Протеомные технологии в изучении патогенезапсориаза


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Псориаз является одним из наиболее распространенных воспалительных дерматозов, однако патогенез этого
заболевания до конца не изучен. В настоящее время перспективным методом исследования биологических
механизмов развития различных заболеваний является протеомное профилирование. Протеомные технологии
позволяют обнаружить изменения в белковом профиле кожи больных псориазом и идентифицировать
выявленные белки. Такие белки служат потенциальными мишенями для воздействия лекарственных средств либо
биомаркерами для оценки индивидуального ответа пациента на лекарственные препараты. В статье приведены
основные достижения в изучении патогенеза псориаза с применением протеомных технологий (двухмерного
электрофореза и масс-спектрометрии), изложенные в современной литературе, а также приведен анализ
результатов собственных исследований, направленных на выявление белков - маркеров ответа пациентов
на терапию препаратом инфликсимаб

Об авторах

Л Ф Знаменская

ФГУ «ГНЦДКМинздравсоцразвития России»

Email: znaml@cnikvi.ru
заведующая отделом дерматологиик.м.н; ФГУ «ГНЦДКМинздравсоцразвития России»

L F Znamenskaya

Список литературы

  1. Griffiths C.E., Barker J.N. Pathogenesis and clinical features of psoriasis. Lancet 2007; 370: 263-271.
  2. de Korte J., Sprangers M.A., Mombers F.M. et al. Quality of life in patients with psoriasis: a systematic literature review. J invest Derm Symp Proc 2004; 9: 140-147.
  3. Rapp S.R., Feldman S.R., Exum M.L. et al. Psoriasis causes as much disability as other major medical diseases. J Amer acad Derm 1999; 41: 401-407.
  4. Mrowietz U., Reich K. Psoriasis - new insights into pathogenesis and treatment. Dtsch Arztebl Int 2009; 106: 11-18, quiz 19.
  5. Gaspari A.A. Innate and adaptive immunity and the pathophysiology of psoriasis. J Amer acad Derm 2006; 54: S67-80.
  6. Tschachler E. Psoriasis: the epidermal component. Clin Derm 2007; 25: 589-595.
  7. Dika E., Bardazzi F., Balestri R., Maibach H.I. Environmental factors and psoriasis. Curr Probl Dermatol 2007; 35: 118-135.
  8. Говорун В.М., Арчаков А.И. Протеомные технологии в современной биомедицинской науке. Биохимия 2002; 67: 1341-1359.
  9. Omenn G.S. Strategies for plasma proteomic profiling of cancers. Proteomics 2006; 6: 5662-5673.
  10. Huang C.M., Elmets C.A., van Kampen K.R. et al. Prospective highlights of functional skin proteomics. Mass Spectrom Rev 2005; 24: 647-660.
  11. Unlu M., Morgan M.E., Minden J.S. Difference gel electrophoresis: a single gel method for detecting changes in protein extracts. Electrophoresis 1997; 18: 2071-2077.
  12. Zhou G., Li H., DeCamp D. et al. 2D differential in-gel electrophoresis for the identification of esophageal scans cell cancer-specific protein markers. Molec Cell Proteomics 2002; 1: 117-124.
  13. Lottspeich F. Proteome Analysis: A Pathway to the Functional Analysis of Proteins. Angew Chem Int Ed Engl 1999; 38: 2476-2492.
  14. Poon T.C. Opportunities and limitations of SELDI-TOF-MS in biomedical research: practical advices. Exp Rev Proteomics 2007; 4: 51-65.
  15. Bonnekoh B., Bockelmann R., Pommer A.J. et al. The CD11a binding site of efalizumab in psoriatic skin tissue as analyzed by Multi- Epitope Ligand Cartography robot technology. Introduction of a novel biological drug-binding biochip assay. Skin Pharmacol Physiol 2007; 20: 96-111.
  16. Cowen E.W., Liu C.W., Steinberg S.M. et al. Differentiation of tumour-stage mycosis fungoides, psoriasis vulgaris and normal controls in a pilot study using serum proteomic analysis. Brit J Derm 2007; 157: 946-953.
  17. Macdonald N., Cumberbatch M., Singh M. et al. Proteomic analysis of suction blister fluid isolated from human skin. Clin exp Dermatol 2006; 31: 445-448.
  18. Plavina T., Hincapie M., Wakshull E. et al. Increased plasma concentrations of cytoskeletal and Ca2+-binding proteins and their peptides in psoriasis patients. Clin Chem 2008; 54: 1805-1814.
