Un equipo de investigadores, incluidos científicos de la Facultad de Medicina de la UNC, ha desarrollado un modelo de sofisticación sin precedentes que relaciona las variaciones en el ADN y la actividad genética con el riesgo de trastornos cerebrales.
El modelo, descrito en un artículo publicado en ciencia , se basa en estudios previos de miles de personas sanas y personas con trastornos cerebrales. Los científicos ahora pueden usarlo como una herramienta para explorar los mecanismos biológicos de trastornos como la esquizofrenia y el autismo, que han eludido en gran medida una comprensión profunda y no tienen cura.
"Es el recurso genómico funcional más completo jamás desarrollado para comprender el cerebro, y establece un marco para integrar diferentes tipos de datos genómicos para obtener una visión profunda de la biología de los trastornos cerebrales", dijo el coautor del primer autor Hyejung Won, PhD, profesor asistente de genética en la Facultad de Medicina de la UNC y miembro del Centro de Neurociencia de la UNC.
Los científicos en las últimas décadas han realizado cientos de estudios que recopilan secuencias de ADN y datos relacionados en grandes grupos de personas para identificar variaciones de ADN y otros factores relacionados con el genoma asociados con enfermedades. Estos estudios de genómica han generado pistas importantes sobre la biologíacausas de muchas enfermedades.
Pero para los trastornos psiquiátricos y muchos otros trastornos cerebrales comunes, los estudios genómicos tradicionales han sido menos útiles. La esquizofrenia, por ejemplo, se ha relacionado con variaciones específicas en más de 100 ubicaciones en el genoma, llamadas "loci de riesgo", perola mayoría de estos loci no contienen genes, por lo que no está claro cómo se relacionan con la enfermedad. Además, las muchas variantes genéticas que se han relacionado con la esquizofrenia generalmente tienen un impacto débil en el riesgo de esquizofrenia. Esto ha sugerido a los científicos que la esquizofrenia yprobablemente muchos otros trastornos cerebrales, son demasiado complejos para entender con los enfoques tradicionales de genómica unidimensional.
Hace varios años, un grupo de investigadores en genómica formó el consorcio PsychENCODE en busca de un enfoque más sofisticado. Comenzaron a agrupar datos de sus estudios de genómica y otros estudios disponibles públicamente para desarrollar herramientas para encontrar relaciones entre diferentes tipos de datos.
El nuevo recurso incluye diferentes tipos de datos genómicos sobre individuos que tenían esquizofrenia, trastorno bipolar y trastorno del espectro autista. Los tipos de datos genómicos incluyen secuencias de ADN, datos sobre la expresión génica de tipos específicos de células cerebrales, mapas de regiones de ADNllamados "potenciadores" que promueven la expresión génica y otras características del genoma que se sabe que afectan la actividad génica.
Won contribuyó con datos de sus propios estudios sobre "conformación cromosómica". Esto se refiere a la organización tridimensional del ADN en bucle en el núcleo de las células y, en particular, a los puntos donde los diferentes bucles se acercan lo suficiente como para influir en la expresión génica del otro.Won también desarrolló un modelo complejo de cómo la expresión génica en las células cerebrales está regulada por la conformación cromosómica y otros factores genómicos.
El equipo utilizó el modelo de red de regulación de genes para evaluar 142 loci de riesgo de esquizofrenia descubiertos por estudios genómicos anteriores. Estos loci de riesgo no contienen genes, pero se sospecha que contribuyen al riesgo de esquizofrenia al influir de alguna manera en la expresión de otros genes. El modelo identificado321 genes, incluidos algunos conocidos como genes de riesgo de esquizofrenia, como los objetivos reguladores probables de estos loci de riesgo.Won y sus colegas demostraron que estos genes afectan las funciones de sinapsis, receptores de acetilcolina, canales iónicos y otras vías implicadas en estudios previos de esquizofrenia.Los científicos también determinaron que la esquizofrenia es principalmente un trastorno de las neuronas, no de otras células cerebrales.
El recurso desarrollado para el estudio incluye un modelo de "aprendizaje profundo" impulsado por IA que estima el riesgo de síntomas psiquiátricos basándose en la variante genética y los datos de expresión génica. Los científicos compararon el nuevo modelo con un modelo estándar mucho más simple que prediceenfermedad psiquiátrica basada en el genoma de un individuo.
"El modelo de aprendizaje profundo fue mucho más preciso y creemos que tendrá un gran impacto en términos de evaluación de riesgos y diagnóstico para los pacientes", dijo Won.
Ella y sus colegas de PsychENCODE ahora continúan desarrollando su modelo integrando más tipos de datos genómicos y extendiendo sus análisis más allá de la esquizofrenia a otros trastornos cerebrales.
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Materiales proporcionado por Cuidado de la salud de la Universidad de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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