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犬慢性肠病:解密前言科技与新型理念的碰撞(译文)-下

2024-06-04 565 返回列表

犬慢性炎症性肠病(CIE)近十年的最新研究进展:发病机制、诊断、治疗策略不断更新转变,有望实现犬只个性化治疗,新的技术仍需临床不断评估验证......


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新兴的概念和未来的发展方向

最近的研究成果揭示了肠道微生物与宿主之间、代谢途径以及黏膜免疫系统之间的复杂交互作用,这些都为针对特定患犬量身定制的新治疗方案提供了可能。同时,数字健康解决方案和人工智能算法的应用也可能在慢性肠病(CIE)犬的管理中发挥作用。尽管已经出现了新的诊断工具,但这些工具的实际临床价值以及它们在综合诊断测试中的作用还需要通过未来的严格研究来验证。此外,进一步评价犬CIE的胃肠道内分泌系统和肠脑轴也是一个新的研究方向。


用于再生医学和药物研发的2D和3D类器官模型

越来越多的人类研究证据表明,肠上皮细胞(IEC)功能障碍在IBD的发病和进展中起着至关重要的作用。不同研究强调了MH在IBD(炎症性肠病)缓解中肠道上皮细胞(IECs)再生的作用,并且即使内镜和组织学缓解后,IECs中的基因表达和DNA甲基化可能仍会发生改变,这可能会影响疾病的进程。由于缺乏直接影响IEC(肠道上皮细胞)功能的药物,以及使用永生细胞系或动物模型,这些模型在转化为人类IBD方面具有局限性,这些因素促进了一种称为肠器官体的原代IEC培养的发展:小肠类器官(enteroids)和结肠类器官(colonoids)。这些长期体外培养的人类3D肠类器官体/结肠类器官体结构,来源于人类肠道干细胞(ISCs),具有巨大的潜力来重现体内生理条件,用于基础研究、精准医学、再生医学和药物发现。

在适当的培养条件下,肠类器官体/结肠类器官体能够产生肠上皮内通常找到的所有细胞类型。犬作为一种独特的动物模型,可自然发展为肠炎(CIE),在病因、临床进程、组织学病变和干预策略上与人类IBD有显著相似之处。犬与其他常见肠道炎症动物模型相比,优势在于它们有较大的体型、较长的寿命、自发(自然)发展的肠炎,并且它们拥有与人类相似大小、结构和功能的消化系统。

来自健康犬和慢性胃肠道疾病犬的肠类器官最近也进行了研究。在一项开创性的研究中,描述了如何使用来自健康成年犬和患有特发性IBD或肠道肥大细胞瘤的犬的十二指肠、回肠和结肠组织,通过内窥镜获取来制备犬肠类器官体。使用优化的培养方案,通过H&E染色、免疫组织化学(IHC)、RNA原位杂交(RNA-ISH)和透射电子显微镜(TEM)等方法,对器官体进行了广泛的研究,以比较其与整个回肠组织的表型特征。此外,还进行了功能测定,评估了细胞代谢变化(即光学代谢成像[OMI])、通过激活肠道上皮细胞中的氯离子通道(囊性纤维化跨膜传导率[CFTR]测定)的跨膜氯离子导电性,以及暴露于猪蛔虫时对寄生虫外泌体的摄取和运输。通过亮视野显微镜观察,健康犬与特发性IBD犬的类器官形态无差异。在超微结构上,透射电镜识别了肠样细胞和天然空肠上皮细胞之间的分化细胞类型、微绒毛和细胞间结构(即粘附连接、紧密连接和桥粒)的特征。利用RNA-ISH/IHC对类肠和组织中的分子标记和IEC亚型进行表征分析表明,犬肠类和肠道组织具有相似的表型表达和细胞类型。最后,OMI区分并量化了年轻、快速生长的肠道和老年肠道之间的细胞代谢。观察到福斯克林诱导的肠样肿胀,表明CFTR氯通道功能正常,与人类结肠体相似。最后,寄生虫外泌体被肠类器官轻易吸收,表明它们成功通过了上皮细胞,进入了器官腔,这作为吸收能力和屏障完整性的衡量标准。同一作者团队还报告开发了一种犬类活检来源的肠道类器官体的极化2D上皮界面(单层),以研究上皮与腔隙之间的相互作用。这个模型系统证实了P-糖蛋白外排泵的极化表达,提供了一个标准化的系统来测量上皮屏障功能,并允许进入上皮的顶端,以便研究药物吸收和代谢、毒性测试以及宿主-微生物相互作用。另一项研究调查了来自犬十二指肠、空肠和结肠的肠道类器官的生长和分化。不同的培养条件在精制的(vs.差异化)培养基中优化了类器官的生长,从而可以维持长期的类器官的扩增和分化。未来的类器官技术(Transwell构建的类器官2D单层)目前正在建模中,并将允许开发新的治疗选择(药物发现)以及对狗和其他伴侣动物物种的消化系统疾病更好的理解。


数字健康

提升犬类CIE的标准护理水平将需要引入新的数字技术。人工智能(AI)描述了一系列数字应用,在这些应用中,人类任务(例如,决策树)是通过计算机执行的。作为一种特定的AI应用,机器学习(ML)算法开发出来,用以预测数据(例如,疾病,疾病亚分类)或基于之前生成的患犬数据。除了已建立的临床、内窥镜和组织学评分系统之外,新型生物标志物的可用性有助于将所有这些变量(可能与其他诊断结果如腹部超声检查)一起整合到有意义的机器学习算法中,用于犬CIE的诊断和分类或个体结果的预测。同时还提供了建立机器学习算法的潜力,以确定最佳治疗计划,并预测个体对治疗的反应和患犬的预后。通过定制诊断程序,精确的机器学习算法也可能降低整体兽医医疗费用,从而促进循证医学的方法。

