به گزارش پایگاه اطلاع‌رسانی بنیان، نشانگرهای زیستی ایمنی ابزارهای کلیدی برای ارزیابی عملکرد سیستم ایمنی و پیش‌بینی خطر بیماری‌ها هستند. این نشانگرها شامل سیتوکین‌ها، شیمی‌کین‌ها، سلول‌های ایمنی، پروتئین‌های سطحی، آنزیم‌ها و آنتی‌بادی‌ها می‌شوند. مطالعه‌ای که در سپتامبر ۲۰۲۵ منتشر شده، نشان می‌دهد که این نشانگرها می‌توانند خطر بیماری‌هایی مانند درد مزمن، نوروپاتی دیابتی و سرطان را پیش‌بینی کنند، انتخاب‌های درمانی را هدایت کنند و پیشرفت بیماری را پایش کنند. با این حال، پیچیدگی سیستم ایمنی، نیاز به نمونه‌برداری تهاجمی و ضرورت اعتبارسنجی، چالش‌هایی برای استفاده گسترده از این نشانگرها هستند. محققان در حال بررسی نشانگرهای غیرتهاجمی مانند آزمایش خون یا ادرار برای پزشکی شخصی‌سازی‌شده هستند. این مطالعه بر پتانسیل نشانگرهای زیستی ایمنی برای بهبود مراقبت‌های بیمار و کاهش بار بیماری‌ها تأکید دارد.

اهمیت نشانگرهای زیستی ایمنی
نشانگرهای زیستی ایمنی، مانند سیتوکین‌ها و سلول‌های ایمنی، امکان ارزیابی عملکرد سیستم ایمنی و پیش‌بینی خطر بیماری را فراهم می‌کنند. این نشانگرها در شناسایی فرآیندهای التهابی، پیش‌بینی پاسخ به درمان و پایش پیشرفت بیماری نقش دارند. دکتر پل آستین از دانشگاه سیدنی بر استفاده از نشانگرهای عمومی التهاب مانند پروتئین واکنش‌گر C (CRP) و نسبت نوتروفیل به لنفوسیت (NLR) برای پیش‌بینی خطر نوروپاتی دیابتی تأکید دارد. این نشانگرها می‌توانند قبل از بروز علائم، التهاب مرتبط با آسیب عصبی را شناسایی کنند. در سرطان، دکتر سانتیاگو زلنای از موسسه تحقیقات سرطان انگلستان نشانگرهایی مانند COX-2 را بررسی می‌کند که پاسخ به ایمونوتراپی‌ها را پیش‌بینی می‌کند. این نشانگرها می‌توانند به شناسایی بیمارانی که نیاز به درمان‌های مکمل یا پیگیری دقیق‌تر دارند، کمک کنند. با این حال، پیچیدگی سیستم ایمنی و تنوع بیماری‌ها، توسعه نشانگرهای خاص را دشوار می‌کند.

روش‌های شناسایی نشانگرهای زیستی
محققان از داده‌های بزرگ، مانند بیوبانک انگلستان، و مدل‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی نشانگرهای زیستی استفاده می‌کنند. آستین با تحلیل داده‌های بیوبانک، نشانگرهای التهابی مانند CRP و NLR را به‌عنوان شاخص‌های پیش‌بینی‌کننده نوروپاتی دیابتی شناسایی کرد. این روش شامل رتبه‌بندی نقاط داده با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای یافتن نشانگرهای کلیدی است. در سرطان، زلنای از پروتئومیکس، ترانسکریپتومیکس و تحلیل محاسباتی برای توسعه امضای ژنی التهابی پرو-توموری (PTI) مبتنی بر COX-2 استفاده می‌کند. این امضا در نمونه‌های تومور ثابت‌شده با فرمالین قابل ارزیابی است و می‌تواند عود سرطان ریه را پیش‌بینی کند. این روش‌ها امکان شناسایی نشانگرهای دقیق و قابل‌اعتماد را فراهم می‌کنند، اما نیاز به اعتبارسنجی گسترده دارند تا از تفسیر نادرست همبستگی به‌عنوان علیت جلوگیری شود.

کاربردها در پیش‌بینی خطر بیماری
نشانگرهای زیستی ایمنی می‌توانند خطر بیماری‌های مزمن را قبل از بروز علائم پیش‌بینی کنند. در مطالعه آستین، افزایش CRP و NLR در بیماران دیابتی قبل از علائم نوروپاتی مشاهده شد، که نشان‌دهنده التهاب ناشی از محصولات نهایی گلیکاسیون پیشرفته است. این نشانگرها امکان مداخله زودهنگام، مانند تغییر سبک زندگی یا درمان‌های پیشگیرانه، را فراهم می‌کنند. ایمونوفنوتایپینگ دقیق‌تر، تغییرات ظریف در زیرگروه‌های مونوسیت‌ها و سلول‌های T را نشان داد که درک بهتری از مکانیسم‌های بیماری ارائه می‌دهد. این رویکرد دوگانه (تحلیل داده‌های بزرگ و ایمونوفنوتایپینگ فردی) می‌تواند خطر بیماری‌های عصبی مانند پارکینسون یا درد مزمن را شناسایی کند. توسعه نشانگرهای غیرتهاجمی، مانند آزمایش خون، می‌تواند این فرآیند را در سطح جمعیت مقیاس‌پذیر کند.

