کاربردهای آنالیز multi-omics در بیماری‌های انسانی

آنالیز multi-omics

امروز می‌خواهم در مورد مقاله‌ای صحبت کنم که توسط Chongyang Chen و همکارانش نوشته شده است. در این مقاله، این تیم تحقیقاتی به بررسی کاربرد آنالیز مالتی‌اومیکس در مطالعه بیماری‌های انسانی پرداخته‌اند و تلاش کرده‌اند به‌صورت جامع و سیستماتیک، نقش این فناوری را در تحقیقات پزشکی مدرن توضیح دهند.

multi-omics چیست؟

محققان معمولاً اصطلاح مالتی‌اومیکس را برای توصیف کاربرد ترکیبی و هم‌زمان چندین فناوری پیشرفته و پرتوان مانند ژنومیکس، ترنسکریپتومیکس، ترنسکریپتومیکس تک‌سلولی، پروتئومیکس، متابولومیکس و ترنسکریپتومیکس فضایی به کار می‌برند. این فناوری‌ها نقش بسیار مهمی در پیشبرد مطالعات مرتبط با بیماری‌های انسانی ایفا می‌کنند.

خلاصه مقاله

در این مقاله، ابتدا دسته‌بندی‌های مختلف فناوری‌های مالتی‌اومیکس معرفی و سپس نکات مهم در طراحی آزمایش‌ها توضیح داده شده است. همچنین روش‌های ادغام داده‌های مالتی‌اومیکس، به‌ویژه با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مورد بحث قرار گرفته‌اند. در ادامه، کاربردهای این تحلیل‌ها در حوزه‌های پزشکی نظیر سرطان، بیماری‌های عصبی، پیری، و کشف اهداف دارویی به همراه ابزارهای متن‌باز و پایگاه‌های داده مربوطه معرفی شده‌اند. در نهایت، نویسندگان چالش‌ها و مسیرهای آینده برای ادغام بهتر مالتی‌اومیکس در پزشکی دقیق را مطرح کرده‌اند. آن‌ها همچنین به معرفی دقیق مالتی‌اومیکس‌های تک‌سلولی و فضایی به‌عنوان دو مسیر نوظهور و بسیار مهم در مطالعات بیماری‌های آینده پرداخته‌اند. این مقاله می‌تواند راهنمایی ارزشمند برای پژوهشگرانی باشد که به‌تازگی وارد حوزه تحقیقات پزشکی مبتنی بر مالتی‌اومیکس شده‌اند.

فناوری‌ اُمیکس

با پیشرفت سریع فناوری‌های پزشکی، نیاز به تحلیل‌های عمیق‌تر و دقیق‌تری از پاتوژنز بیماری‌ها احساس می‌شود. فناوری‌های اُمیکس به‌عنوان ابزارهای غربالگری با توان عملیاتی بالا، امکان کشف مؤلفه‌های زیستی مرتبط با بیماری‌های انسانی را به‌صورت مؤثر و سریع فراهم کرده‌اند. این فناوری‌ها شامل ژنومیکس، ترانسکریپتومیکس، پروتئومیکس، متابولومیکس، ترانسکریپتومیکس تک‌سلولی، چند-اُمیکس تک‌سلولی، ترانسکریپتومیکس فضایی و موارد دیگر هستند.

محدودیت‌های تحلیل تک‌اُمیکس در درک مکانیسم بیماری

هرکدام از داده‌های اُمیکس، مولکول‌هایی با الگوهای بیانی متفاوت را شناسایی می‌کنند که می‌توانند به‌عنوان نشانگرهای زیستی در مراحل مختلف بیماری عمل کنند و مسیرها یا فرایندهای زیستی متفاوت بین گروه‌های بیمار و سالم را آشکار سازند. با این حال، استفاده از یک فناوری اُمیکس به‌تنهایی نمی‌تواند نمای کاملی از وضعیت بیماری ارائه دهد. برای مثال، وقتی در DNA جهشی رخ می‌دهد، این جهش می‌تواند بیان پروتئین‌ها را تحت تأثیر قرار دهد و باعث اختلال در عملکردهای زیستی شود؛ اما محققان معمولاً نمی‌توانند شدت این اختلال را تنها با تکیه بر داده‌های ژنومی به‌درستی ارزیابی کنند. در واقع بروز بیماری ممکن است ناشی از مجموعه‌ای از عوامل مانند جهش‌های ژنی، خطاهای رونویسی، ترجمه، یا سایر فرایندهای ژنتیکی باشد.

