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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Lebenswissenschaften
und den Bereich der Gesundheit und Krankheiten, insbesondere auf
die Entwicklung von Strategien und synthetischen Produkten für die Prävention,
Behandlung oder Heilung einer Krankheit.
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Im
Gegensatz zu dem reduktionistischen Ansatz, der herkömmlicherweise
von der pharmazeutischen Industrie angewendet wird, um neue Medikamente
zu entwickeln, basiert die vorliegende Erfindung auf einem holistischen
Ansatz auf lebende Organismen und einer nachfolgenden Mehrkomponenten-Interventionsstrategie.
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Ein
holistischer Ansatz auf lebende Organismen ist z. B. die Grundlage
der Medizin in alten Kulturen insbedondere unter Verwendung pflanzlich
abgeleiteter Produkte gewesen. Ein wichtiger Startpunkt z. B. der
auf pflanzlicher Medizin basierenden Ansätze ist der, dass jeder gesunde
Organismus im Gleichgewicht ist. Gleichgewicht wird als ein komplexes
Zusammenspiel zwischen Körper
und Geist angesehen, welches auf allen Niveaus widergespiegelt wird,
von der biochemischen Komponentenansicht bis zur energetischen Systemkontrolle
unseres physischen Körpers
reichend. Interne Ungleichgewichte können aus einer großen Vielzahl
von Faktoren herrühren
und zu einer Fülle
von Zuständen
führen,
die von kurzen Störungen
bis zu chronischen Krankheitsprozessen reichen. Zusätzlich wird
die Einzigartigkeit jedes Menschen erkannt und treibt die Notwendigkeit
voran, eine personalisierte Medikation zu entwickeln, um optimale
Ergebnisse basierend auf Mehrkomponenten-Behandlungen zu erreichen.
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Auf
den ersten Blick scheint der „Westliche„ wissenschaftliche
medizinische Ansatz sehr unterschiedlich von diesem zu sein. Die Revolution
des Felds der Genomik, die in den Lebenswissenschaften während des
letzten Jahrzehnts stattgefunden hat, hat jedoch eine beachtliche
Unterstützung
für einen
mehr holistischen Blick auf die Diagnose und Behandlung bereitgestellt.
Des Weiteren erhält
das Thema der personalisierten Medizin heute eine beachtliche Aufmerksamkeit
als Folge der neuen Einblicke in unter anderem das Feld der Pharmakogenomik.
Obwohl das Prinzip der Homeostase mehr als ein Jahrhundert ein Eckpfeiler
der westlichen Physiologie war, hat die enorme Komplexität biologischer
Systeme die pharmazeutische Forschung häufig in die Richtung geführt, zu
versuchen, nur einzelne Ziele („Targets„), die den Unterschied zwischen
Gesundheit und Krankheit ausmachen, zu identifizieren und zu beeinflussen.
Dieser Ansatz hat tatsächlich
viele wirksame Wirkstoffe ergeben, zeigte jedoch auch bedeutende
Nachteile. Tatsächlich
versucht man ein System durch Interagieren mit einem einzelnen Protein
zu beeinflussen, das häufig
Teil eines komplexen Pathways (Stoffwechselweges) ist und bei einer
Kaskade von Reaktionen und Feed-Back-Schleifen beteiligt ist. Die
Realität
ist, dass die meisten Krankheiten multifaktoriell sind, was bedeutet,
dass die Behandlung eines einzelnen Targets eine teilweise Behandlung
bereitstellt (Reduktion der Symptome) und in der Hauptzahl der Fälle keine
Heilung. Obwohl diese Erkenntnis nicht neu ist, ist es unmöglich gewesen,
alternative Wege zu finden, wenn die genannte Komplexität des Systems
gegeben ist.
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Jetzt
ist jedoch ein Verfahren entwickelt worden, das ein sehr detailliertes
Profiling und nachfolgende Messungen von durch mehrere Komponenten erzeugten Änderungen
in in vitro-Sysemen (wie beispielsweise Zellkulturen) ermöglicht.
In diesem Verfahren kann die Wechselwirkung mehrerer Komponenten
mit lebenden biologischen Systemen sehr effektiv gemessen werden
und zwar unter Verwendung eines bestimmten Satzes von Schritten,
wobei Technologien wie beispielsweise Biostatistik und Bioinformatik
angewendet werden. Durch solche Messungen kann die Auswirkung von
aus mehreren Komponenten bestehenden Gemischen auf das biologische Profil
einer Krankheit vorteilhafterweise bestimmt werden. Außerdem ermöglichen
solche Messungen die Auswahl wirksamer und sicherer Komponenten innerhalb
der aus mehreren Komponenten bestehenden Gemische, und ihre entsprechenden
Konzentrationen, die erforderlich sind, um eine Auswirkung auf das
biologische Profil der Krankheit zu haben, können identifiziert werden.
