Заметки лабораторного кота

Священный синод Русской православной церкви принял значимый для российской биоэтики документ — «Отношение Церкви к генотерапии и генетической диагностике» Ключевые тезисы: Отношение к пренатальной генетической диагностике. Пренатальную генетическую диагностику Церковь считает нравственно оправданной, если она помогает начать лечение как можно раньше, еще на стадии внутриутробного развития, или подготовить родителей к тому, чтобы осознанно взять на себя ответственность и заботу о ребенке, имеющем определенное заболевание. В документе подчеркивается, что обнаруженное заболевание не лишает ребенка права на жизнь, любовь и заботу. Использовать пренатальную диагностику для выбора желаемого пола будущего ребенка Церковь считает недопустимым. Отношение к генной терапии. Церковь допускает вмешательство в соматические клетки, однако негативно относится к вмешательству в половые клетки, поскольку такие изменения способны передаваться следующим поколениям, а последствия вмешательства еще неизвестны. Ограничение предлагается сохранять до получения убедительных результатов экспериментов на животных, их компетентного обсуждения и достижения общественного согласия. К генотерапии соматических клеток, изменения которых не передаются потомкам, Церковь относится положительно, при условии получения корректного информированного добровольного согласия пациента. Отношение к исследованиям в сфере генной терапии. Церковь поддерживает исследования и технологии, необходимые для усовершенствования генотерапевтических процедур при условии, что они не подразумевают экспериментирования на живых эмбрионах человека:

«Развитие медико-генетических методов диагностики и лечения может способствовать предотвращению ... болезней и облегчению страданий многих людей.

Церковь подчеркивает, что любое дальнейшее обсуждение вопросов генетической диагностики и терапии касается жизни человека во всей его полноте, целостности и хрупкости. И на обсуждающих лежат особые нравственные обязательства ответственности перед настоящим и будущими поколениями.

Очередной случай летального исхода при генной терапии В Китае 6-летней девочке с редким генетическим нарушением развития мозга ввели в спинномозговую жидкость вирусные векторы, несущие инструкцию для редактирования генома и исправления мутации. Персонализированная генная терапия направлена на коррекцию дефектного гена в клетках головного мозга. После лечения у ребенка развились лихорадка и признаки поражения почек. Девочка умерла примерно через неделю. Наиболее вероятной причиной считают иммунную реакцию на сам вектор (вирус). Случай особенно привлекает внимание на фоне китайского кризиса биоэтики после 2018 года, когда история с редактированием человеческих эмбрионов привела к ужесточению правил, но не сняла вопросы о качестве надзора и прозрачности вокруг экспериментальных вмешательств. Не менее важна и финансовая сторона: родители сами собрали более $800 тыс. на разработку и применение терапии, а отношения с исследовательской группой, по сообщениям, строились на неформальных договоренностях. Более того, уже после смерти ребенка команда опубликовала в Nature работу с данными на животных моделях, демонстрируя эффективность подхода, но из финальной версии убрали сведения о семье и о том, что родители финансировали проект. На этом фоне США все жестче смотрят на данные, связанные с исследованиями в Китае, особенно если речь идет о клинических и генетических вмешательствах, где ставятся под вопрос прозрачность и информированние участников. Оправданы ли такие риски при отсутствии возможных альтернатив лечения заболевания?

Во время золотой лихорадки самый надёжный способ заработать — это не рыть золото самому, а держать лавки по продаже лопат и бордели бары.

