Исполнительный директор IBN, профессор Джеки Ю. Инь говорит: «Наши новые платформы для скрининга почек будут очень полезны для многих отраслей, где требуется надежный инструмент для оценки безопасности соединений и ингредиентов. Например, химическая и фармацевтическая промышленность производят большое количество новых соединений, которые необходимо проверять и тестировать.
Аналогичным образом, в пищевой промышленности и сфере ухода за потребителями существует потребность в эффективных лабораторных инструментах для прогнозирования безопасности новых ингредиентов в их продуктах."
Из-за их роли в выведении лекарств и других чужеродных соединений из организма почки являются основной мишенью для токсичности, вызванной соединениями.
Многие широко используемые химические вещества и лекарства, такие как противораковые препараты, антибиотики и иммунодепрессанты, вредны для почек и могут вызвать повреждение или отказ органов. Действительно, примерно 20% случаев острого повреждения почек, приобретенных в больницах и в сообществе, были вызваны такими соединениями (Tiong et al., 2014). Это создает серьезные проблемы для пациентов и врачей. Кроме того, токсическое действие лекарства на почки обычно обнаруживается только на поздних стадиях разработки лекарства или даже после того, как продукт поступил на рынок.
Следовательно, возможность определить токсичность нового лекарства на более ранней стадии разработки будет представлять большой интерес для фармацевтических компаний, которые могут потратить в среднем около 1-2 миллиардов долларов США на разработку нового лекарства (Segall and Barber, 2014).
Среди множества проблем, связанных с использованием моделей на животных для прогнозирования нефротоксичности нового соединения, можно выделить длительное время, высокие затраты, ненадежные результаты из-за межвидовых различий, а также этические проблемы. Поэтому исследователи сосредоточили свои усилия на разработке методов клеточного скрининга.
Методы скрининга без использования животных теперь также являются обязательными для косметических компаний, продающих свою продукцию в ЕС, Индии и Израиле после введения запрета на испытания на животных в этих странах. Проверенные и принятые методы прогнозирования нефротоксичности, не содержащие животных, в настоящее время недоступны на рынке.
За последние три с половиной года исследовательская группа во главе с руководителем группы IBN и ведущим научным сотрудником доктором Даниэлем Зинк разработала первую и единственную платформу для скрининга почек на основе клеток, которая может прогнозировать нефротоксичность у людей с высокой точностью. Более ранние версии этих платформ были основаны на первичных клетках проксимальных канальцев почек человека (Li et al, 2013) или аналогичных клетках, полученных из эмбриональных стволовых клеток человека или hESC (Li et al, 2014).
Однако первичные клетки, которые извлекаются непосредственно из человеческого тела, связаны с различными проблемами, такими как ограниченная доступность, в то время как использование чЭСК может вызвать этические и юридические проблемы. Поэтому исследователи разработали подход с использованием ИПСК человека. Поскольку ИПСК могут быть созданы из клеток, которые легко доступны любому человеку (например,.грамм. клетки, растущие на поверхности тела), их также можно использовать для разработки моделей для конкретных пациентов и болезней. Такие модели помогут лучше понять заболевание почек и облегчить разработку индивидуализированных методов лечения и лекарств.
По словам доктора Зинка: «Мы разработали самый быстрый и эффективный протокол для получения почечных клеток из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток. В течение восьми дней были получены клетки почек высокой чистоты, подходящие для скрининга соединений.
Мы также тесно сотрудничали с командой доктора Лит-Синь Лу из Института биоинформатики, которая разработала процедуры анализа данных и методы машинного обучения, которые позволяют нам с большой точностью прогнозировать вызванную лекарствами нефротоксичность. Мы также смогли идентифицировать механизмы повреждения и клеточные пути, вызванные лекарствами, с помощью автоматизированной клеточной визуализации. Мы надеемся, что наша работа будет способствовать развитию более безопасных продуктов в будущем."