Die Erfindung ist unterschiedlich zu früheren Konzepten, wie zum Beispiel in
US 2003/0096309 A1 (Borisy
et al.) und
WO 97/20076 (Schmidt
et al.) beschrieben, welche die Entwicklung von aus mehreren Komponenten
bestehenden Gemischen für
die Anwendung bei der Behandlung einer Krankheit betreffen, da die
vorliegende Erfindung sich nicht auf das Messen eines biologischen
Ergebnisses auf einem zellulären
Niveau bezieht, sondern die Messung auf einem System-Niveau bereitstellt,
was wesentlich für
nahezu alle multifaktoriellen Krankheiten ist. Beispielsweise wird
der frühe
Ausbruch einer Krankheit häufig
durch eine Verschiebung des Gleichgewichts zwischen verschiedenen
organisatorischen Strukturen in einem System charakterisiert, und
biochemische Kommunikation und Kontrollsignale werden typischerweise
auf einem Systemniveau und nicht auf einem Einzelzell-Niveau gefunden.
Mit steigenden Niveaus der Komplexität in einem System entwickeln
sich natürlich
neue Eigenschaften. Diese Kommunikation und dieses Kontrollelement
wird unter anderem in Körperflüssigkeiten
gefunden, die in einem System vorhanden sind wie beispielsweise
Blut, CSF oder Widerspiegelungen davon im Urin. Die vorliegende
Erfindung ermöglicht
die Entdeckung von Systemdeskriptoren, Biomarkern, die niedrigere
und höhere
Niveaus der Organisation und Kontrolle beschreiben, und sie verwendet
diese Information, um Gemische zu optimieren, um die Deregulierung
verschiedener Stoffwechselwege und verschiedener Systemniveaus anzusprechen.
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Dementsprechend
bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein Verfahren wie in
Anspruch 1 definiert.
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Im
Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung ist ein aus mehreren
Komponenten bestehendes synthetisches Produktgemisch als ein Gemisch
synthetischer Zusammensetzungen definiert, wobei die Komponenten
durch chemische Synthese synthetisiert werden, und nicht durch einen
natürlichen
Prozess.
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Die
lebenden Systeme schließen
Menschen und alle Arten von Tieren ein. Wenn von Tieren Gebrauch
gemacht wird, wird die Gruppe lebender Systeme geeigneterweise aus
einer bestimmten Art von Tier ausgewählt.
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Das
Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung ermöglicht
die Messung der Effekte mehrerer Target-Interventionen und die Entwicklung
von Produkten, um solche Interventionen optimal auszuführen, durch
einen einzigartigen Ansatz, wobei das biologische Profil der wirksamen
Komponenten aufgedeckt wird. Dieser einzigartige Ansatz wird als
multidimensionale Pharmakologie (MDP) bezeichnet und verwendet den
systembiologischen Ansatz, bei dem biologische Systeme durch Messung
und Integration metabolischer Daten und anderer Profildaten wie
beispielsweise genetische und/oder proteomische Daten untersucht
werden.
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Die
Bestimmung biologischer Effekte und insbesondere synergistischer
Mehrkomponenten-Effekte in Übereinstimmung
mit der vorliegenden Erfindung wird am Beispiel synthetischer Produkte
in Interventionsstrategien dargestellt. Die Bestimmung solcher Effekte
ist nicht auf biologische und synergistische Effekte in Säugetiersystemen
beschränkt,
sondern kann alle möglichen
Formen lebender Systeme mit komplexen Gemischen, die aus demselben
Portfolio des Lebens abgeleitet wurden, betreffen.
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Die
vorliegende Erfindung ist nicht auf eine bestimmte Art von Krankheit
beschränkt,
sondern umfasst jede Krankheit, von der ein biologisches Profil
bestimmt werden kann. Sie kann zusätzlich auch in vorbeugenden
Anwendungen eingesetzt werden.
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Ein
erheblicher Vorteil der vorliegenden Erfindung liegt in der Tatsache,
dass es eine wissenschaftliche Basis sowohl für die Wirksamkeit als auch Sicherheit
der getesteten Mehrkomponenten-Gemische
bereitstellt und dass es ein Werkzeug für die Entwicklungstrategie
kombinatorischer Ansätze
bereitstellt.
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Ein
weiterer sehr wichtiger Aspekt des Verfahrens gemäß der vorliegenden
Erfindung ist, dass es die Messung aller biologischen Effekte einschließlich additiver
und synergistischer Effekte ermöglicht.
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In
Gesundheits- und Krankheitsstudien kann ein Körperflüssigkeitsprofil von z. B. einer
Plasmaprobe von einer Kontrollgruppe (Referenzgruppe) und Patientengruppe
(einer Gruppe mit Symptomen der Krankheit mit dem biologischen Profil)
verwendet werden, um so viel Komponenten wie möglich zu messen und es wird
auf Unterschiede bei einzelnen Komponenten oder Mustern von Komponenten
zwischen den zwei Gruppen untersucht, um ein besseres Verständnis für die zugrundeliegenden
biologischen Mechanismen zu erhalten, um neue Biomarker/Surrogatmarker
nachzuweisen, um Toxikologie oder pharmakologische Antworten vorherzusagen, oder
neue Interventionswege zu entwickeln. Im Zusammenhang mit der vorliegenden
Anmeldung wird ein Biomarker definiert als ein Charakteristikum,
das objektiv gemessen und ausgewertet wird als ein Indikator von:
normalen biologischen Prozessen, pathogenen Prozessen oder pharmakologischer
Antwort auf eine therapeutische Intervention. Biomarker können Gene, Transkripte,
Proteine, Metabolite, (Spuren-)Elemente oder jede Kombination solcher
Komponenten sein.
