Tilbake til søkeresultatene

BIOTEK2021-Bioteknologi for verdiskaping

ERA-NET: SysMed-COPD - Systems Medicine-based clinical decision support for COPD patients

Alternativ tittel: SysMed-COPD: Systemmedisin baserte kliniske avgjørelser som støtter KOLS pasienter.

Tildelt: kr 4,0 mill.

KOLS er en sykdom som dreper 3,4 mill mennesker over hele verden. Foreløpig er det ingen molekylære diagnostiske verktøy for KOLS-sykdommen, og diagnostisering er avhengig av legens erfaring, basert på kliniske data som respirasjonsevne. Hovedutfordringen er å skille KOLS fra andre luftveissymptomer som astma, spesielt i de tidlige stadiene av sykdommen. Hovedformålet med KOLS-prosjektet er å forstå molekylære mønstre som oppstår på forskjellige stadier av sykdommen, og å bruke disse til å utvikle molekylære diagnostiske verktøy og til å identifisere potensielle biomarkører basert på store patient data. Vi har som mål å bruke disse verktøyene i klinikker for å skille mellom KOLS og friske pasienter, silk at disse kan bli riktig behandlet mot KOLS tidligst. I de siste 3.5 årene har vi klart å begrense 25.000 gener og identifiserte 15 nøkkelgener som er vedvarende hos KOLS-pasienter og kan brukes som biomarkører fra lungeceller. Vi har også utviklet flere modeller som forklarer noe av funksjonaliteten til denne sykdommen, inkludert komorbiditet. Vi har kombinert offentlig tilgjengelige lungedata fra forskjellige land og gjennomført en matematisk modell (Nework component analysis and principle component analysis) for å finne vanlige funksjoner som endres som en respons på KOLS, og vi fant at noen nøkkelgener som er relatert til immunrespons. , betennelse, celledød, regenerering av blodkar er signifikant forskjellig (regulert) mellom friske pasienter og KOLS-pasienter. Vi kunne også skille mellom vevet Airway Epithelium (AE) og hele lungevev (WLT). Dette vil være viktig i fremtiden for å målrette slike gener for å lette eller eliminere funksjonsfeilene i lungene.

The genes we discovered and their affect on lung functions we have revealed have multiple impacts: 1. they allow further investigation into diagnosis of COPD, including the discrimination between COPD to non-COPD patient by simple and well used CPR tests. However this requires further investigation because the samples needs to be taken from patients are usually invasive. In a followup project we will investigate the possibility to acquire samples from blood and sputum samples that are easier to obtain and are aligned with the lung samples. 2. The results expand our knowledge on COPD disease and its affect on the lung, something that is still obscured by the medical community. For instance, the affect and the mechanisms of inflammation in the lung, cell cycle and the loss of cell cycle control that leads to immature cell death in COPD patients (manuscript under preparation, to be submitted 1. December 2022). Such mechanistic understanding will allow for better treatment of the COPD patients, targeting the causes and the symptoms by medical doctors in the future.

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) claimed 3.2 million lives in 2015, making it the third cause of death worldwide. It is predicted to increase in coming years due to aging populations and thus constitutes an enormous socio-economic burden. Existing assessment strategies neglect the complex, multi-component, and heterogeneous pathophysiology, as well as manifold comorbidities (cardiovascular, metabolic etc.). Therefore, improved COPD diagnosis and classification constitutes an urgent medical need for improved and personalized prevention measures and treatments strategies. The main aim of our project is to develop a tool that will enable effective preventive measures and personalize treatment strategies for COPD by means of systems medicine. This transnational and interdisciplinary project combines clinical scientists, experimentalists, computational and systems biology researchers, as well as a medium sized company. We will develop a systems medicine model of COPD constructed on (i) machine learning clustering of two comprehensive patient cohorts (COSYCONET, CIRO) providing long-term clinical observations, systematic outcome evaluation, biomaterial collections, multiple laboratory measurements, and extensive imaging data of more than 6,000 patients, complemented by (ii) an iterative systems biology framework of modeling and experimental analysis. Based on this multi-scale systems medicine model, we will generate a novel Clinical Decision Support (CDS) software that we will evaluate for patient care in the existing IT infrastructure of hospitals and private practices. As a prototypic demonstrator of applied systems medicine modeling, our tool will enable i) individual and comprehensive treatment and prevention measures for COPD patients ii) significant reductions of socio-economic costs due to less mortality and disability iii) novel insights in the dysregulation of metabolism, immunology and aging in COPD from the underlying model.

Budsjettformål:

BIOTEK2021-Bioteknologi for verdiskaping