Prognozowanie rezultatu przeszczepu płuc

LT stanowi często jedyną opcję leczenia pacjentów z przewlekłą niewydolnością oddechową. Jednak zabiegi LT wiążą się z przewlekłym, allogenicznym zaburzeniem czynności płuc (CLAD), schorzeniem objawiającym się obstrukcyjną i restrykcyjną wentylacją u niemal 50% pacjentów z LT. W takich przypadkach wymagane jest podawanie leków immunosupresyjnych lub nawet retransplantacja.

Wczesna prognoza CLAD ułatwiłaby wdrożenia nowych interwencji medycznych dla poprawy skuteczności leczenia. W tym kontekście powstał finansowany przez UE projekt SYSCLAD (Systems prediction of chronic lung allograft dysfunction), którego celem było zidentyfikowanie profilu sygnatury klinicznej i molekularnej, pozwalającego prognozować CLAD, a także modelu obliczeniowego mechanizmów chorobowych dla interpretacji i sprawdzania danych molekularnych. Przyspieszyłoby to rozpoznanie, umożliwiając wczesną interwencję, zanim dojdzie do znaczącego uszkodzenia narządów.

Do badania włączono ponad 400 pacjentów z LT, a ich próbki analizowano przy pomocy transkryptomiki, proteomiki i sekwencjonowania w wybranych punktach czasowych. Dane włączono do modelu matematycznego wraz z informacjami klinicznymi, co doprowadziło do identyfikacji sygnatur każdego podfenotypu CLAD. Podfenotypy te były oparte na różnicowej ekspresji genów i białek oraz określonych wzorach składu mikrobiomu i zapalenia pęcherzykowego płuc.

Projekt SYSCLAD połączył biologię systemów ze zdarzeniami klinicznymi dla skutecznego modelowania pełnego spektrum mechanizmów CLAD. Uzyskany model obliczeniowy umożliwia interpretację informacji molekularnych i klinicznych dla dokładnego przewidywania biorców LT zagrożonych wystąpieniem CLAD w trzy lata po przeszczepie. Biorąc pod uwagę niską medianę przeżycia od momentu zdiagnozowania CLAD, powyższe narzędzie medyczne powinno przyspieszyć interwencję i poprawić wyniki leczenia LT przed nieodwracalną utratą funkcji płuc.