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Das
Konzept der vorliegenden Erfindung betreffend die Verwendung von
Mustern für
dynamische Modellierung direkt oder nach nicht-linearer oder linearer
multidimensionaler Kompression eröffnet den einzigartigen Weg
der Untersuchung dynamischer Prozesse unter Verwendung von Systembeschreibungen
basierend auf Komponentenmustern. In solchen Untersuchungen können Störungen wie
beispielsweise durch Wirkstoffinterventionswege beobachtet und in
einer multidimensionalen Art ausgewertet werden, und Verfahren wie
beispielsweise Zeitserienanalysen, Zeitkrümmung (time warping) und nicht-lineare
dynamische Techniken können
eingesetzt werden. Bei der Evaluierung der Daten, die mit dem Verfahren
der vorliegenden Erfindung erzeugt werden, kann die Hinzufügung anderer
Daten und Information aus anderen Quellen auch von Bedeutung sein
wie beispielsweise Information aus klinischen Dossiers von Patienten,
die die medizinische Diagnose und klinische Chemie beschreiben,
oder Krankheitsstudiendaten bezüglich
Verhalten, Kognition, physiologischer, sozialer, etc. Niveaus. Diese
Daten können
eingeschlossen oder verknüpft
werden mit dem Datensatz, der durch das Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung erzeugt wird, um Patienten zu klassifizieren oder Sub-Klassen oder andere
relevante Beobachtungen aufzudecken. Insbesondere sind Tiermodelle
für die
Entwicklung neuer pflanzlicher Arzneien häufig bevorzugt, um biologische
Aktivität
zu ergeben, z. B. die Messung der Insulinresistenz bei der Untersuchung
des metabolischen Syndroms (Fettleibigkeit, Diabetes II, Bluthochdruck
und andere CV-verwandte Krankheiten). Die direkte Korrelation solcher
Daten mit der Zusammensetzung des Gemischs und des biologischen
Antwortprofils in diesem Modell ist eine bevorzugte Ausführungsform der
Erfindung, wenn neue synthetische Zusammensetzungen innerhalb des
Gemischs vorliegen (vor-klinischer Ansatz). Für Gemische, die synthetische Zusammensetzungen
enthalten, die beim Menschen bereits angewendet werden oder zur
Verwendung erlaubt sind, ist ein direktes Profiling unter Verwendung von
Körperflüssigkeiten
des Menschen oder Tieres bevorzugt (klinischer Ansatz).
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Das
Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung erzeugt Muster von Komponenten und die verwendete multivariate
Analyse erzeugt Muster relevanter Komponenten für eine gegebene Situation oder
Untersuchung. In der modernen Biologie und verwandten nutrazeutischen,
pharmazeutischen und biotechnologischen Industrien ist dies ein
entscheidendes neues Paradigma zum Antreiben der wissenschaftlichen
Forschung und industrieller Entdeckungs- und Entwicklungsprozesse.
Das grundlegende Verständnis
ist, dass Biologie im Allgemeinen und Krankheitsprozesse im Besonderen
von Natur aus multifaktoriell sind und das Verständnis solcher Prozesse daher
eine Beschreibung oder ein Verstehen basierend auf einer Vielzahl
von Komponenten erfordert. Aus aktuellen Studien unter Verwendung der
Systembiologie (Clish et al. Integrative biological analysis of
the APOE·3
Leiden transgenic mouse, OMICS 2004, 1:3–13) wird die Zusammenschaltung und
Abhängigkeit
des Systems deutlich und die Tatsache, dass neue Eigenschaften des
Systems aufgeklärt
werden, genauso wie steigende Niveaus der Komplexität untersucht
werden. In den meisten Fällen
basieren Entwicklungsprozesse z. B. auf einem einzelnen Target,
das mit einem einzelnen Biomarker für die Wirksamkeit oder Differenzierung
der Kontrollgruppen von Patientengruppen ausgewertet wird. Die vorliegende
Erfindung stellt jedoch ein Verfahren bereit, das die Bildung eines
Durchbruchs bei der Fähigkeit
ermöglicht,
multifaktorielle Krankheiten durch multifaktorielle Muster genauso
wie multifaktorielle Antworten auf multifaktorielle Input-Variablen
wie beispielsweise bei Kombinationstherapien zu beschreiben.
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In Übereinstimmung
mit der vorliegenden Erfindung wird vorzugsweise mindestens eine
spektrometrische Technik, mindestens eine elektromigrations-basierte
Technik oder mindestens eine chromatographische Technik in Schritt
(a) verwendet, um das Profil der Krankheit zu bestimmen. Bevorzugter wird
von zwei oder mehr spektrometrischen Techniken Gebrauch gemacht.
Spezielle Nachweistechniken, beispielsweise Laser-induzierte Fluoreszenz und
elektrochemischer Nachweis in Kombination mit Trennungstechniken
(z. B. (nano)-HPLC, elektromigrations-basierten Verfahren) sind
jedoch genauso eingeschlossen. Am meisten bevorzugt wird von mindestens
einer kernmagnetischen Resonanztechnik und/oder einer massenspektrometrischen
Technik Gebrauch gemacht, um das Profil der Krankheit in Schritt
(a) zu bestimmen.
