细胞的改变在六个神经退行性疾病的研究

一系列复杂的神经退行性疾病已知攻击不同的大脑区域,导致严重的认知和运动赤字。这些(通常致命的)疾病的共同影响造成了毁灭性的影响社会。新见解建议这些苦难都源于一个星座的常见流程,以不同的方式为每一个疾病的发展。

在一项研究中出现在当前的问题阿尔茨海默氏症和老年痴呆症:阿尔茨海默协会》杂志上相应的作者卡罗尔Huseby亚利桑那州立大学的和她的同事观察细胞改变在六个不同的神经退行性疾病:肌萎缩性脊髓侧索硬化症或卢伽雷氏症,老年痴呆症,弗里德希氏共济失调,额颞叶痴呆,亨廷顿病和帕金森病。

这项研究使用了一个创新的方法,包括机器学习分析RNA在全血中找到。通过比较多种疾病,研究人员可以识别标记RNA发生跨多个神经退行性疾病和独特的疾病。

“看来多种神经退行性疾病港基本不正常的细胞过程类似,“Huseby说,研究员ASU-Banner神经退行性疾病研究中心。“疾病之间的差异可能发现的关键区域程控漏洞和治疗目标为每个疾病。”

血液样本用于研究来自公开的数据集称为基因表达综合。每个6探讨了神经退行性疾病。随着机器学习算法梳理成千上万的基因,它组装组RNA转录每个疾病最佳分类,比较数据与RNA健康病人的血液样本。

选中的RNA转录揭示八6神经退行性疾病共同的主题:转录调节、脱粒(参与炎症过程),免疫反应,蛋白质合成、细胞死亡或凋亡,细胞骨架成分,ubiquitylation /蛋白酶体(参与蛋白质降解)和线粒体复合物(监督能源使用细胞)。八细胞障碍发现与识别大脑病理特征相关联的疾病。

研究还发现罕见的成绩单为每个疾病,这可能代表未知的疾病的途径。等针对疾病的异常值可能是探索的一个潜在来源诊断生物标记。

例如,尽管突触损失在所有六个共同特征的疾病分析,记录相关的现象称为剪接体监管只发现在阿尔茨海默氏症。(蛋白质剪接体是一个复杂的细胞核中,正常细胞功能的必要条件。有缺陷的拼接的RNA与疾病相关联。)

调查血液神经退行性疾病的生物标记,再加上强大的统计方法使用人工智能,对这些严重的苦难已经打开一个新窗口。生活的血液可以很容易地采样患者在健康和疾病的所有阶段,为早期诊断提供一个强大的新工具。

根据联合国,当所有神经退行性疾病被认为是,全球死亡人数可能超过10亿人。许多这样的疾病是长期和无情的,导致不仅严重痛苦的病人,卫生保健系统的一个巨大的经济负担。早期诊断的新方法,改进治疗和可能的预防方法是极其必要的。

大多数神经退行性疾病,然而,已经难以准确诊断和治疗起不了作用的,包括阿尔茨海默病(AD)、痴呆的主要原因。虽然遗传因素在广告的发展中发挥作用,大多数情况下被认为是零星的,这意味着潜在的原因尚不清楚。这也是与三个其他疾病研究中强调:额颞叶痴呆、肌萎缩性侧索硬化症和帕金森氏病。亨廷顿氏舞蹈症和弗里德希氏共济失调似乎是由基因决定的,据说是家族。

神经退化的路标检测中枢神经和周围血管系统。疾病也可能从他们的原点迁移到遥远的大脑区域,造成的损害。

选择的研究描述了RNA集群或机器学习过程,揭示基因表达模式的常见的六个研究神经退行性疾病研究以及独特的与疾病相关的表达谱。成千上万的这种树木创建和统计机器学习算法相比,挑选出20组记录最密切结合已知疾病途径下的疾病研究。

研究结果提供线索常见的细胞功能,可以在启动神经退化的过程中发挥作用。这项研究还对不同的疾病形式最终如何发展提出了令人费解的问题从这些常见的元素。

从血液中提取的RNA转录的大约10000个基因表达。机器学习算法,称为随机森林分类的数据和比较结果与已知的基因表达谱与病有关的生物通路有关。

筛选的全血及考试完成概要RNA可以克服许多其他形式的测试的局限性,通常不全面以及昂贵,高度侵袭性和劳动密集型的。诊断通过全血,相比之下,能够以低成本几乎在世界任何地方。血液结果可以随着时间的推移,跟踪提供了一个宝贵的窗口在疾病进展。这样的研究可能也鼓励新的治疗模式。

结果显示一个诱人的可能性:转录变化由多种疾病类型可以提供共享的初始种子,后来发展到每个不同的脑部疾病。负责这些常见的机制因素发芽产生不同的疾病和症状,攻击不同的大脑区域,仍然是一个中心需要解决的难题。

未来的研究将探索转录对神经元的影响除了血细胞以及潜在的机制,为神经退行性疾病发展和演变的不同的病态。

参考:Huseby CJ, Delvaux E,布罗考DL,科尔曼PD。血液RNA转录揭示相似和差异改变基本细胞过程在老年痴呆症和其他神经退行性疾病。阿尔茨海默氏症疯狂的。2022年。doi:10.1002 / alz.12880

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