«App Store» для лекарств Мы все знаем что Mounjaro, Zepbound и другие препараты дали Eli Lilly огромное количество денег. И компания вместо того чтобы просто скупать биотехи, делает что-то поинтереснее 💟 Мы как привыкли: биотех делает открытия а большая фарма покупает самый успешный стартап. А вот Lilly инвестирует в собственую AI-инфраструктуру и одновременно подключает к ней десятки биотехнологических компаний. AI должен стать инструментом, который: анализирует огромные массивы данных, предлагает перспективные молекулы; помогает быстрее принимать решения,сокращает количество тупиковых направлений исследований. Появляется что-то вроде «App Store» для науки. Множество биотехов получают доступ к AI-инструментам Lilly. Взамен они делятся своими данными. А чем больше участников, тем лучше обучаются модели, а чем лучше модели, тем полезнее становится вся платформа. Получается эффект сети - как у технологических компаний 👍 Теперь появляется еще один актив - данные. Компания, которая соберет больше качественных данных и научится лучше использовать AI, может начать создавать лекарства быстрее конкурентов! Поджигайте 🔥если согласны? Подписывайтесь ⚡️ Здесь мы разбираем самые интересные истории из мира биотеха и фармы

СДВГ: FDA открывает новую главу в лечении Похоже, рынок СДВГ наконец-то выходит из эпохи «еще один стимулятор». FDA одобрило Simtriyo (centanafadine)- первый препарат с новым механизмом действия реально за долгое время. Важно, терапия разрешена для детей от 6 лет‼️И всего одна 💊 в день До сих пор выбор был относительно простым: стимуляторы или несколько нестимулирующих препаратов с похожими механизмами. Simtriyo одновременно ингибирует обратный захват норадреналина, дофамина и серотонина. За счет этого разработчики рассчитывают влиять не только на основные симптомы СДВГ, но и на эмоциональную регуляцию и исполнительные функции Основанием для регистрации стали четыре исследования III фазы, где препарат показал статистически значимое улучшение симптомов по сравнению с плацебо 💪 И кстати, несмотря на одобрение FDA, препарат пока не выйдет на рынок. Сначала DEA должна определить его статус как препарата, действующего на ЦНС. Если кто не знал, DEA это управление по борьбе с наркотиками США Вот не знаю сможет ли новый коасс изменить подход к лечению СДВГ или останется лишь еще одной альтернативой? А что думают эксперты? Подписывайтесь ⚡️ Здесь мы разбираем самые интересные истории из мира биотеха и фармы

Мне кажется, что правильный ответ находится где-то посередине между первым и вторым вариантами. С одной стороны, ИИ – это точно не тотальная замена классической разработки. Доклинические исследования на клетках и животных клинические испытания на людях ИИ не заменит примерно никогда. И он не заставит крыс быстрее дохнуть, а пациентов быстрее исцеляться. До стопроцентной точности прогнозирования физико-химии и биохимии биологических молекул тоже очень далеко, а может её никогда не будет: вдруг мы имеем дело с бесконечно сложными системами, поведение которых не сможет вычислить никакой бесконечно сложный компьютер? В любом случае любые расчёты in silico надо проверять in vitro и in vivo.  С другой стороны, называть это просто «хайпом» тоже неверно. ИИ уже сейчас расширяет возможности исследователей на ранних этапах: расчёт свойств молекул, прогнозирование взаимодействий, статистическая обработка огромных массивов данных, автоматизация рутинной документации — здесь прогресс колоссальный. ИИ открывает двери в новые химические пространства, которые раньше было невозможно исследовать (например, белки из D-аминокислот), и тем самым ускоряет процесс выдвижения гипотез. Да, хайп обязательно схлынет, и пузырь, неизбежно, лопнет. Множество компаний, которые строили свой бизнес исключительно на красивых презентациях «ИИ-вычислителей», разорятся. Это нормальная рыночная динамика, и так уже было с железнодорожными компаниями в XIX веке и с микроэлектроникой на рубеже 1990–2000-х. Но сами технологии никуда не денутся — они просто займут свою нишу и станут обыденным инструментом, как это случилось с теми же дорогами и чипами. Но в любом случае без экспериментальной проверки и клинических испытаний все эти нейросети не более чем генераторы красивых картинок. Они могут нарисовать идеальную молекулу, но только лабораторные исследования покажут, работает ли она на самом деле. https://t.me/biosciencenotes/646