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Das
biologische Profil, das in Schritt (a) bestimmt werden soll, schließt ein oder
mehrere metabolische, genetische und/oder proteomische Profile ein.
Jede Kombination dieser Profile kann verwendet werden. Vorzugsweise
schließt
solche eine Kombination ein oder mehrere metabolische Profile ein. Noch
bevorzugter schließt
das biologische Profil metabolische, genetische oder proteomische
Profile ein.
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In
Schritt (a) wird vorzugsweise das biologische Profil von mindestens
einer Art von Körperflüssigkeit
oder mindestens einer Art von Gewebe oder Zelllinie bestimmt. Bevorzugter
werden in Schritt (a) die biologischen Profile von mindestens zwei
verschiedenen Arten von Körperflüssigkeit
bestimmt.
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Die
biologischen Profile werden in Schritt (a) unter Verwendung von
einem oder mehreren der folgenden Biomarker bestimmt; Gene, Transkripte,
Proteine, Metabolite und (Spuren-)Elemente.
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In
Schritt (b) wird vorzugsweise von mindestens einer spektrometrischen
Technik, mindestens einer elektromigrations-basierten Technik oder mindestens einer
chromatographischen Technik Gebrauch gemacht, um die Auswirkung
der Serie von Proben des Mehrkomponenten-Gemisches auf das biologische
Profil der Krankheit zu bestimmen. Bevorzugter wird von zwei oder
mehr spektrometrischen Techniken Gebrauch gemacht, wobei am meisten
bevorzugt von mindestens einer kernmagnetischen Resonanztechnik
und/oder einer massenspektrometrischen Technik Gebrauch gemacht
wird. Im Falle des Proteinprofilings sind andere Techniken wie beispielsweise
Gel-basierte elektrophoretische Techniken ebenfalls eingeschlossen.
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In
Schritt (d) wird vorzugsweise von mindestens einer spektrometrischen
Technik, mindestens einer elektromigrations-basierten Technik oder mindestens einer
chromatographischen Technik Gebrauch gemacht, um die Auswirkung
des Satzes der aus mehreren Komponenten bestehenden Gemische auf
das biologische Profil der Krankheit zu bestimmen. In den Schritten
(c) und (d) erfolgt der Entwurf und die Optimierung des aus mehreren
Komponenten bestehenden Gemischs, um sowohl das Wirksamkeits- als
auch das Sicherheitsprofil, die für eine gegebene Intrevention
gewünscht
sind, zu treffen.
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Das
Mehrkomponenten-Gemisch, das in Übereinstimmung
mit der vorliegenden Erfindung verwendet wird, kann jedes Mehrkomponenten-Gemisch
sein, das eine (potentielle) Auswirkung auf ein biologisches Profil
einer Krankheit hat.
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In
jedem der Schritte (a), (b) und (d) wird vorzugsweise mindestens
eine spektrometrische Technik verwendet. Geeigneterweise kann eine
kernmagnetische Resonanztechnik („NMR„) oder massenspektrometrische
Technik („MS„) verwendet
werden, wobei die letztere Technik auf eine begrenzte Anzahl von
kleinen Molekülverbindungen
gerichtet ist. Beide dieser Techniken haben jedoch Beschränkungen. Die
NMR-Ansätze
sind dahingehend beschränkt, dass
sie typischerweise verlässliche
Information nur für
Verbindungen bereitstellen, die in hohen Konzentrationen vorliegen.
Auf der anderen Seite erfordern globale oder fokussierte Massenspektrometrietechniken
keine hohen Konzentrationen, sondern können Information nur in beschränkten Teilen
eines biologischen Profils bereitstellen. Wie sie hier verwendet werden,
werden die Ausdrücke „kleines
Molekül„ und „Metabolit„ austauschbar
verwendet. Kleine Moleküle und
Metabolite schließen
ein, sind aber nicht beschränkt
auf Lipide, Steroide, Aminosäuren,
organische Säuren,
Gallensäuren,
Eicosanoide, Peptide, Kohlenhydrate und Spurenelemente.
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Daher
wird in jedem der Schritte (a), (b) und (d) vorzugsweise von mindestens
einer kernmagnetischen Resonanztechnik und/oder einer massenspektrometrischen
Technik Gebrauch gemacht.
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Die
Probenherstellung für
NMR kann allgemein sehr zielstrebig unter Verwendung von Gefriertrocknung
und Wiederherstellung in D2O sein, da der Fokus
auf Komponenten in höherer
Konzentration liegt, d. h. typischerweise eine Konzentration > 100 ng/ml. Für MS können eine
Vielzahl von Probenherstellungsansätzen verwendet werden, von
Festphasenextraktion und Flüssigkeit/Flüssigkeitsextraktion zu
mehr spezifischen Verfahren unter Verwendung von z. B. Affinitäts-basierten
Verfahren oder Derivatisierungsverfahren sowohl für GC-MS
als auch LS-MS reichend.
