物理科技生物学-PHYICA

研究人员开发了分析脊柱裂复杂遗传学的新方法

医学研究 2022-09-19 21:51:56

Credit: CC0公共域 威尔·康奈尔医学研究人员正在使用机器学习,一种人工智能的形式,来揭示与脊柱裂相关的基因突变

在这种出生缺陷中,在怀孕期间形成脊髓的神经管不会闭合,从而暴露脊髓神经,导致瘫痪和其他并发症的高风险

他们的新研究发表在12月的网上

资深作者Dr

玛格丽特·伊丽莎白·罗斯,神经遗传学中心主任,菲尔家族大脑和思维研究所神经科学教授,威尔康奈尔大学神经病学内森·卡明斯教授

脊柱裂是一种复杂的遗传疾病,这意味着它通常不是由单个基因的故障引起的,而是通常需要几个基因的相互作用,这些基因以相对较小的方式被改变

环境条件,如营养和妇女服用的药物和补充剂也会影响胎儿健康

“我们面临的挑战是了解基因变异在单个家庭中的作用,再加上环境因素,这样我们就可以尽最大努力确保一个健康的婴儿,”Dr

罗斯也是威尔康奈尔大学神经遗传学和发展实验室的负责人

研究引起脊柱裂的基因一直是个挑战

带有特定基因突变的小鼠模型帮助研究人员深入了解了对神经管闭合可能很重要的遗传途径,研究人员还在人类中寻找这些遗传途径的改变

然而,这种科学研究方法的问题是偏见

“你倾向于得到你想要的东西,”博士说

罗斯说

为了找到预防和治疗复杂遗传疾病的方法,有必要减少“候选基因搜索”中固有的这种偏见,也就是说,避免将临床相关基因的搜索局限于那些已经涉及实验模型的基因

一种不用先入为主的概念来看待我们的基因的方法是在全基因组关联研究中搜索整套基因(GWAS)

一个成功的GWAS需要成千上万的患者来发现与疾病相关的特定突变

根据疾病控制和预防中心的数据,虽然如此大规模的患者收集是针对常见的复杂疾病,如影响美国54个儿童中1个的自闭症谱系障碍,但GWAS方法对脊柱裂来说确实具有挑战性,在美国,每2758个活产儿中就有一个或每年出生的1427个婴儿受到脊柱裂的影响

“我们需要设计新的方法,对不太常见但仍影响许多家庭的复杂遗传条件进行全基因组研究

“博士

罗斯说

克服这些障碍,博士

罗斯和她的同事,包括卡塔尔威尔康奈尔医学院、贝勒医学院和斯坦福医学院的同事,开发了一种不偏不倚的方法来研究更少的人,以找到区分脊柱裂患者和没有脊柱裂患者的基因,并应用进一步的系统生物学工具来评估这些基因与人类脊柱裂的相关性

研究人员检查了149名脊柱裂患者和149名遗传背景相似的健康对照者的基因组

因为脊柱裂是罕见的,研究来自全球的人是获得足够数据的必要条件

罗斯说

这就是为什么研究人员评估了美国和卡塔尔人的基因信息

通过使用机器学习,计算机算法对数据进行分类,他们能够确定哪些带有预测的功能改变变异的基因最有可能区分病例和对照

研究人员随后分析了这些基因如何与分子水平上的活动相关联

最重要的途径涉及葡萄糖和脂质代谢,这意味着身体分解和利用糖和脂肪为细胞提供能量和功能的能力

“这些过程与糖尿病和肥胖等疾病有关,”博士说

罗斯说

怀孕期间的糖尿病和肥胖都是神经管缺陷的已知危险因素

“这确实给了我们很大的鼓励,我们的机器学习方法正在产生临床相关信息,”她说,该方法正在确定支持这种情况的其他重要分子途径

“我们继续建立一个由临床医生和家庭组成的国际联盟,以增强这种方法对理解人类脊柱裂的力量,”Dr

罗斯说

最终,她希望有可能分析想要怀孕的夫妇的基因组,以确定他们预防脊柱裂的最佳策略

例如,根据一些研究,对一些夫妇来说,额外补充叶酸可能是一种很好的预防措施,而对其他人来说,服用肌醇等补充剂——可以支持细胞膜功能——可能有助于降低脊柱裂的风险

她说:“总有一天,我们将能够为个别夫妇提供咨询,告诉他们什么是最有效的途径,让他们拥有健康的生育结果,并让一个患有脊柱裂的孩子,在成年后优化他们的发展和生活质量。”

来源:由phyica.com整理转载自PH,转载请保留出处和链接!

本文链接:http://www.phyica.com/yixueyanjiu/23836.html

发表评论

用户头像 游客
此处应有掌声~

评论列表

还没有评论,快来说点什么吧~