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Sergio E. Baranzini, Ph.D. Professor Department of - PowerPoint PPT Presentation

Sergio E. Baranzini, Ph.D. Professor Department of Neurology, UCSF Living with MS Why me? How fast? Is the risk for MS heritable? Why has MS been so difficult to understand? The brain The


  1. Sergio ¡E. ¡Baranzini, ¡Ph.D. ¡ Professor ¡ Department ¡of ¡Neurology, ¡UCSF ¡

  2. Living with MS Why me? How fast? Is the risk for MS heritable?

  3. Why has MS been so difficult to understand? The ¡brain ¡ The ¡immune ¡ ¡ system ¡

  4. myelin (crossreactive) Ag MHC TCR CD80 CD28 T cell Macrophage ANTIGEN PRESENTATION (PERIPHERY) Sergio ¡Baranzini, ¡UCSF ¡

  5. Circula(on ¡ Rolling ¡ Adhesion ¡ Extravasa(on ¡ B ¡ ¡L ¡ ¡O ¡ ¡O ¡ ¡D ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡F ¡ ¡L ¡ ¡O ¡ ¡W ¡ B ¡cell ¡ AcDvated ¡T ¡cell ¡ LUMEN ¡OF ¡ ¡ Proteases ¡ ¡ α 4 ¡Integrin ¡ VENULE ¡ (MMPs) ¡ LFA-­‑1 ¡ VCAM ¡ ICAM ¡ B ¡ ¡A ¡ ¡S ¡ ¡A ¡ ¡L ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡L ¡ ¡A ¡ ¡M ¡ ¡I ¡ ¡N ¡ ¡A ¡ BRAIN ¡ ¡ astrocytes ¡ TISSUE ¡ Cytokines ¡and ¡ chemokines ¡ AnDgen ¡presentaDon ¡ IL-­‑1, ¡IL-­‑12, ¡ chemokines ¡ (periphery) ¡ AnDgen ¡presenDng ¡cell ¡ (astrocyte ¡or ¡microglial ¡cell) ¡ IFN-­‑ γ , ¡IL-­‑2 ¡ AcDvated ¡microglia/ T ¡CELL ¡ macrophages ¡ REACTIVATION ¡ ¡ AcDvated ¡ ¡ Macrophage ¡ ¡ ¡GluR ¡ Proteases ¡ ¡excess ¡ TNF - α glutamate ¡ AXONAL ¡ ¡ AutoanDbodies ¡ ¡ ¡O 2 • -­‑ ¡ DAMAGE ¡ Complement ¡ NO • M ¡Y ¡E ¡L ¡I ¡N ¡ oligodendrocyte ¡ Sergio ¡Baranzini, ¡UCSF ¡

  6. Circulation Rolling Adhesion Extravasation B L O O D F L O W B cell Activated T cell LUMEN OF Proteases α 4 Integrin LFA-1 VCAM (MMPs) VENULE ICAM B A S A L L A M I N A astrocytes BRAIN TISSUE Cytokines and chemokines IL-1, IL-12, chemokines Antigen presenting cell (astrocyte or microglial cell) IFN- γ , IL-2 Activated microglia/ T CELL macrophages REACTIVATION Activated Macrophage GluR Proteases excess glutamate TNF - α AXONAL Autoantibodies Complement O 2 • - DAMAGE NO • M Y E L I N oligodendrocyte

  7. genes ¡ environment ¡

  8. Disease concordance in monozygotic twins (25-30%) compared with dizygotic twins and non-twin siblings (3-5%)

  9. ● Familial aggregation of MS cases ● Increased relative risk to sibs ( λ s ~20) • MS occurs in certain populations

  10. — Variable ¡traits ¡are ¡inherited ¡ — Gene ¡– ¡trait-­‑specific ¡unit ¡of ¡heredity ¡ — Alternative ¡versions ¡ of ¡a ¡gene ¡( alleles ) ¡ determine ¡the ¡trait ¡ — Each ¡parent ¡ transmits ¡ an ¡allele ¡to ¡the ¡offspring ¡ Gregor Mendel Charles Darwin

  11. A single gene is represented by a sequence of 4 basic chemical building blocks a few thousand long adenine (A) thymine (T) cytosine (C) guanine (G) Total: 25,000 genes 6,000,000,000 bases

  12. Genes ¡are ¡ polymorphic ¡ In ¡some ¡combinations, ¡ variation ¡in ¡genes ¡play ¡an ¡ important ¡role ¡in ¡MS ¡ determining: ¡ ¡ • ¡ ¡Who ¡is ¡at ¡risk ¡ • ¡ ¡How ¡the ¡disease ¡progresses ¡ • ¡ ¡How ¡someone ¡respond ¡to ¡therapy ¡

  13. mapping the MS genome

  14. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 1972 First reported association between MS and HLA OR=1.5 OR=1.3 OR=1.15 OR=1.1 Jersild et al . Lancet 1:1240, 1972

  15. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 1996 First generation genome-wide linkage studies (400 markers) Sawcer et al. Nat Genet 13:464, 1996 Haines et al. Nat Genet 13:469, 1996 Ebers et al. Nat Genet 13:472, 1996

  16. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2005 Second generation genome-wide linkage study (5000 markers) Sawcer et al. Am J Hum Genet 77:454, 2005

  17. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2007 First generation GWAS (1000 patients) IMSGC. N Engl J Med 357:851, 2007