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In
jedem der Schritte (a), (b) und (d) kann von spektrometrischen Daten
Gebrauch gemacht werden, die aus einer oder mehreren Plattformen
einschließlich,
aber nicht beschränkt
auf MS, NMR, Flüssigkeitschromatographie
(„LC„), Gaschromatographie
(„GC„), High
Performance Liquid Chromatography („HPLC„), Kapillarelektrophorese
(„CE„) und jede
bekannte Form von verbundener („hyphenated„) Massenspektrometrie
in niedrigem oder hohem Auflösungsmodus,
wie beispielsweise LC-MS, GC-MS, CE-MS, LC-UV, MS-MS, MSn, etc. Gebrauch gemacht werden. Typische
Profildaten können
ebenfalls unter Verwendung von mehr Komponenten-spezifischen Detektoren
wie beispielsweise Laser-induzierter
Fluoreszenz und elektrochemischer Detektion erhalten werden.
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Wie
er hier verwendet wird bezeichnet der Ausdruck „spektrometrische Daten„ Daten
von jeder spektrometrischen oder chromatographischen Technik. Spektrometrische
Techniken schließen
ein, sind aber nicht beschränkt
auf Resonanzspektroskopie, Massenspektroskopie und optische Spektroskopie. Chromatographische
Techniken schließen
ein, sind aber nicht beschränkt
auf Flüssigphasenchromatographie,
Gasphasenchromatographie und Elektrophorese.
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Wenn
ein spektrales Profil erhalten wird, wie mit Standardspektroskopischen
Verfahren, ist ein erster notwendiger Schritt, kleinere Verschiebungen in
den Spektren sowohl bezüglich
der Intensitätsdimension
als auch der spektralen oder chromatographischen Dimension anzupassen.
Verschiebungen („Shifts„) können die
Folge instrumenteller Faktoren, Umgebungsbedingungen oder variierender
Konzentrationen der Komponenten (wie es häufig im Falle der Urinanalyse
vorkommt) sein. Als ein Beispiel treten Variationen in NMR-chemischen
Verschiebungen häufig
auf und müssen
beachtet werden, aber die Reproduzierbarkeit und Standardisierung
der Intensität
(oder Peakfläche)
eines einzelnen Profils (Quantifizierungsdimension) ist normalerweise
sehr zufriedenstellend. Dies steht im Gegensatz zu MS, wo die Peakintensität (Innenhäufigkeit)
Dimension als Folge des Fehlens von Kalibriersubstanzen für jede Komponente,
die in dem Profil vorhanden ist, sorgfältig angepasst werden muss.
In verbundenen („hyphenated") Techniken muss
die Reproduzierbarkeit des Trennungsverfahrens (GC, LC oder elektromigrationgetriebene
Techniken wie beispielsweise Kapillarelektrophorese (CE)) ebenfalls
sorgfältig
ausgewertet werden. In dieser Hinsicht sind nah-infrarotspektrale
Profile beeindruckend und die Korrektur in jedweder Dimension ist
kaum erforderlich.
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Im
Allgemeinen werden kleine instrumentelle Verschiebungen in der spektralen
(variablen) Dimension fälschlicherweise
als verschiedene Komponenten darstellend interpretiert werden, wenn
eine Sammlung von Datenprofilen einer Mustererkennungsanalyse unterzogen
wird. Ein geradliniger Weg, mit diesem Problem umzugehen, ist durch
Verwendung von Klasseneinteilungstechniken, in denen das Spektrum
in der Auflösung
auf ein ausreichendes Maß reduziert
wird, um sicherzustellen, dass ein gegebener Peak trotz kleiner
spektraler Verschiebungen zwischen den Analysen in seiner Klasse
verbleibt. Zum Beispiel kann bei NMR die chemische Verschiebungsachse
diskretisiert und grob eingeteilt werden und bei MS kann die spektrale
Genauigkeit auf ganzzahlige Atommasseneinheitswerte gerundet werden.
Genauere Verfahren werden jedoch bevorzugt, wie beispielsweise eine
teilweise lineare Anpassung bei der NMR oder anderen Alignmentverfahren
bei MS.
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Nach
der anfänglichen
Datenvorprozessierung werden die spektralen Profile für die Mustererkennung
(multivariate Analyse) eingesetzt.
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Die
Fähigkeit,
verschiedene Techniken zu verwenden, um Körperflüssigkeitsprofile zu erzeugen,
wird durch die vielfach multivariate Analyse optimal verwendet und
erlaubt die Messung verschiedener Körperflüssigkeiten des selben Systems
(wie beispielsweise Plasma und Urin oder Plasma und CSF), um neue
Einblicke in die Systembiologie zu gewinnen, z. B. die Auswirkung der
Bluthirnschranke beim Vergleich von Plasma- und Urinprofilen. Somit wird
in jedem der Schritte (a)–(c)
vorzugsweise von einer vielfach multivariaten Analyse Gebrauch gemacht.
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Die
vorliegende Erfindung stellt ein Verfahren zur spektrometrischen
Datenverarbeitung unter Verwendung von vielfachen Schritten einer
multivariaten Analyse bereit, um Daten in einer hierarchischen Prozedur
(Schritte (a), (b) und (d)) zu verarbeiten. In jedem der Schritte
(a), (b) und (d) kann eine erste multivariate Analyse auf einer
Vielzahl von Datensätzen
verwendet werden, um ein oder mehrere Sätze von Unterschieden und/oder Ähnlichkeiten zwischen
ihnen zu erkennen, wonach eine zweite multivariate Analyse verwendet
werden kann, um eine Korrelation (und/oder anti-Korrelation, d.
h. negative Korrelation) zwischen mindestens einem dieser Sätze von
Unterschieden (oder Ähnlichkeiten) und
einer oder mehrerer der Vielzahl von Datensätzen zu bestimmen. In Schritt
(a) kann die Bestimmung des biologischen Profils einer Krankheit
ebenfalls auf der Korrelation basieren.