Мне кажется, что правильный ответ находится где-то посередине между первым и вторым вариантами. С одной стороны, ИИ – это точно не тотальная замена классической разработки. Доклинические исследования на клетках и животных клинические испытания на людях ИИ не заменит примерно никогда. И он не заставит крыс быстрее дохнуть, а пациентов быстрее исцеляться. До стопроцентной точности прогнозирования физико-химии и биохимии биологических молекул тоже очень далеко, а может её никогда не будет: вдруг мы имеем дело с бесконечно сложными системами, поведение которых не сможет вычислить никакой бесконечно сложный компьютер? В любом случае любые расчёты in silico надо проверять in vitro и in vivo. С другой стороны, называть это просто «хайпом» тоже неверно. ИИ уже сейчас расширяет возможности исследователей на ранних этапах: расчёт свойств молекул, прогнозирование взаимодействий, статистическая обработка огромных массивов данных, автоматизация рутинной документации — здесь прогресс колоссальный. ИИ открывает двери в новые химические пространства, которые раньше было невозможно исследовать (например, белки из D-аминокислот), и тем самым ускоряет процесс выдвижения гипотез. Да, хайп обязательно схлынет, и пузырь, неизбежно, лопнет. Множество компаний, которые строили свой бизнес исключительно на красивых презентациях «ИИ-вычислителей», разорятся. Это нормальная рыночная динамика, и так уже было с железнодорожными компаниями в XIX веке и с микроэлектроникой на рубеже 1990–2000-х. Но сами технологии никуда не денутся — они просто займут свою нишу и станут обыденным инструментом, как это случилось с теми же дорогами и чипами. Но в любом случае без экспериментальной проверки и клинических испытаний все эти нейросети не более чем генераторы красивых картинок. Они могут нарисовать идеальную молекулу, но только лабораторные исследования покажут, работает ли она на самом деле. https://t.me/biosciencenotes/646

Многие исследования старения посвящены изучению того, как происходит химическое разрушение белков: окисление, гликация, ошибки синтеза и т.п. Считается, что старение белков – это следствие накопления химических поломок в них. Однако что если первопричина не только в самих поломках, но и в том, что молекулы просто оказываются не на своих местах? Таким неожиданным и глубоким вопросом задался канадский исследователь Луи Лапьер из Университета Монктона. В статье в журнале Aging Cell он предлагает новую парадигму: старение — это прежде всего потеря пространственного контроля внутри клетки. Основную роль в этом процессе, по его мнению, играет транспорт между ядром и цитоплазмой. Баланс между этими компартментами критичен, поскольку ядро стабилизирует белки, а цитоплазма, напротив, способствует их агрегации. Этот баланс поддерживают специальные белки — кариоферины, импортины, экспортины и бипортины, которые переносят молекулы через ядерные поры. Долгое время кариоферины считались пассивными носильщиками, выполняющими транспортную функцию. Однако Лапьер утверждает, что это глубокое заблуждение. Кариоферины не просто переносят грузы, они активно регулируют растворимость белков, подавляют их самоассоциацию и предотвращают образование патологических агрегатов. Они действуют как молекулярные щиты, защищая белки от неправильного сворачивания, и регулируют динамику фазовых переходов в клетке. С возрастом ёмкость этой буферной системы неизбежно истощается. Клетки сталкиваются с повышенной протеостатической нагрузкой, транскрипционным дрейфом и хроническим стрессом, белки всё сильнее конкурируют за ограниченный ресурс кариоферинов. Когда спрос превышает предложение (хе-хе), система даёт сбой, и белки, которые в норме поддерживались в растворимом состоянии, начинают патологически конденсироваться. Таким образом, агрегация белков при старении — это не столько следствие их неправильного сворачивания, сколько результат истощения транспорто-зависимой буферной системы. Лапьер подкрепляет свою теорию данными о том, что дисфункция кариоферинов наблюдается при болезни Альцгеймера, Паркинсона, БАС, лобно-височной деменции, а также при прогерии и раке. Это говорит об универсальности механизма. При этом работа Лапьера вызывает больше вопросов, чем даёт ответов. Какова специфичность кариоферинов в разных тканях? Как они регулируют различные биомолекулярные конденсаты? Можно ли усилить их буферную способность, не нарушая глобальный ядерно-цитоплазматический обмен? Какие транспортные пути становятся лимитирующими первыми и почему? Ответы на эти вопросы, вероятно, определят будущее геронауки.

