An diesem #OMFScienceWednesday (OMF Wissenschafts-Mittwoch) befassen wir uns mit der Großen Datenuntersuchung Schwerstkranke.
Diese Studie, geleitet von Dr. Davis und Dr. Xiao, bezieht über 1.000 Tests pro Patient ein und produziert dadurch den, nach unserem Wissen, größten Datensatz, der jemals für eine Gruppe von ME / CFS Patienten erstellt wurde. Die großangelegte Studie untersucht das Genom, die Genexpression, das Mikrobiom, die zellfreie DNA-Sequenzierung und Quantifizierung, und die Cytokine der Patienten, sowie eine Reihe von gängigen Tests, die von Ärzten durchgeführt werden. 2017 lag der Fokus der Studie auf der Analysierung und Datenintegration, sowie darauf, den Datensatz den Wissenschaftlern am The Stanford End ME / CFS Data Center (Registrierung erforderlich) verfügbar zu machen.
Update:
- Unterschiede zwischen Patienten und Kontrollgruppe wurden bei Metaboliten, Mikrobiomen, Cytokinen und verschiedenen klinischen Test-Ergebnissen beobachtet.
- Keine signifikanten Unterschiede bei den großen DNA Viren wurden zwischen Patienten und Kontrollgruppe gefunden. Es wurde zellfreie DNA aus dem Blut verwendet. Durch die Nutzung der zellfreien DNA war es möglich, auch nach solchen Viren zu suchen, die sich hinter der Blut-Hirn-Schranke verstecken und die mit den üblichen Methoden nicht zu entdecken sind. Zusätzlich wurde das Blut der Patienten auf neue Krankheitserreger untersucht, indem Partikel aus dem Blut isoliert und DNA-Sequenzierung angewendet wurde. Es wurden keine neuen Krankheitserreger entdeckt.
- SF-36 Auswertungen sind bei ME / CFS schlechter als bei einigen anderen schweren Krankheiten und korrelieren am wenigsten mit Depression und psychischen Erkrankungen. (SF-36 ist ein Fragebogen, in dem Patienten über ihre Erschöpfung und andere Aspekte ihrer Lebensqualität berichten.)
- Genetik ist ein besonders interessanter Aspekt diese Studie, da die Wissenschaftler mehrere Kandidaten-Gene identifiziert haben, die eine Person prädisponieren könnten, ME / CFS (oder schweres ME / CFS) zu entwickeln. Dies ist insofern spannend, da es Aufschluss über die Grundursache der Krankheit geben könnte – diese ist weiterhin unbekannt.
- Die Analyse bekommt eine höhere Priorität aufgrund der Komplexität des Datensatzes. OMF finanziert einen Bioinformatiker in Vollzeit am Stanford Genome Technology Center. Damit wird der Abschluss der Analyse dieses Datensatzes, seine Veröffentlichung in der wissenschaftlichen Literatur sowie seine Integration in zukünftige Projekte unterstützt.
OMF dankt Kristin für diese Übersetzung.