پیش‌بینی پیامدهای درمانی و پیش‌آگهی
در سرطان، نشانگرهای زیستی ایمنی مانند COX-2 و امضای PTI می‌توانند پاسخ به ایمونوتراپی‌ها، مانند مهارکننده‌های چک‌پوینت ایمنی (ICIs)، را پیش‌بینی کنند. زلنای توضیح می‌دهد که التهاب تومور می‌تواند پاسخ به درمان را تقویت یا مقاومت به آن را افزایش دهد. COX-2، که در بسیاری از سرطان‌ها بیش‌ازحد بیان می‌شود، با مهار سلول‌های ایمنی، فرار تومور را تسهیل می‌کند. امضای PTI مبتنی بر COX-2 می‌تواند بیمارانی را که در معرض خطر عود سرطان ریه هستند شناسایی کرده و نیاز به درمان‌های مکمل را مشخص کند. با این حال، نشانگرهایی مانند PD-L1 محدودیت‌هایی دارند، زیرا بیان آن‌ها متغیر است و ممکن است پاسخ به درمان را به‌طور کامل پیش‌بینی نکند. توسعه نشانگرهای ترکیبی با استفاده از روش‌های چند-اُمیک می‌تواند دقت پیش‌بینی را بهبود بخشد.

چالش‌
پیچیدگی سیستم ایمنی و تنوع بیماری‌ها چالش‌های اصلی در توسعه نشانگرهای زیستی هستند. آستین هشدار می‌دهد که همبستگی‌های مشاهده‌شده ممکن است به اشتباه به‌عنوان عوامل علّی تفسیر شوند. نشانگرها مانند PD-L1 پویا و القایی هستند و در طول زمان تغییر می‌کنند، که پیش‌بینی را دشوار می‌کند. نمونه‌برداری تهاجمی، مانند بیوپسی تومور، برای پایش مستمر عملی نیست. زلنای تأکید می‌کند که نشانگرهای ایده‌آل باید از نمونه‌های مایع (خون، ادرار، بزاق) قابل استخراج باشند تا پایش غیرتهاجمی امکان‌پذیر شود. اعتبارسنجی نشانگرها در جمعیت‌های متنوع و در طول زمان نیز ضروری است. این چالش‌ها نیازمند تحقیقات بنیادی در ایمونولوژی برای درک بهتر نقش التهاب در بیماری‌ها هستند.

نشانگر زیستی ایده‌آل و چشم‌انداز آینده
نشانگر زیستی ایده‌آل باید غیرتهاجمی، قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر باشد. زلنای و آستین معتقدند که آزمایش‌های مایع، مانند آزمایش خون ساده، می‌توانند خطر بیماری و پاسخ به درمان را پیش‌بینی کنند. این نشانگرها باید در کلینیک‌ها به‌راحتی قابل‌اجرا باشند و بتوانند نیاز به درمان‌های مکمل را مشخص کنند. تحقیقات آینده باید بر ترکیب روش‌های چند-اُمیک و توسعه فناوری‌های تشخیصی غیرتهاجمی تمرکز کند. آستین بر اهمیت مداخلات پیشگیرانه، مانند رژیم‌های غذایی ضدالتهابی و ورزش، برای کاهش خطر بیماری تأکید دارد. زلنای پیشنهاد می‌کند که درک بهتر مسیرهای التهابی، مانند نقش دوگانه التهاب در سرطان، می‌تواند به طراحی درمان‌های هدفمند کمک کند. این پیشرفت‌ها پزشکی شخصی‌سازی‌شده را به واقعیت نزدیک‌تر می‌کنند.

ارتباط با روندهای جهانی
این مطالعه با تحقیقات اخیر همخوانی دارد، مانند استفاده از بیوبانک انگلستان برای شناسایی نشانگرهای خطر بیماری‌های مزمن. مطالعات سال ۲۰۲۳ نشان داده‌اند که رژیم‌های غذایی ضدالتهابی، مانند رژیم مدیترانه‌ای، می‌توانند التهاب سیستمیک را کاهش دهند. در سرطان، پژوهش‌های مرتبط با COX-2 و ICIs نشان‌دهنده پتانسیل نشانگرهای زیستی برای بهبود پیامدهای درمانی هستند. روندهای جهانی بر توسعه فناوری‌های نسل بعدی توالی‌یابی (NGS) و بیوپسی مایع برای تشخیص غیرتهاجمی تمرکز دارند. این مطالعه بر نیاز به همکاری بین محققان، پزشکان و سیاست‌گذاران برای ترویج نشانگرهای زیستی در سلامت عمومی تأکید دارد.

فرصت‌ها
توسعه نشانگرهای زیستی غیرتهاجمی فرصت‌هایی برای تشخیص زودهنگام و درمان شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد. آزمایش‌های خون ساده می‌توانند خطر بیماری را در سطح جمعیت پیش‌بینی کرده و مداخلات پیشگیرانه را تسهیل کنند. با این حال، هزینه‌های فناوری‌های پیشرفته، مانند NGS، و نیاز به اعتبارسنجی در جمعیت‌های متنوع چالش‌هایی هستند. آموزش کادر درمانی برای تفسیر داده‌های پیچیده نشانگرهای زیستی و ادغام آن‌ها در مراقبت‌های بالینی ضروری است. همکاری بین‌رشته‌ای و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های تشخیصی می‌تواند این موانع را برطرف کرده و مراقبت‌های بیمار را بهبود بخشد.
پایان مطلب/.