Очень интересную статью подкинула одна старая добрая приятельница. В этой статье речь идёт ферменте, который способен обращать вспять химическое старение белков. Группа калифорнийских учёных попробовала модифицировать фермент глициноксидазу таким образом, чтобы она расщепляла N-карбоксиметил-лизин (CML) — один из конечных продуктов гликации, который считается необратимым маркером старения и накапливается на долгоживущих белках, таких как коллаген и хрусталик. Но CML не просто пассивный мусор: он меняет заряд лизинов, нарушает структуру внеклеточного матрикса и, связываясь с рецептором RAGE, запускает хроническое воспаление. Сам фермент глициноксидаза обладает достаточно низкой активностью в отношении свободного CML и не может работать с пептид-связанными модификациями. Авторы исследования решили это исправить. Сначала с помощью вычислительного скрининга более 44 тысяч гомологов авторы нашли редкую форму глициноксидазы из бактерии Caldithemus roseus, в которой делеция целой спирали открывала доступ к активному центру для крупных субстратов. Затем, применив несколько раундов направленной эволюции с отбором более полумиллиарда вариантов, авторы работы превратили исходный белок в высокоактивный фермент, который расщепляет CML непосредственно на белках, восстанавливая исходный лизин. Исследователи показали, что разработанный ими фермент работает со множеством белков — от бычьего сывороточного альбумина до коллагена и гемоглобина, удаляя до 97% модификаций. Фермент действует на большинство поверхностно-доступных сайтов, но его активность зависит от локального окружения, в результате некоторые модификации остаются недоступными из-за стерических препятствий. Затем авторы работы протестировали фермент на реальных человеческих тканях — хрусталике, коже и стенке аорты пожилых доноров, где обработка ферментом приводила к значительному снижению уровня CML. Эта работа интересна не только как пример создания нового фермента, но и как демонстрация того, что теоретически необратимые повреждения белков можно ферментативно исправить. Кроме того, она показывает, как методы вычислительного дизайна и направленной эволюции могут быть объединены для создания новой каталитической функции, которой не существовало в природе.

Искусственное, как обычно, лучше естественного. На этот раз на примере CRISPR Генные редакторы, созданные ИИ, могут быть мощнее природных CRISPR‑ферментов. Не улучшенные версии существующих Cas‑белков, а полностью новые, синтетические ферменты, которых в природе никогда не было. И главное - они работают не просто "как настоящие", а лучше настоящих, причём сразу в трёх системах: бактериях, человеческих клетках и растениях. Исследователи взяли компактный фермент TnpB - древнего предка Cas12 - и с помощью модели ESM‑IF1 начали генерировать тысячи новых вариантов. Алгоритм предлагал полностью новые аминокислотные последовательности, а учёные вручную фиксировали только те участки, которые критичны для распознавания ДНК и РНК. Из 1 980 созданных вариантов 466 показали активность, а около 8% превзошли природный фермент в бактериальных тестах. В человеческих клетках два синтетических фермента достигли 46% и 50% эффективности редактирования, тогда как природный TnpB давал 28%. На отдельных участках ДНК лучшие варианты обеспечивали почти четырёхкратное увеличение эффективности. Эти ферменты действительно новые. Их ключевые домены имеют только 83% и 72% сходства с природными аналогами - то есть ИИ создал рабочие молекулярные контакты, которых нет в природе. Это принципиально отличается от предыдущих моделей, которые генерировали почти идентичные белки с >99% сходства. Если это направление продолжит развиваться, CRISPR‑инструментарий перестанет быть набором природных ферментов - и станет полноценной инженерной платформой, где редакторы создаются под задачу, а не под то, что дала эволюция

