細胞が期限切れになると、ある種の活動ログを残します。RNAは、遺伝子発現、細胞シグナル伝達、組織損傷、その他の生物学的プロセスの変化を明らかにする血漿に排出されました。
Cornell Universityの研究者は、この細胞のないRNAをふるいにかけ、慢性疲労症候群（ME/CFS）としても知られる筋肉症脳脊髄炎の重要なバイオマーカーを特定できる機械学習モデルを開発しました。このアプローチは、衰弱性疾患の診断検査の開発につながる可能性があり、患者の症状は他の病気の症状と簡単に混同される可能性があるため、患者の確認が困難であることが判明しました。
調査結果は、8月11日、国立科学アカデミーの議事録で発表されました。主著者は、De Vlaminckラボの生化学、分子および細胞生物学の博士課程の学生であるAnne Gardellaです。
このプロジェクトは、コーネル工学の生物医学工学の准教授であるIwijn de Vlaminckの共同著者の研究室と、農業大学科学大学の分子生物学および遺伝学部門のLiberty Hyde Bailey省のMaureen Hansonとのコラボレーションでした。
細胞が血液中に置き去りにする分子指紋を読むことで、私/CFSのテストに向けて具体的な一歩を踏み出しました。この研究は、血液のチューブが病気の生物学に関する手がかりを提供できることを示しています。」
Iwijn de Vlaminck、コーネル工学生物医学工学の准教授
セルフリーRNAを使用して患者のシステム全体の細胞回転率を測定することは、比較的新しい概念であり、ME/CFSの謎を解明するのに特に適しているように見えました。
「ME/CFSは体の多くの異なる部分に影響を与えます」と、神経免疫疾患（ENID）を受けるためにコーネルセンターを指揮するハンソンは言いました。 「神経系、免疫系、心血管系。プラズマの分析により、これらのさまざまな部分で起こっていることにアクセスできます。」
ME/CFSの臨床検査検査はないため、医師は、疲労、めまい、睡眠の乱れ、「脳霧」などのさまざまな症状に依存する必要があります。
「問題は、患者がプライマリーケア医に不満を抱いている可能性がある多くの症状の多くが、多くの異なることである可能性があることです」とハンソン。 「そして、そのプライマリケア医師が本当に持ちたいと思うのは、血液検査でしょう。」
血液サンプルは、ME/CFS患者と、座りがちではあるが健康的な人々の対照群から収集されました。その後、De Vlaminckのチームは血液血漿を紡ぎ、細胞の損傷と死亡中に放出されたRNA分子を分離し、シーケンスしました。
彼らは、ME/CFS症例と対照群の間で700を超える大幅に異なる転写産物を特定しました。これらの結果は、ME/CFS患者における免疫系の調節不全、細胞外マトリックスの混乱、T細胞疲労の兆候を明らかにする分類ツールを開発するために、さまざまな機械学習アルゴリズムによって解析されました。
「ME/CFSのケースとコントロールの間で有意に異なる6つの細胞タイプを特定しました」とGardella氏は言いました。 「患者の最上部の細胞型は、形質細胞様樹状細胞です。これらは、患者の過剰活性または長期の抗ウイルス免疫応答を示す可能性のあるタイプ1インターフェロンの産生に関与する免疫細胞です。また、単球、血小板、および他のT細胞のサブセットの違いが観察され、ME/CFSの広範な免疫調節を指し示しました。
セルフリーRNA分類器モデルにはありました ME/CFSの検出における77％の精度 – 診断テストにはまだ十分ではありませんが、現場ではかなりの飛躍があります。研究者は、このアプローチが他の慢性疾患の背後にある複雑な生物学を理解するのに役立つことを望んでおり、ME/CFSをLong Covidと区別するのに役立ちます。
「Long Covidは感染に関連した慢性状態に対する認識を高めていますが、ME/CFSを認識することが重要です。なぜなら、多くの人が認識するよりも一般的で深刻であるからです」とGardella氏は言いました。
この研究は、国立衛生研究所とWe＆Me Foundationによってサポートされていました。
ソース：
ジャーナルリファレンス：
ガルデラ、ae、 et al。 （2025）筋ジ質脳脊髄炎/慢性疲労症候群の特性評価と診断のための循環無細胞RNAシグネチャ。 pnas。 doi.org/10.1073/pnas.2507345122。
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#研究者は慢性疲労症候群のバイオマーカーを特定するための機械学習モデルを開発します
2025-08-12 03:01:00