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Wie
er hier verwendet wird bezieht sich der Ausdruck „Datensätze„ auf die
spektrometrischen Daten, die mit einer oder mehreren spektrometrischen
Messung(en) assoziiert sind. Zum Beispiel kann ein Datensatz ein
oder mehrere NMR-Spektren umfassen, wenn die spektrometrische Technik
NMR ist. Wenn die spektrometrische Technik UV-Spektroskopie ist,
kann ein Datensatz ein oder mehrere UV-Emissions- oder Absorptionsspektren
umfassen. Ebenso kann ein Datensatz ein oder mehrere Massenspektren
umfassen, wenn die spektrometrische Technik MS ist. Wo die spektrometrische
Technik eine chromatographische-MS-Technik ist (z. B. LC-MS, GC-MS,
etc.) kann ein Datensatz ein oder mehrere Massenchromatogramme umfassen.
Alternativ ein Datensatz eines Chromatogramms oder rekonstruierten
TIC-Chromatogramms. Zusätzlich
sollte realisiert werden, dass der Ausdruck „Datensätze„ sowohl rohe spektrometrische
Daten als auch Daten, die vorverarbeitet wurden (z. B. um Rauschen
zu entfernen, Grundlinie, Peaks nachzuweisen, etc.), einschließt.
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Außerdem kann
der Ausdruck „Datensätze„, wie
er hier verwendet wird, sich auf im Wesentlichen alle oder einen
Teilsatz der spektrometrischen Daten beziehen, die mit einer oder
mehreren spektrometrischen Messungen verbunden sind. Zum Beispiel können die
Daten, die mit den spektrometrischen Messungen verschiedener Probenquellen
assoziiert sind (Proben von Gruppen mit Symptomen der Krankheit
(experimentelle Gruppenproben) gegenüber Proben von Referenzen oder
gesunden Gruppen (Kontrollgruppenproben)) in verschiedene Datensätze gruppiert
werden. Als ein Ergebnis kann ein erster Datensatz sich auf experimentelle
Gruppenproben-Messungen
beziehen, und ein zweiter Datensatz kann sich auf Kontrollgruppenproben-Messungen beziehen.
Zusätzlich
können
sich Datensätze
auf Daten beziehen, die basierend auf jeder anderen Klassifikation,
die als relevant betrachtet wird, gruppiert sind.
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Die
vorliegende Erfindung stellt ebenfalls ein Verfahren der spektrometrischen
Datenverarbeitung unter Verwendung multivariater Analyse bereit,
um Daten auf zwei oder mehr hierarchischen Niveaus der Korrelation
zu verarbeiten. In jedem der Schritte (a), (b) und (d) kann von
einer multivariaten Analyse auf einer Vielzahl von Datensätzen Gebrauch
gemacht werden, um Korrelationen (und/oder anti-Korrelationen) zwischen
Datensätzen
bei einem ersten Niveau der Korrelation zu erkennen, wonach die
multivariate Analyse verwendet werden kann, um Korrelationen (und/oder
anti-Korrelationen) zwischen Datensätzen bei einem zweiten Niveau
der Korrelation zu erkennen. In Schritt (a) kann die Bestimmung
des biologischen Profils eines biologischen Systems ebenfalls auf
den Korrelationen basieren, die bei einem oder mehr Niveaus der
Korrelation erkannt wurden.
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In Übereinstimmung
mit der vorliegenden Erfindung kann die spektrometrische Datenverarbeitung
in jedem der Schritte (a), (b) und (d) unter Verwendung von mehreren
Schritten der multivariaten Analyse durchgeführt werden, um Datensätze in einem
hierarchischen Verfahren zu verarbeiten, wobei einer oder mehrere
der multivariaten Analyseschritte des Weiteren die Verarbeitung
von Daten bei zwei oder mehr hierarchischen Niveaus der Korrelation umfasst.
Zum Beispiel kann in jedem der Schritte (a), (b) und (d) eine erste
multivariate Analyse auf einer Vielzahl von Datensätzen verwendet
werden, um ein oder mehrere Sätze
von Unterschieden und/oder Ähnlichkeiten
zwischen ihnen zu erkennen; eine zweite multivariate Analyse kann
verwendet werden, um ein erstes Niveau der Korrelation (und/oder
anti-Korrelation) zwischen einem ersten Satz von Unterschieden (oder Ähnlichkeiten)
und einem oder mehreren der Datensätze zu bestimmen; und die zweite
multivariate Analyse kann verwendet werden, um ein zweites Niveau
der Korrelation (und/oder anti-Korrelation) zwischen dem ersten
Satz von Unterschieden (oder Ähnlichkeiten)
und einem oder mehreren der Datensätze zu bestimmen. In Schritt
(a) kann die Bestimmung des biologischen Profils der Krankheit auf
den Korrelationen basiert werden, die bei einem oder mehreren Niveaus
der Korrelation erkannt wurden.
