Datadriven upptäckt av biomarkörer banar väg för förbättrad diagnostik av kontaktallergi

Ungefär 20 procent av befolkningen i höginkomstländer besväras av kontakteksem, en sjukdom som ofta är kopplad till kemikalieexponering i arbetsmiljön. Kontakteksem förekommer huvudsakligen i två former beroende på vad som förorsakar dem; allergiska kontakteksem, som beror på en allergisk reaktion, och icke-allergiska irritationseksem, som orsakas av kemiska eller fysiska faktorer.

Då behandling av de två typerna skiljer sig är det viktigt att rätt diagnos ställs, något som kan vara utmanande för dermatologer då sjukdomarna har liknande utseende kliniskt. Diagnosen ställs vanligen baserat på lapptest-resultat, som många gånger kan vara svårtolkade och ibland ge falska positiva eller negativa svar.

I den aktuella studien har forskare vid Karolinska Institutet, i samarbete med forskare från universitet i Finland och Österrike, undersökt genuttryck i huden till följd av exponering av olika allergener och irriterande ämnen. Som underlag för analysen använde forskarna lapptester från 85 patienter med kontakteksem samt friska hudprover.

Med hjälp av maskininlärning kopplat till en skräddarsydd genetisk algoritm, identifierade forskarna set av två till tre gener som tillsammans kunde särskilja irritationsreaktioner från allergiska reaktioner i hud. Resultaten gick att upprepa i en oberoende grupp patienter, samt i externa datasamlingar. Datasamlingarna inkluderade patienter som exponerats även för andra ämnen än den första gruppen patienter, som lade grunden till biomarkörerna.

- De aktuella resultaten visar att det finns en stor potential för utvecklandet av en ny diagnosmetod baserat på dessa biomarkörer. Nästa steg i projektet innebär en mer omfattande klinisk validering av markörerna, samt teknisk optimering av metoden för att uppnå tillräcklig kostnadseffektivitet och snabbhet för kliniska ändamål, säger Nanna Fyhrquist, forskare och gruppledare vid institutet för miljömedicin, Karolinska Institutet, och studiens korresponderande författare.

Forskningen har finansierats av den Finska Arbetarskyddsfonden och Forskningsrådet för hälsa, arbetsliv och välfärd (FORTE).

Publikation: ”Machine learning driven biomarker discovery for the discrimination between allergic and irritant contact dermatitis,” Vittorio Fortino, Lukas Wisgrill, Paulina Werner, Sari Suomela, Nina Linder, Erja Lehto, Alina Suomalainen, Veer Marwah, Mia Kero, Maria Pesonen, Johan Lundin, Antti Lauerma, Kristiina Aalto-Korte, Dario Greco, Harri Alenius, Nanna Fyhrquist, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), online 14 december, 2020, doi: 10.1073/pnas.2009192117

För mer information, kontakta:Nanna Fyhrquist, forskareInstitutet för miljömedicin, Karolinska InstitutetTel: 073-654 1746Email: nanna.fyhrquist@ki.se