مزایای ادغام داده‌های اُمیکس در تحلیل بیماری‌ها

ادغام داده‌های مختلف اُمیکس می‌تواند به درک عمیق‌تری از تغییرات بیماری‌زا منجر شود، که این یافته‌ها می‌توانند در مطالعات مولکولی آینده مورد تأیید قرار گیرند.
از طریق تحلیل‌های مولتی-اُمیکس، پژوهشگران قادر خواهند بود روابط جدیدی میان مولکول‌های زیستی و فنوتیپ‌های بیماری شناسایی کرده، مسیرهای سیگنالینگ مرتبط را کشف نموده و نشانگرهای زیستی دقیق‌تری برای تشخیص و پیش‌آگاهی بیماری‌ها ایجاد کنند.

نمونه موفق تحقیقات با آنالیز multi-omics

پژوهشگران با استفاده از تحلیل‌های چند-اُمیکس در بافت‌های اولیه، توانسته‌اند مکانیسم‌های مولکولی بیماری را شناسایی کنند و ابزارهایی برای تخمین سن زیستی اندام‌هایی مانند کبد و کلیه یا سامانه‌هایی مانند سیستم ایمنی و متابولیک ارائه دهند. آن‌ها همچنین با بهره‌گیری از این نوع تحلیل‌ها، زمینه‌ای مناسب برای توسعه زیست‌شناسی سامانه‌ها، به‌ویژه در بیماری‌های پیچیده‌ای مانند بیماری‌های قلبی-عروقی، فراهم کرده‌اند. در سال‌های اخیر، فناوری‌های اُمیکس تک‌سلولی و فضایی اطلاعات بسیار دقیق‌تری از تعاملات بین‌مولکولی درون‌سلولی و بین‌سلولی ارائه داده‌اند، که در درک بهتر فرایندهای رشد، فیزیولوژی و پاتولوژی مؤثر بوده‌اند. برای مثال، ادغام داده‌های ترانسکریپتومیکس تک‌سلولی با ترانسکریپتومیکس فضایی، به‌طور موفقیت‌آمیزی شبکه‌های سلولی بدخیم و ایمنی در سرطان کولورکتال انسان را آشکار کرده است.

پیشنهاد می‌کنیم برای آشنایی بیشتر با مطالعات جذاب مبتنی بر آنالیز مولتی-اومیکس، پست‌های زیر را نیز مطالعه فرمایید:

جمع‌بندی و رفرنس

با وجود پیشرفت‌های چشم‌گیر، هنوز مقدمه‌های سیستماتیکی درباره اجرای عملی مطالعات مولتی-اُمیکس در تحقیقات بیماری‌ها ــ مانند طراحی آزمایش، ادغام داده‌ها و انتخاب ابزارهای تحلیلی ــ به‌ویژه برای پژوهشگرانی که تازه به این حوزه وارد می‌شوند، اندک است.

نویسندگان این مقاله مروری، دسته‌بندی‌های مختلف اُمیکس را در مطالعات بیماری‌های انسانی معرفی کرده‌اند و جنبه‌های مختلفی مانند طراحی آزمایش، ادغام داده‌ها، کاربردهای بالینی، چالش‌ها و مسیرهای توسعه آینده را مورد بررسی قرار داده‌اند. همچنین، ابزارهای متن‌باز مفیدی معرفی شده‌اند که می‌توانند به پژوهشگرانی که با الگوریتم‌های ادغام آشنایی ندارند، کمک شایانی کنند. ساختار این بررسی شامل طبقه‌بندی اُمیکس، طراحی مطالعات، تحلیل‌های ادغامی، کاربردهای پزشکی، چالش‌ها و در نهایت نتیجه‌گیری است، که راهنمایی کاربردی برای پژوهشگران و علاقه‌مندان تازه‌وارد به حوزه مولتی-اُمیکس فراهم می‌سازد. برای مطالعه این مقاله روی این لینک کلیک کنید.