  19. Celis J.E., Cruger D., Kiil J. et al. Identification of a group of proteins that are strongly up-regulated in total epidermal keratinocytes from psoriatic skin. FEBS Lett 1990; 262: 159-164.
  20. Celis J.E., Rasmussen H.H., Olsen E. et al. The human keratinocyte two-dimensional gel protein database: update 1993. Electrophoresis 1993; 14: 1091-1198.
  21. Madsen P., Rasmussen H.H., Leffers H. et al. Molecular cloning and expression of a novel keratinocyte protein (psoriasis-associated fatty acid-binding protein [PA-FABP]) that is highly up-regulated in psoriatic skin and that shares similarity to fatty acid-binding proteins. J invest Derm 1992; 99: 299-305.
  22. Carlen L.M., Sanchez F., Bergman A.C. et al. Proteome analysis of skin distinguishes acute guttate from chronic plaque psoriasis. J invest Derm 2005; 124: 63-69.
  23. Takeda A., Higuchi D., Takahashi T. et al. Overexpression of serpin squamous cell carcinoma antigens in psoriatic skin. J invest Derm 2002; 118: 147-154.
  24. Брускин С.А., Абдеев Р.М., Мошковский С.А. и др. Протеомные исследования псориаза как подход к идентификации потенциальных мишеней фармакотерапии. Клин. дерматол. и венерол. 2009; 1: 28-31.
  25. Bonnekoh B., Pommer A.J., Bockelmann R. et al. Topo-proteomic in situ analysis of psoriatic plaque under efalizumab treatment. Skin Pharmacol Physiol 2007; 20: 237-252.
  26. Zgoda V.G., Moshkovskii S.A., Ponomarenko E.A. et al. Proteomics of mouse liver microsomes: performance of different protein separation workflows for LC-MS/MS. Proteomics 2009; 9: 4102-4105.
  27. Foell D., Wittkowski H., Vogl T. et al. S100 proteins expressed in phagocytes: a novel group of damage-associated molecular pattern molecules. J Leukoc Biol 2007; 81: 28-37.
  28. Pouliot P., Plante I., Raquil M.A. et al. Myeloid-related proteins rapidly modulate macrophage nitric oxide production during innate immune response. J Immunol 2008; 181: 3595-3601.
  29. Nukui T., Ehama R., Sakaguchi M. et al. S100A8/A9, a key mediator for positive feedback growth stimulation of normal human keratinocytes. J Cell Biochem 2008; 104: 453-464.
  30. Park C.C., Kim K.J., Woo S.Y. et al. Comparison of the Expression Profile of JunB, c-Jun, and S100A8 (Calgranulin A) in Psoriasis Vulgaris and Guttate Psoriasis. Ann Derm 2009; 21: 35-38.
  31. Benoit S., Toksoy A., Ahlmann M. et al. Elevated serum levels of calcium-binding S100 proteins A8 and A9 reflect disease activity and abnormal differentiation of keratinocytes in psoriasis. Brit J Derm 2006; 155: 62-66.
  32. Eaton D.L., Bammler T.K. Concise review of the glutathione S-transferases and their significance to toxicology. Toxicol Sci 1999; 49: 156-164.
  33. Savas B., Arslan G., Gelen T. et al. Multidrug resistant malignant melanoma with intracranial metastasis responding to immunotherapy. Anticancer Res 1999; 19: 4413-4420.
  34. Luo L., Wang Y., Feng Q. et al. Recombinant protein glutathione S-transferases P1 attenuates inflammation in mice. Molec Immunol 2009; 46: 848-857.
  35. Zhou J., Wolf C.R., Henderson C.J. et al. Glutathione transferase P1: an endogenous inhibitor of allergic responses in a mouse model of asthma. Am J Respir Crit Care Med 2008; 178: 1202-1210.
  36. Aceto A., Caccuri A.M., Sacchetta P. et al. Dissociation and unfolding of Pi-class glutathione transferase. Evidence for a monomeric inactive intermediate. Biochem J 1992; 285 ( Pt 1): 241-245.
  37. Shuttleworth S.J., Bailey S.G., Townsend P.A. Histone Deacetylase Inhibitors: New Promise in the Treatment of Immune and Inflammatory Diseases. Curr Drug Targets 2010 Nov; 11(11): 1430-8.
  38. Besgen P., Trommler P., Vollmer S. Ezrin, maspin, peroxiredoxin 2, and heat shock protein 27: potential targets of a streptococcal-induced autoimmune response in psoriasis. J Immunol 2010; 184: 5392-5402.
  39. Zabalawi M., Bharadwaj M., Horton H. et al. Inflammation and skin cholesterol in LDLr-/-, apoA-I-/- mice: link between cholesterol homeostasis and self-tolerance? J Lipid Res 2007; 48: 52-65.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Знаменская Л.Ф., Znamenskaya L.F., 2011

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».