Les chercheurs identifient 35 gènes fortement exprimés chez les patients atteints de la maladie de Lyme à long terme

Les chercheurs identifient 35 gènes fortement exprimés chez les patients atteints de la maladie de Lyme à long terme

Des chercheurs de l'école de médecine Icahn du Mount Sinai à New York ont ​​identifié 35 gènes particulièrement fortement exprimés chez les personnes atteintes de longue date de la maladie de Lyme. Ces gènes pourraient potentiellement être utilisés comme biomarqueurs pour diagnostiquer les patients atteints de cette maladie, autrement difficile à diagnostiquer et à traiter.

Les résultats, publiés le 15 novembre dans le Journal Cell Reports Medicine [DOI : 10.1016/j.xcrm.2022.100816],peut également conduire à de nouvelles cibles thérapeutiques. L'étude est la première à utiliser la transcriptomique comme test sanguin pour mesurer les niveaux d'ARN chez les patients atteints de la maladie de Lyme à long terme.

La maladie de Lyme est une maladie transmise par les tiques et mal comprise. Environ 30 000 cas diagnostiqués sont signalés au CDC chaque année, mais le nombre réel estimé est plus proche de 476 000 cas, ce qui coûte environ 1 milliard de dollars en soins de santé annuels aux États-Unis. Alors que la plupart des patients sont diagnostiqués dès les premiers stades de la maladie de Lyme et traités avec des antibiotiques, environ 20 % des patients développent des complications à long terme. Ceux-ci peuvent inclure l’arthrite, des symptômes neurologiques et/ou des problèmes cardiaques.

Nous voulions comprendre s'il existe une réponse immunitaire spécifique pouvant être détectée dans le sang des patients atteints de la maladie de Lyme à long terme afin de développer de meilleurs diagnostics pour cette maladie débilitante. Il existe encore un besoin critique non satisfait car cette maladie est très souvent non diagnostiquée ou mal diagnostiquée. On n’en sait pas assez sur les mécanismes moléculaires de la maladie de Lyme à long terme.

Avi Ma'ayan, PhD, professeur de sciences pharmacologiques et directeur du Mount Sinai Center for Bioinformatics à Icahn Mount Sinai et auteur principal de l'article

Dans le cadre de l'étude, le séquençage de l'ARN a été réalisé à partir d'échantillons de sang provenant de 152 patients présentant des symptômes de la maladie de Lyme après le traitement afin de mesurer leur réponse immunitaire. En combinaison avec les données de séquençage de l'ARN de 72 patients atteints de la maladie de Lyme aiguë et de 44 témoins non infectés, les chercheurs ont observé des différences dans l'expression des gènes et ont découvert que la plupart des patients atteints de la maladie de Lyme présentaient une signature inflammatoire distincte après le traitement par rapport au groupe atteint de la maladie de Lyme aiguë.

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De plus, en analysant les gènes différentiellement exprimés dans cette étude, ainsi que les gènes différentiellement exprimés en raison d’autres infections provenant d’autres études publiées, les chercheurs ont identifié un sous-ensemble de gènes fortement exprimés et qui n’avaient pas été identifiés auparavant pour cette maladie de Lyme. réaction inflammatoire associée.

À l’aide d’un type d’intelligence artificielle appelé apprentissage automatique, les chercheurs ont encore réduit l’ensemble des gènes pour créer un ensemble de biomarqueurs d’ARNm capables de distinguer les patients en bonne santé de ceux atteints de la maladie de Lyme aiguë ou post-traitement. Un panel de gènes mesurant l'expression des gènes identifiés par les chercheurs pourrait être développé comme outil de diagnostic pour tester la maladie de Lyme.

« Nous ne devons pas sous-estimer l’intérêt de l’utilisation des technologies omiques, y compris la transcriptomique, pour mesurer les niveaux d’ARN afin de détecter la présence de nombreuses maladies complexes telles que la maladie de Lyme, fournir un diagnostic fiable et, par conséquent, potentiellement une meilleure gestion de cette maladie », a déclaré le Dr Ma’ayan.

Ensuite, les chercheurs prévoient de répéter l’étude en utilisant les données de la transcriptomique unicellulaire et du sang total, d’appliquer l’approche d’apprentissage automatique à d’autres maladies complexes difficiles à diagnostiquer, de développer le panel de gènes diagnostiques et de le tester sur des échantillons de patients.

Source:

Système de santé du mont Sinaï

Référence:

Willis, MD, et coll. (2022) Ensemble de gènes prédicteurs de la maladie de Lyme après traitement. Cell rapporte la médecine. est ce que je.org/10.1016/j.xcrm.2022.100816.

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