💡 Изучили влияние структурных модификаций на поведение PSMA-лигандов, меченных галлием-68 💥 Команда химиков МГУ им. М.В. Ломоносова, среди которой доцент нашей кафедры биохимии РУДН Алексей Мачулкин, синтезировали четыре DOTA-конъюгата на основе вектора Glu-мочевина-Lys (DCL) с постоянным Phe-Phe линкером, варьируя ε-бензильный заместитель (m-Cl, p-Br, p-COOH, o-NO₂), и успешно пометили их галлием-68 🧪 При участии Елены Демидовой, младшего научного сотрудника нашей лаборатории биохимических основ фармакологии НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина, было проведено пилотное исследование биораспределения на модели ксенографтов DU-145 у мышей Balb/c nude 🐁 В результате совместных in vivo исследований было показано, что синтезированные комплексы способны накапливаться в опухолях, но также задерживаться в почках, что требует дальнейшей оптимизации фармакокинетики ✌🏻 🔗 Подробнее читаем в журнале Bioorganic Chemistry (IF 5.1): https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0045206826006589 #экспериментальнаяонкология

💡 Изучили влияние структурных модификаций на поведение PSMA-лигандов, меченных галлием-68 💥 Команда химиков МГУ им. М.В. Ломоносова, среди которой доцент нашей кафедры биохимии РУДН Алексей Мачулкин, синтезировали четыре DOTA-конъюгата на основе вектора Glu-мочевина-Lys (DCL) с постоянным Phe-Phe линкером, варьируя ε-бензильный заместитель (m-Cl, p-Br, p-COOH, o-NO₂), и успешно пометили их галлием-68 🧪 При участии Елены Демидовой, младшего научного сотрудника нашей лаборатории биохимических основ фармакологии НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина, было проведено пилотное исследование биораспределения на модели ксенографтов DU-145 у мышей Balb/c nude 🐁 В результате совместных in vivo исследований было показано, что синтезированные комплексы способны накапливаться в опухолях, но также задерживаться в почках, что требует дальнейшей оптимизации фармакокинетики ✌🏻 🔗 Подробнее читаем в журнале Bioorganic Chemistry (IF 5.1): https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0045206826006589 #экспериментальнаяонкология

В данной работе показано, что генотип пациента не отражает его реальную способность метаболизировать лекарства. Пациент с нормальным генотипом может вести себя как «медленный» метаболизатор при развитии инфекции или полипрагмазии. В результате стандартная доза препарата становится токсичной или неэффективной, что объясняет множество несоответствий между генетическими тестами и реальной клинической картиной. О чём-то похожем пишут британские исследователи в обзоре, опубликованном в журнале Nature Chemical Biology. Не только метаболизм лекарств, но и доступность самих белков-мишеней для лекарств не является статичной характеристикой. С помощью хемопротеомики авторы исследования показали, что посттрансляционные модификации (фосфорилирование, гликозилирование и другие) могут открывать или закрывать связывающие карманы на поверхности белков. В результате одна и та же мишень может быть «лекарственной» в одном состоянии клетки и «нелекарственной» в другом. Например, фосфорилирование белка KRAS стабилизирует его форму, в которую лучше связываются противораковые ингибиторы, делая терапию более эффективной. Биологические системы динамичны, и персонализированная медицина должна учитывать не только наследственность, но и текущее физиологическое состояние пациента. Генотип и статичная структура белка — это лишь карта, а реальная активность ферментов и конформация мишеней – это постоянно меняющийся ландшафт, за которым нужно следить в реальном времени.

☝️Один ген участвует в сотнях процессов. Изменяя его, мы не знаем всех последствий. Этот разрыв между предсказанным (генотип) и реальным (фенотип) результат очередной раз напоминает о том, что статические данные недостаточны для управления такой сложной динамической системой, какой является организм человека.

