O estudo analisou amostras de biópsia de lesões da doença de Crohn inflamadas e não inflamadas no tecido do intestino delgado assim que foi removido dos pacientes. Os pesquisadores usaram o sequenciamento de RNA de uma única célula e a tecnologia CyTOF para examinar as lesões intestinais em tempo real em um nível de célula única, identificar as células imunológicas e as células sanguíneas circulantes e sua interação dentro e ao redor da lesão, e mapeando uma paisagem de milhares de células na lesão.
A análise encontrou uma assinatura de tipos de células precisos, nunca identificado anteriormente, que se correlaciona com a resistência do paciente à terapia padrão para a doença de Crohn, um medicamento antiinflamatório denominado inibidor de TNF. Um inibidor de TNF é o principal agente administrado a pacientes com doença de Crohn moderada a grave, mas cerca de 40 por cento dos pacientes que tomam o inibidor acabam ou não respondendo a ele ou tendo a piora do Crohn.
O perfil de uma única célula pode transformar a descoberta de medicamentos. Isso realmente vai nos dar muito mais clareza sobre as doenças inflamatórias intestinais e por que os pacientes estão resistindo e o que mais poderíamos ter como alvo. "
Co-autora correspondente Miriam Merad, MD, PhD, Diretor do Instituto de Imunologia de Precisão da Escola de Medicina Icahn no Monte Sinai, Professor Mount Sinai em Imunologia do Câncer, Co-diretor do programa de imunologia do câncer do The Tisch Cancer Institute e diretor do Mount Sinai Human Immune Monitoring Centre
Ter uma assinatura para identificar os pacientes que falharão com o inibidor é útil para evitar cirurgias e complicações. Com base nos resultados deste estudo, os pesquisadores já desenvolveram um ensaio clínico que vai testar se é possível encontrar a assinatura em um exame de sangue quando um paciente é diagnosticado com doença inflamatória intestinal. Se então, os médicos podem evitar o uso de um inibidor de TNF e, em vez disso, usar outros produtos biológicos que funcionem para o paciente.
"Projetamos este estudo de uma forma que define a inflamação com precisão sem precedentes usando imunologia e biologia computacional para obter uma melhor compreensão desta doença, "disse a co-autora Judy H. Cho, MD, Reitor Associado Sênior de Medicina de Precisão, Diretor do Instituto Charles Bronfman de Medicina Personalizada, Ward-Coleman Professor de Genética Translacional, e professor de medicina, e Genética e Ciências Genômicas, na Icahn School of Medicine. "Esses resultados enfatizam as limitações dos ensaios diagnósticos atuais e o potencial das ferramentas de mapeamento de célula única para identificar novos biomarcadores para a resposta ao tratamento e oportunidades terapêuticas personalizadas."
Este estudo analisou quatro grupos de pacientes e usou a análise de uma única célula de um grupo para identificar a assinatura. Os pesquisadores então sobrepuseram os dados da análise de uma única célula em vários, grandes conjuntos de dados consistindo nos outros três grupos de pacientes cujos tecidos foram analisados e cujos resultados com o inibidor de TNF eram conhecidos. Usando um algoritmo e biologia computacional, os pesquisadores corroboraram a assinatura identificada a partir dos resultados da sequência de uma única célula no múltiplo, grupos independentes com resultados de tratamento conhecidos.
"Nosso estudo mostra que abordagens que combinam mapeamento de células únicas de alta resolução de lesões inflamatórias em pequenos números de pacientes com sequenciamento de RNA em grandes grupos com extensa caracterização clínica levam a percepções generalizáveis, destacando o potencial para transformar amplamente a compreensão das doenças inflamatórias imunomediadas multifatoriais humanas, "disse o co-autor Ephraim Kenigsberg, PhD, Professor Assistente de Genética e Ciências Genômicas no Instituto Icahn de Ciência de Dados e Tecnologia Genômica. Primeiro autor Jerome C. Martin, PharmD, PhD, pós-doutorado no Instituto de Imunologia de Precisão da Icahn School of Medicine em Mount Sinai, também desempenhou um papel importante nesta pesquisa.