  18. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2009 Meta-analysis of GWAS ¡ ¡IMSGC. ¡ Genes ¡Immun ¡10:11, ¡2009 ¡ DeJager ¡et ¡al . ¡Nat ¡Genet ¡41: ¡776 ¡, ¡2009 ¡

  19. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2010 Whole genome sequencing of MS twins Ban ¡et ¡al. ¡ Genes ¡Immun ¡ 11:660, ¡2010 ¡ Zuvich ¡et ¡al. ¡ Hum ¡Genet ¡ 127:525, ¡2010 ¡ IMSGC. ¡ Hum ¡Mol ¡Genet ¡19:953, ¡2010 ¡ IMSGC. ¡Nat ¡Genet ¡42:469, ¡2010 ¡

  20. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2011 Second generation GWAS (10,000 patients), GWAS Follow-ups IMSGC. Nature 476:214, 2011

  21. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2013 Meta-analysis 3.0 ImmunoChip, ExomeChip, Whole Genome Sequence IMSGC. Nat Genet . Sep 2013

  22. The ¡Gene(c ¡Landscape ¡of ¡MS ¡ 2015 Meta-­‑analysis ¡3.0 ¡ (40,000 ¡pa(ents) ¡ IMSGC. ¡In ¡preparaDon, ¡2015 ¡

  23. A ¡global ¡view ¡of ¡geneDcs ¡of ¡complex ¡diseases ¡

  24. Can ¡we ¡predict ¡disease ¡progression? ¡

  25. Corvol, ¡et ¡al. ¡PNAS ¡2008 ¡

  26. Corvol, ¡et ¡al. ¡PNAS ¡2008 ¡

  27. EBV ¡infection ¡ smoking ¡ Vit ¡D ¡deficiency ¡ How ¡about ¡diet? ¡ Chemical ¡exposures? ¡ Other ¡factors? ¡

  28. Did ¡you ¡know ¡that... ¡ — We ¡are ¡made ¡up ¡of ¡more ¡microbes ¡than ¡human ¡ cells? ¡ — Bacteria ¡account ¡for ¡1-­‑3% ¡of ¡body ¡mass? ¡ — Only ¡10% ¡of ¡bacteria ¡can ¡be ¡cultured ¡in ¡the ¡ lab? ¡ — Most ¡bacteria ¡are ¡non-­‑pathogenic? ¡ — There ¡are ¡more ¡bacterial ¡than ¡human ¡genes? ¡

  29. If ¡we ¡are ¡our ¡genes... ¡then ¡ we ¡are ¡more ¡our ¡ microbiome ¡than ¡our ¡ genome ¡

  30. Lee et al. Science 2010 The human Microbiome Project Consortium. Nature 2012

  31. Herbivores Carnivores Omnivores Ley et al. Science 2008

  32. • Gut ¡bacteria ¡are ¡essential ¡for ¡normal ¡body ¡functions ¡ • Gut ¡bacteria ¡can ¡influence ¡immune ¡responses ¡ • Animal ¡experimentation ¡has ¡shown ¡that ¡they ¡can ¡ influence ¡neurological ¡function ¡

  33. Sarkis ¡Mazmanian ¡(Caltech) ¡

  34. This ¡is ¡the ¡first ¡international, ¡large-­‑scale ¡microbiome ¡ research ¡study ¡in ¡multiple ¡sclerosis. ¡We ¡hope ¡to ¡identify ¡ 2,000 ¡MS ¡volunteers ¡and ¡2,000 ¡healthy ¡volunteers ¡from ¡ the ¡USA, ¡UK ¡and ¡Argentina. ¡We ¡will ¡recruit ¡adults ¡with ¡ any ¡form ¡of ¡MS ¡and ¡healthy ¡household ¡companions. ¡ Volunteers ¡will ¡be ¡asked ¡to ¡provide ¡a ¡blood ¡and ¡stool ¡ sample ¡that ¡will ¡be ¡sent ¡to ¡a ¡central ¡laboratory. ¡

  35. To ¡identify ¡gut ¡microbes ¡associated ¡with ¡MS ¡

  36. All ¡of ¡us ¡harbor ¡billions ¡of ¡bacteria ¡in ¡our ¡gut. ¡This ¡is ¡ normal ¡and ¡healthy. ¡However ¡the ¡exact ¡composition ¡of ¡ those ¡bacteria ¡may ¡influence ¡our ¡risk ¡of ¡getting ¡MS. ¡This ¡ study ¡will ¡use ¡the ¡latest ¡advances ¡in ¡DNA ¡sequencing ¡ technology ¡and ¡computer-­‑assisted ¡analysis ¡to ¡identify ¡ bacterial ¡populations ¡that ¡are ¡more ¡abundant ¡(or ¡ absent) ¡in ¡MS ¡patients. ¡

  37. — Humans ¡ — Sequence ¡bacterial ¡DNA ¡to ¡characterize ¡over/under ¡ represented ¡communities ¡in ¡MS ¡ ¡ — Germ-­‑free ¡mice ¡ — Test ¡causality ¡of ¡MS ¡associated ¡microbes ¡

  38. www.imsms.org ¡

  39. genes ¡ environment ¡

  40. Thank you for doing what you do! Without your support and participation, this undertaking would not be possible

  41. The U UCSF M MS Re Researc rch G Gro roup

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