🧬Почему одного генетического теста уже недостаточно? Новая концепция динамической фармакогенетики Фармакогенетическое тестирование постепенно становится частью современной медицины. Анализ ДНК позволяет определить, насколько быстро пациент способен метаболизировать лекарственные препараты, и подобрать более безопасную терапию. Однако возникает закономерный вопрос: почему даже при наличии результатов генетического теста у некоторых пациентов всё равно развиваются выраженные побочные эффекты или, наоборот, лечение оказывается недостаточно эффективным? Новая обзорная статья, опубликованная в Frontiers in Pharmacology, предлагает ответ на этот вопрос и фактически формирует новую концепцию персонализированной фармакотерапии - динамический мониторинг фенотипа. Авторы показывают, что генотип остается неизменным на протяжении всей жизни, тогда как реальная активность ферментов, метаболизирующих лекарства, может меняться буквально за несколько часов под влиянием различных факторов. Что такое феноконверсия? Центральной темой обзора стала феноконверсия - ситуация, когда фактическая способность организма перерабатывать лекарство перестает соответствовать той, которая была предсказана по генетическому тесту. Например, пациент генетически является «нормальным метаболизатором» по CYP2C19 или CYP3A4. Однако при развитии инфекции, выраженного воспаления, назначении нескольких препаратов одновременно или ухудшении функции печени активность этих ферментов может резко снизиться. В результате такой пациент начинает вести себя как «медленный метаболизатор», несмотря на совершенно нормальный генотип. Это приводит к накоплению препарата в организме и повышению риска токсичности. Авторы называют феноконверсию одной из главных причин несоответствия между результатами фармакогенетического тестирования и реальной клинической картиной. Какие факторы могут изменить активность ферментов? ➡️острое и хроническое воспаление; ➡️повышение концентрации интерлейкина-6 (IL-6), TNF-α и других провоспалительных цитокинов; ➡️полипрагмазия и лекарственные взаимодействия; ➡️нарушения работы транспортных белков печени; ➡️окислительный стресс; ➡️митохондриальная дисфункция; ➡️эпигенетические изменения. Особое внимание уделено интерлейкину-6. Именно этот цитокин способен быстро подавлять активность ферментов CYP3A4, CYP2C19, CYP2C9 и ряда других изоферментов системы цитохрома P450. Авторы приводят примеры, когда воспаление снижало эффективность клопидогрела, одновременно увеличивая концентрации такролимуса, статинов и других препаратов, метаболизирующихся через CYP3A4. Какие биомаркеры предлагают использовать? Главная идея статьи заключается в том, что генетический тест необходимо дополнять динамическим мониторингом состояния пациента. Авторы предлагают концептуальную панель биомаркеров, которая позволит своевременно выявлять развитие феноконверсии: С-реактивный белок (CRP) и IL-6 - отражают выраженность системного воспаления. 4β-гидроксихолестерин (4β-OHC) - эндогенный маркер активности фермента CYP3A4. miR-122 - один из наиболее чувствительных ранних маркеров повреждения гепатоцитов. GLDH (глутаматдегидрогеназа) - показатель митохондриального повреждения печени. M30 - маркер апоптоза гепатоцитов. sCD163 - отражает активацию макрофагов и выраженность воспалительного ответа. ❗️Особенно интересной выглядит предложенная авторами последовательность развития лекарственной токсичности. Сначала развивается системное воспаление, затем происходит подавление активности CYP-ферментов и формируется феноконверсия. После этого начинают повышаться ранние маркеры повреждения печени (miR-122 и GLDH), а традиционные показатели (АЛТ и АСТ) увеличиваются значительно позже. Это означает, что современные молекулярные биомаркеры потенциально способны предупреждать развитие лекарственного поражения печени ещё до появления изменений в стандартных биохимических анализах. Главная идея авторов заключается в том, что персонализированная медицина должна учитывать не только наследственные особенности пациента, но и его текущее физиологическое состояние. Генотип отвечает на вопрос, каким может быть метаболизм лекарств, тогда как динамические биомаркеры показывают, каким он является именно сейчас. Вероятно, именно сочетание генетического тестирования с мониторингом функциональных биомаркеров станет следующим этапом развития фармакогенетики. Такой подход позволит не только более точно прогнозировать эффективность терапии, но и своевременно выявлять пациентов с высоким риском лекарственной токсичности, особенно в онкологии, трансплантологии и интенсивной терапии. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42465985/