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Geeignete
Formen der multivariaten Analyse schließen z. B. die Hauptkomponentenanalyse
(„principal
component analysis, „PCA„), Diskriminantensnalyse
(„DA„), PCA-DA,
Faktoranalyse, kanonische Korrelation („CC„), teilweise kleinste Quadrate
(„partial
least squares, „PLS„), vorhersagende
lineare Diskriminantenanalyse („predictive linear discriminant analysis, „PLDA„), neurale
Netzwerke, Multiniveau/Multiweg/Multiblock-Analyse, iterative Targetanalyse,
allgemeine Prokrustanalyse, unterstützte Vektorautomaten („support
vector machines, „SVM„), Parafac-
und Mustererkennungstechniken, ein.
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Die
Verwendung der oben beschriebenen multivariaten Analysetechniken
ist nur für
das Profiling im Stand der Technik gut bekannt. Für eine detailliertere
Beschreibung kann beispielsweise auf die anhängige
US Provisional Patentanmeldung Serien-Nr.
60/312,145 (Method and System for Profiling Biological
Systems) Bezug genommen werden.
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Um
den maximalen Wert aus den Daten zu gewinnen, können die multivariaten Analysewerkzeuge
wie oben beschrieben zusammen mit zusätzlichen statistischen und
Informatikstrategien verwendet werden. Wenn einmal statistisch signifikante
Unterschiede in z. B. Metabolitenhäufigkeiten bestimmt und zwischen
Gruppen von Proben quantifiziert worden sind, besteht die Aufgabe
darin, die zugrundeliegenden biologischen Gründe für und die Zusammenhänge der
Ergebnisse zu verstehen. Ein erster Schritt besteht darin, metabolische
Komponenten zu identifizieren, die in Datenspektren beobachtet wurden und
die durch multivariate Analyse als signifikante Unterschiede zwischen
den Proben erkannt wurden. Solch eine Identifizierung schließt typischerweise das
Abfragen verschiedener Datenbanken bekannter Metabolitkomponenten-Spektren
und Strukturen ein. Ein nächster
Schritt ist, existierendes Wissen über molekulare Wechselwirkungen
durch Durchsuchen öffentlicher
und privater Datenbanken aufzuklären. Dies
kann in gewisser Weise durch Erklärung der Assoziierungen und
des Verhaltens, die/das in den Metabolomikprofilergebnissen beobachtet
wurde, erfolgen. Da jedoch die meisten der metabolischen, genomischen,
proteomischen und Interaktionsdatenbanken biochemische Ereignisse
in einem statischen Zustand zeigen, werden progressiv anspruchsvolle analytische
und mathematische Werkzeuge gebraucht, um unzusammenhängende biologische
Hinweise in dynamische Modelle zu integrieren, die besser geeignet
sind, beispielsweise pathologische Prozesse zu erklären.
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Tatsächlich können sowohl
lineare und nicht-lineare multivariate Analysen statistisch signifikante
Assoziierungen zwischen biomolekularen Komponenten aufklären, die
durch die Durchsuchung existierender Datenbanken oder Literatur
nicht erklärt
werden.
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Eine
bevorzugte Ausführungsform
des Verfahrens der vorliegenden Erfindung umfasst die folgenden
Schritte:
- 1. Eine Auswahl der relevanten Proben
wird gemacht, z. B.
- Körperflüssigkeiten
(Plasma, Urin, CSF, Speichel, Synovialflüssigkeit, etc.).
- 2. Eine Auswahl der Weite des biologischen Profilings wird gemacht;
Transkripte, Proteine, Metabolite, etc.
- 3. Eine Probe wird basierend auf den spektrometrischen Techniken,
die verwendet werden, um das biologische Profil zu bestimmen, hergestellt (z.
B. GCMS, LCMS, CEMS, MS/MS-Kombinationen
und verschiedene NMR-Verfahren, Gel-basierte elektrophoretische
Techniken, etc.).
- 4. Das Profil wird unter Verwendung spektrometrischer Techniken,
Gel-basierter Techniken, NMR-Profilen und bevorzugt MS-Ansätzen im Falle
von Metabolomik, die Lipide, Steroide, Gallensäuren, Eicosanoide, (Neuro)-Peptide,
Vitamine, organische Säuren,
Neurotransmitter, Aminosäuren,
Kohlenhydrate, ionische Organika, Nukleoside, Anorganika, Xenobiotika,
etc. mit einer Präferenz,
Peptide einzuschließen,
bestimmt. Ebenfalls kann ein globales MS-Profil eingeschlossen werden, um in
einem einzelnen Experiment die Hauptkomponenten mit hoher Konzentration
zu beschreiben, was häufig
ein guter Hinweis für
das Gleichgewicht/Homeostase eines Systems zusätzlich zu dem NMR-Profil ist.
- 5. Die erhaltenen Daten werden vorverarbeitet unter Verwendung
vorzugsweise der Techniken, die in der Holländischen
Patentanmeldung 1016034 beschrieben sind, zusammen mit
PCA-DA, Multiblock/Multiweg
multivariater Analyse basierend auf linearen und nicht-linearen
Techniken und dem partiellen linearen Anpassungsalgorithmus.
