Главная МедицинаСмертность от загрязнений научились предсказывать через белковые сети

Смертность от загрязнений научились предсказывать через белковые сети

от admin

Австрийские и немецкие исследователи разработали масштабную сетевую карту «экспосома», которая связывает молекулярные эффекты тысяч экологических факторов с реальными показателями заболеваемости населения. Об этом сообщает «Хайтек» со ссылкой на исследование в журнале Nature Communications.

Международная группа ученых из Исследовательского центра молекулярной медицины CeMM и Венского университета проанализировала около 10 000 различных факторов воздействия окружающей среды, включая промышленные загрязнители, компоненты пищи и лекарственные препараты. Вместо классической группировки веществ по их химической структуре или происхождению авторы работы отследили, как именно каждое соединение влияет на конкретные человеческие гены и белки.

В результате анализа выяснилось, что человеческий организм реагирует на внешние раздражители не на основе их химической идентичности, а на уровне крупных функциональных биологических систем. Абсолютно разные по составу токсины, пищевые добавки и медикаменты в ходе исследования сгруппировались в кластеры по общему принципу действия, вызывая одинаковые сбои в процессах воспаления, метаболизма или свертывания крови.

Читать также:
Как выбрать подходящее место: пансионаты для инвалидов в фокусе внимания

Степень опасности конкретного экологического фактора исследователи связали с его положением внутри белковой сети клетки. Самый тяжелый ущерб здоровью наносят те вещества, которые атакуют центральные белковые узлы, координирующие множество критически важных клеточных процессов. Даже единичное воздействие на такой ключевой элемент запускает каскад нарушений, масштабируя негативный эффект по всему организму.

Финальным этапом работы стало сопоставление созданной молекулярной карты с реальными медицинскими и экологическими базами данных по всей Европе. Биологическое «расстояние» от токсина до патологии внутри сети позволило точно предсказать структуру региональной заболеваемости: в странах с повышенным уровнем конкретных выбросов фиксировались именно те болезни, которые прогнозировала математическая модель.

Обложка: magnific

Вам также может понравиться