Új cikk jelent meg Prof. Dr. Bödör Csaba ELIXIR Vezető kutató társszerzőségével a Neuropsychopharmacology c. nemzetközi folyóiratban.
A depresszió hátterében álló biológiai folyamatok megértése az egyik legnagyobb kihívás a modern orvoslásban. Míg a legtöbb antidepresszáns – köztük az ismert fluoxetin – a szerotonin nevű ingerületátvivő anyaghoz kapcsolódik, máig nem teljesen értjük, hogyan hatnak a különböző agyi sejttípusokra. A kutatók most egy kevésbé ismert, de kulcsfontosságú szereplőt vizsgáltak: az emberi mikrogliát, az agy immunsejtjeit, amelyek gyulladásos folyamatokat szabályoznak, és egyre több bizonyíték utal arra, hogy a depresszió kialakulásában is szerepük lehet.
A vizsgálat során emberi őssejtekből származtatott mikrogliasejteket kezeltek szerotoninnal és fluoxetinnel. A kutatók fejlett RNS-szekvenálási (RNA-seq) és bioinformatikai elemzéseket alkalmaztak, hogy feltérképezzék, hogyan változik a sejtek génműködése rövid és hosszabb távú hatásra. Az eredmények érdekes képet rajzoltak: bár a mikrogliában csupán alacsony szinten vannak jelen a klasszikus szerotoninreceptorok, a sejtek mégis érzékenyen reagáltak mind a szerotoninra, mind az antidepresszánsra.
A szerotonin átmenetileg gyulladáscsökkentő irányba tolta a mikrogliasejtek működését, míg tartós hatás mellett több, immunválasszal kapcsolatos gén szabályozása változott meg. A fluoxetin sajátos válaszokat váltott ki, amelyek részben függetlenek voltak a szerotoninreceptoroktól – ez arra utal, hogy az antidepresszáns a szerotonintól különálló molekuláris utakon keresztül is hat a mikrogliára. A bioinformatikai elemzés olyan génmintázatokat azonosított, amelyek a jövőben segíthetnek új gyógyszerek célpontjainak meghatározásában.
A kutatás betekintést ad abba, hogyan formálja a szerotonin és a fluoxetin az agy immunsejtjeinek működését. A munka egyben bemutatja, milyen erőteljes eszköz a modern transzkriptomikai és számítógépes elemzés, amikor az idegrendszeri betegségek molekuláris hátterét próbáljuk feltárni. Az ilyen típusú eredmények közelebb vihetnek ahhoz, hogy a jövőben hatékonyabb, célzottabb antidepresszánsokat fejlesszünk ki.
A cikk ezen a linken érhető el teljes terjedelmében.