数字健康指的是一个概念性的基础设施,它结合了不同的数字技术。在人类医学中使用数字健康结构已经显示出通过提供可访问和高效的医疗服务以及远程患者监测,促进积极的健康结果。由于数字健康特别适用于监测和支持慢性病患者(例如,通过基于移动设备的远程监控应用程序,通过智能手机),患有CIE的犬和它们的宠物主人预计将从这些服务中受益匪浅。这些工具(如人工智能)的巨大潜力很可能会在支持宠物主人进行疾病管理、提高患犬监测、宠物主人依从性和患犬结果方面展现出来。病人端生物标志物检测(例如,居家粪便炎症生物标志物监测)、远程医疗和远程管理(例如顾问)服务以及监控选项(例如,通过基于网页的日记功能)将是犬类CIE管理中非常宝贵的额外工具。德国莱比锡大学进行的一项在线调查,包括了从宠物主人的角度来看,用于管理犬和猫的慢性胃肠疾病的疾病追踪应用程序进行了横断面调查,并获得了2,416份完整的投票(85%的受访者是35岁以上,78%是女性),结果显示这些目标与大多数宠物主人的期望一致;在这项问卷调查中,获得最高净推荐值得分(NPS)的是在家中提醒重复治疗(例如,每周一次的钴胺素注射)、与兽医交换医疗数据以及接收个性化的治疗建议和监测指示。大多数宠物主人使用这个数字健康应用程序的动机是一个简单直观的设计,有效地将这个工具整合到日常生活中,以及改善他们宠物的健康管理。


个体化医疗

诊断面板

在过去的二十年,有多项生物标志物已被评估并证明对于慢性肠炎(CIE)的治疗和管理具有实际的临床应用价值。一些功能生物标志物(例如,血清维生素B12或粪便α1抗胰蛋白酶浓度)已在疑似CIE的犬中临床常规使用。目前,基因组生物标志物还不容易获得,但为个性化风险评估、治疗和监测犬类CIE提供了巨大潜力。在炎症生物标志物领域,目前普遍可获得的是血清C反应蛋白(CRP),而粪便钙卫蛋白的检测在犬样本中显示出应用潜力,这可能会扩展犬胃肠道诊断工具的种类。

在接下来的十年里,犬CIE的临床生物标志物研究应该集中在前瞻性纵向研究上,以批判性地评估目前在犬CIE常规临床环境中建立的生物标志物检测方法的实用性。将多个标志物信息纳入“个体化生物标志物组合算法”中,预计将进一步提高每个个体生物标志物的诊断准确性,并最终通过“液体活检”实现对受影响犬只的整体个性化方法。


治疗策略

犬CIE是一种多因素疾病,发病机制复杂,因此很难确定疾病发展的个体风险、最佳治疗策略和预测疾病的病程。除了扩大诊断设备之外,新的途径特异性治疗方案将提供一种改进的策略来管理受影响的犬只。从肠道干细胞完全分化的犬CIE的3D模型已经开发出来,目前正在完善,允许将肠道黏膜的复杂性降低到模块化功能的微生理系统。这些系统允许单独或交叉途径分析(例如,进一步研究CIE发病机制中的免疫成分),分析与腔内成分的相互作用(特别是与“由内而外”的肠样模型),探索和验证新的治疗靶点(例如,替代抗炎药物、某些益生菌菌株,甚至不同治疗方案的组合)。除了在研究中实施3R原则外,仿生肠芯片技术(例如OrganoPlate平台)允许特别模拟犬CIE的某些方面,这些方面无法在体内、现有动物模型或2D细胞培养系统中进行评估(例如屏障功能、复杂的黏膜免疫反应失衡),并应用基因编辑技术(例如CRISPR-Cas)。这些针对犬化模型的创新方法并非没有挑战和局限性,而是为未来针对个体进行精调治疗方案提供了机会(如XX犬的肠芯片)。


CIE的全身并发症

人类IBD的肠外表现包括关节(多发性关节炎)、皮肤(结节性红斑)或眼睛(葡萄膜炎、巩膜外层炎),但也可累及其他器官,如肝脏(胆管炎、胆管肝炎)、胰腺(胰腺炎)和肺。每4名患者中就有1名(25%)会出现肠外症状相关的临床症状甚至可以在任何胃肠道症状出现之前出现。犬CIE中肠外表现的发生和流行情况,以及它们对患犬管理和预后的影响,尚未见报道,值得进一步研究。


讨论和结论

在过去的十年里,大量的研究工作使人们对犬CIE的多因素疾病和犬品种特异性肠病的分化有了更好的了解。在免疫发病机制、微生物组、代谢组、维生素B12和维生素D缺乏以及炎症的一些生物标志物的研究方面取得了里程碑式的进展,这为未来针对犬CIE的个性化医疗提供了重要基础。之前确立的内窥镜检查和病理学评估以及评分标准的完善,进一步促进了标准化评估的进步,并优化了疑似慢性肠炎犬的诊断流程。在这一领域,未来的研究需要验证这些评分系统,并制定一个关于疾病缓解评估的共识定义。在患有CIE的犬中使用益生菌、合生元和粪便微生物移植(FMT)的潜在益处还需要更多的研究。PLE的食物反应性亚型已经改变了对待患犬的治疗方法,未来需要探索新的饮食策略和治疗方案。未来进一步评估病理机制方面,重点是药物发现,将得益于建立的犬类器官样模型。人工智能算法是提高患犬诊断和个性化治疗方法的途径,数字健康工具在未来犬类CIE管理中可能发挥关键作用。因此,预计在接下来的十年里,犬类CIE研究将取得重要的里程碑。

原文链接:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fvets.2022.923013/full

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