабке" CV для будь-якого роботодавця.

8) Наука не внєполітікі, бо, глобально, національні та надурядові бюджети - джерелою номер один в академії. Але деякі вчені думають, що вони поза політикою. Наївні, завжди дуже весело питати, а звідки, вони думають, формується їх зарплатня.

9) Кар'єру цю обирати варто, бо вчені будуть потрібні завжди. Але не варто зациклюватися лише на академії. Життя чудове та повне можливостей і за межами лабораторії в інституті.