- 6. Das Ergebnis von 4 wird mit anderen relevanten Datenquellen
wie beispielsweise Tiermodel-basierten biologischen Daten, medizinische Geschichte,
klinische chemische Einträge,
klinische Endpunkte, Biomarker, Surrogatmarker, medizinische Beschreibung
und Verhalten, sozialen, physiologischen Daten, etc. kombiniert.
- 7. Die (nicht-linearen oder linearen) Dynamiken von dynamischen
Krankheiten werden unter Verwendung von einem der Profiling-Komponenten oder
jeder Kombination der Profiling-Komponenten, vorzugsweise unter
Verwendung einer Kombination nicht-linearer Kompression und dynamischer
Modelierungstechniken untersucht.
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Das
Konzept der vorliegenden Erfindung basiert entsprechend auf den
folgenden Aspekten, dem Profiling komplexer Gemische, wie beispielsweise Körperflüssigkeiten,
durch eine Kombination von NMR und einer Auswahl von verbundenen
(„hyphenated„) massenspektrometrischen
Techniken (GC-, LC-, CE-MS/MS, ICPMS), der Evaluierung der Kombination
mit Datenvorverarbeitung/Skalierung vorhergehend Multiblock/Multiweg
multivariate Analyse, der Kombination instrumenteller Datensätze, die
mit anderen relevanten Datensätzen
erzeugt wurden, der Verknüpfung
von Datensätzen,
die aus Proben von einem System aber über verschiedene Körperflüssigkeitsprofile
entstanden sind, und der Fähigkeit,
alle Formen von nicht-linearen Dynamiken zu untersuchen.
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In Übereinstimmung
mit der vorliegenden Erfindung können
synthetische Produkt-basierte Medikamente entworfen werden.
-
Beispiel
-
Das
Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung ist in 1 schematisch dargestellt. Ein
typisches Experiment in Übereinstimmung
mit der vorliegenden Erfindung basierend auf den Fingerprints, wie
sie durch den systembiologischen Ansatz erzeugt werden, ein typisches
Experiment basiert auf den folgenden Schritten:
- 1.
Ein Anzahl von einzelnen Komponenten oder einem Satz verschiedener
Gemische, vorzugsweise mit einer signifikanten Abweichung in der Zusammensetzung,
wird durch eine Profilingtechnik wie beispielsweise NMR oder Massenspektrometrie
gemessen („fingerprinted„); angezeigt
als Chargen 1-n im linken Teil der 1.
- 2. Die Profile des Effekts der Chargen nach der Verabreichung
in ein Tiermodell oder in einen menschlichen Versuchsteilnehmer
werden genauso wie eine Referenzgruppe, die nicht behandelt wird
(zusammengesetzt aus sowohl kranken Tieren und Wildtyp oder gesunden
Subjekten/Patienten) gemessen oder ausgewählt, um auf eine andere Art
behandelt zu werden.
- 3. Die Referenzgruppe stellt das Biomarkerprofil für die Krankheit
bereit und die anderen Experimente stellen die Auswirkungen des
Gemisches auf das Krankheitsmuster bereit und decken ebenfalls andere
Effekte auf. Zusätzlich
können klinische
Endpunkte in menschlichen Versuchsreihen oder typische biologische
Effekte, die in Zellmodellen und/oder Tiermodellen gemessen werden,
für die
Evaluation des Mehrkomponenten-Gemischs verwendet werden. Dies ergibt
einen Nachweis des Effekts auf die spezifische Krankheitsgruppe.
Für den
Fall, dass eine Kontrollgruppe nicht verfügbar ist, kann eine komparative
Analyse verwendet werden, um den optimalen biologischen Effekt auf
einen klinischen Endpunkt oder eine Hypothese aufzudecken.
- 4. (Nicht)-lineare multivariate Korrelation der Muster der Komponenten
des Gemisches und die Effektprofile einschließlich aller anderen Information wie
beispielsweise klinische Endpunkte oder andere biologische Effekte
in anderen Modellen (Zell-basiert oder Tiermodelle) ermöglicht den Nachweis
der Muster von Komponenten, die für die biologischen Effekte
verantwortlich sind.
- 5. Beim Entwerfen neuer kombinatorischer Interventionen kann
die Auswirkung einzelner Komponenten untersucht werden, und die
Auswirkung auf das Krankheitsprofil, bestimmt in Ausdrücken der Änderungen
der betroffenen Biologie, oder, falls nicht identifiziert, ebenfalls
als Auswirkung auf einen bestimmten Teil des Krankheitsprofils, kann
bestimmt werden. Ein Beispiel eines solchen Ansatzes ist in 2 gegeben,
in der die Auswirkung verschiedener Wirkstoffe auf die Entwicklung
der Artheriosklerose in einem Tiermodell durch System-basierte Antworten
evaluiert wird. Beide Wirkstoffe weisen eindeutig verschiedene Wirkstoff-Antworten
auf, was in der 2-D Darstellung nur teilweise dargestellt wird.
Wenn es im Detail analysiert wird, können die Unterschiede auf die
Auswirkung des Krankheitsprofils durch Korrelations-Netzwerke gefunden
werden, siehe Beispiel 3, und auf biochemischem Niveau erklärt werden
und es kann konsequenterweise für
den Entwurf einer gemischten Strategie dienen.