Всебічне дослідження дає нове розуміння впливу геному на нейропсихіатричні захворювання

Дата публікації: 27.05.2024

Автори: Відкриті джерела , Редакція платформи «Аксемедін»

Ключові слова: геном, психіатричні захворювання, нейропсихіатричні захворювання

Новий аналіз виявив детальну інформацію про генетичні варіації в клітинах мозку, які можуть відкрити нові шляхи цілеспрямованого лікування таких захворювань, як шизофренія та хвороба Альцгеймера.

Висновки, опубліковані 23 травня в Science, стали результатом багатоінституційної співпраці, відомої як PsychENCODE, заснованої у 2015 році Національними інститутами здоров’я, яка прагне нового розуміння впливу геному на нейропсихіатричні захворювання. Дослідження було опубліковано разом із відповідними дослідженнями в Science, Science Advances і Science Translational Medicine.

Попередні дослідження встановили тісний зв’язок між генетикою людини та ймовірністю розвитку нейропсихіатричних захворювань, каже Марк Герштейн, професор біомедичної інформатики Альберта Л. Вільямса в Єльській медичній школі та старший автор нового дослідження.

Кореляції між генетикою та вашою сприйнятливістю до захворювань набагато вищі для захворювань мозку, ніж для раку чи серцевих захворювань. Якщо ваші батьки хворі на шизофренію, у вас набагато більше шансів захворіти на неї, ніж на захворювання серця, якщо у ваших батьків є така хвороба. Існує дуже велика спадковість цих захворювань, пов’язаних із мозком».

Марк Герштайн, професор біомедичної інформатики Альберта Л. Вільямса, Єльська школа медицини

Однак менш зрозумілим є те, як ця генетична варіація призводить до захворювання.

«Ми хочемо зрозуміти механізм", — сказав Герштейн. «Що цей варіант гена робить у мозку?»

Для нового дослідження дослідники вирішили краще зрозуміти генетичні варіації окремих типів клітин мозку. Для цього вони провели кілька типів одноклітинних експериментів на понад 2,8 мільйона клітин, взятих із мозку 388 людей, у тому числі здорових людей та інших із шизофренією, біполярним розладом, розладом аутистичного спектру, посттравматичним стресовим розладом і хворобою Альцгеймера.

З цього пулу клітин дослідники ідентифікували 28 різних типів клітин. Потім вони досліджували експресію та регуляцію генів у цих типах клітин.


Перегляньте записи заходів, що пройшли в межах проєкту Ukrainian Laboratory Diagnostics Week: від біомаркерів до ДНК. 


В одному аналізі дослідники змогли пов’язати експресію гена з варіантами в «верхніх» регуляторних областях, частинах генетичного коду, розташованих перед відповідним геном, які можуть посилювати або зменшувати експресію гена.

«Це корисно, тому що якщо у вас є цікавий варіант, тепер ви можете пов’язати його з геном», — сказав Герштейн. «І це дуже потужно, оскільки допомагає інтерпретувати варіанти. Це допомагає зрозуміти, який вплив вони справляють на мозок. І оскільки ми розглядали різні типи клітин, наші дані також дозволяють пов’язати цей варіант з окремим типом клітин».Дослідники також оцінили, наскільки конкретні гени, наприклад ті, що пов’язані з нейромедіаторами, відрізняються між індивідами та типами клітин, виявивши, що варіабельність зазвичай вища для типів клітин, ніж для окремих індивідів. Ця закономірність була ще сильнішою для генів, які кодують білки, призначені для лікування ліками.«І це, як правило, добре», — сказав Герштейн. «Це означає, що ці ліки спрямовані на певні типи клітин і не впливають на весь мозок або тіло. Це також означає, що ці ліки, швидше за все, не піддаються впливу генетичних варіантів і діють у багатьох людей».

Використовуючи дані, отримані в результаті аналізу, дослідники змогли намітити внутрішньоклітинні генетичні регуляторні мережі та мережі міжклітинного зв’язку, а потім підключити ці мережі до моделі машинного навчання. Потім, використовуючи генетичну інформацію особи, модель могла передбачити, чи є у неї захворювання мозку.

«Оскільки ці мережі були жорстко закодовані в моделі, коли модель робила прогноз, ми могли бачити, які частини мережі сприяли цьому», — сказав Герштейн. «Отже, ми могли визначити, які гени та типи клітин були важливими для цього прогнозу. І це може запропонувати потенційні мішені для ліків».

В одному прикладі модель передбачила, що людина з певним генетичним варіантом може мати біполярний розлад, і дослідники побачили, що прогноз базується на двох генах у трьох типах клітин. В іншому дослідники ідентифікували шість генів у шести типах клітин, які сприяли прогнозуванню шизофренії.


Neurology Thursday повернулись! Перегляньте записи заходів, що завершились та не забудьте зареєструватись на ті, що ще будуть!


Модель працювала і в протилежному напрямку. Дослідники можуть представити генетичні порушення та побачити, як це може вплинути на мережу та здоров’я людини. За словами Ґерштайна, це корисно для розробки ліків або попереднього перегляду того, наскільки ефективними можуть бути препарати чи комбінації ліків як лікування.

Дослідники кажуть, що разом отримані результати можуть сприяти підходам прецизійної медицини до нейропсихіатричних захворювань.

Для подальшої роботи консорціум зробив свої результати та модель доступними для інших дослідників.

«Наше бачення полягає в тому, щоб дослідники, зацікавлені в певному гені або варіанті, могли використовувати наші ресурси, щоб краще зрозуміти, що він робить у мозку, або, можливо, визначити нові потенційні мішені для ліків для подальшого дослідження», — сказав Герштейн.


ДЖЕРЕЛО: https://www.news-medical.net



На платформі Accemedin багато цікавих заходів! Аби не пропустити їх, підписуйтесь на наші сторінки! FacebookTelegramViberInstagram.

Щоб дати відповіді на запитання до цього матеріалу та отримати бали,
будь ласка, зареєструйтеся або увійдіть як користувач.

Реєстрація
Ці дані знадобляться для входу та скидання паролю
Пароль має містити від 6 символів (літери або цифри)
Матеріали з розділу
Шляхи нейропротекції у терапії пацієнтів і ...
Високий рівень холестерину пов’язаний із в ...
Лікування розщеплення хребта стовбуровими ...
Точна лазерна хірургія скорочує поширення ...
Як сенсорні нейрони впливають на кишечник
Виявлено фактори ризику головного болю в м ...
Клінічна загадка: 68-річна жінка з аномаль ...