“MOFA analīze cukura diabēta pacientos pielietota metformīna ietekmes pētīšanai”

Abstract

Maģistra darba “MOFA analīze cukura diabēta pacientos pielietota metformīna ietekmes pētīšanai” ietvaros tiek apskatīta metformīna ietekme uz otrā tipa cukura diabēta pacietu asins šūnu transkriptomu un asins plazmas metabolomu. Otrā tipa cukura diabēts ir hroniska slimība, kurai raksturīgi vielmaiņas traucējumi un paaugstināts glikozes līmenis asinīs. Tas rodas, kad ķermenis nespēj saražot pietiekami daudz insulīna vai efektīvi to izmantot. Slimība var attīstīties jebkurā vecumā, tā rodas pakāpeniski – cilvēks var nepamanīt simptomus, līdz tie kļūst acīmredzami. Slimības ārstēšanai izmanto metformīnu – cukura līmeņa pazeminošo preparātu, kas pieder pie biguanīdu grupas antidiabētiskajiem medikamentiem. Metabolomika sniedz tiešu ieskatu metabolismā, analizējot metabolītus no parauga un atspoguļojot organisma šūnu funkcionālo stāvokli, bet transkriptomika nosaka izmaiņas gēnu ekspresijā, kas regulē dažādus metabolo un signālu kaskāžu ceļus šūnās. Metabolomikas un transkriptomikas priekšrocība ir spēja ģenerēt lielu datu apjomu no katra parauga, ļaujot identificēt sarežģītas saiknes starp gēnu ekspresiju un metabolisma aktivitāti, labāk izprotot metformīna darbības mehānismus. Šī maģistra darba ietvaros tiks apskatīta MOFA analīzes metode, ko izmanto darbā ar vairāku omiku datiem.

The master work “MOFA analysis in diabetic patients to study the effects of metformin” focuses on the effects of metformin on the transcriptome and plasma metabolome of type 2 diabetic patient blood cells. Type 2 diabetes is a chronic disease characterised by metabolic disorders and elevated blood glucose levels. It occurs when the body is unable to produce enough insulin or use it efficiently. The disease can develop at any age and comes on progressively - a person may not notice symptoms until they become evident. Metformin, a blood sugar-lowering drug belonging to the biguanide group of antidiabetic drugs, is used to treat the disease. Metabolomics provides direct insight into metabolism by analysing metabolites from a sample and reflecting the functional state of cells in an organism, while transcriptomics detects changes in the expression of genes that regulate different metabolic and signal cascade pathways in cells. The advantage of metabolomics and transcriptomics is the ability to generate large amounts of data from each sample, allowing the identification of complex relationships between gene expression and metabolic activity, providing a better understanding of the mechanisms of action of metformin. This master work will focus on the MOFA analysis method used to work with transcriptomic and metabolomic data.