研究人员国旗数以百计的新基因,可能导致自闭症
调查人员渴望揭开孤独症的遗传基础现在可以数以百计的有前途的新线索,得益于普林斯顿大学和西蒙基金会的研究人员的一项研究。
在第一个的努力,研究小组开发出一种机器学习程序,搜遍了整个人类基因组预测哪些基因可能导致自闭症谱系障碍(ASD)。程序的结果分析了流氓的画廊2500候选人genes-vastly扩展目前已知的65个自闭症风险基因。研究人员最近估计,400年到1000年基因支撑复杂的神经发育障碍。
这个最新的研究提供了一个可管理的、确定的“高纯度”池ASD-related的全套基因,研究人员说。许多新涉及的基因从未在ASD研究了其可能的作用。跟进这些领导将会帮助科学家们深入了解自闭症的强劲但拜占庭遗传基础,以及可能导致新的诊断和治疗技术。这篇论文发表在《华尔街日报》自然神经科学研究人员让他们结果网上。
“遗传学家现在可以专注于顶级自闭症风险基因预测从我们的机器学习程序,直接未来基因组测序研究和优化实验研究单个基因,”说,该研究Arjun Krishnan,普林斯顿的助理研究学者Lewis-Sigler整合基因组学研究所。
”的方法我们可以开发,首次确定ASD-associated基因,即使他们没有以前与孤独症基因研究,”奥尔加Troyanskaya说论文的资深作者和普林斯顿大学教授计算机科学和基因组学,以及西蒙斯中心副主任基因组学数据分析。“这是至关重要的,我们开始探索被低估了的自闭症出现,可能有一天被。”
自闭症出现了近几十年来最常见的发育障碍。障碍,无法治愈,特点是困难的沟通,学习和社交活动。孩子们常常不是诊断,直到他们是3或4岁。然而,干预服务,如身体和行为疗法,在孩子的头几年已被证明改善发展。因此,临床医生是热衷于尽可能早地发现自闭症。
“是非常重要的,我们改进的方法来诊断自闭症儿童早期我们可以做早期干预,”克里希说。“此外,得到了处理,何时以及如何自闭症谱系障碍出现在大脑发育将绝对重要的药物和治疗的发展在未来几十年。”
“这项研究是优雅、复杂的和全面的,”Daniel Geschwind说自闭症研究中心的主任和治疗在加州大学洛杉矶分校,熟悉这项研究,但没有参与。“它将在一起基本上所有的数据在使用基于网络的方法来更好地理解自闭症。”
其他普林斯顿大学研究人员参与研究的研究生和该研究,以及研究生维多利亚姚明,实验室经理钱德拉Theesfeld和科学软件工程师Alicja Tadych。其他作者西蒙斯基础是亚伦Wong纳塔莉亚Volfovsky,阿兰·帕克和亚历克斯鞭笞。资金主要来自美国国立卫生研究院(美国)。
研究人员开始于人类大脑的功能交互网络他们最初一年多前。网络描述了人类基因组中的基因在大脑的分子电路一起工作。而在人体内每一个细胞都包含一套完整的遗传指令的全身,只有这些基因的一部分“打开”在任何给定的细胞在任何给定的开发或日常生活。突变基因可以防止他们工作与其他基因,导致功能障碍和疾病。
“我们有很多类型的细胞在体内,虽然每个细胞有相同的基因,或相同的工具盒,每一个细胞类型可以执行不同的活动连接这些工具以不同的方式,”克里希说。“我们想要发现和理解中断基因工具箱的自闭症患者的大脑,了解它的起源”。
brain-specific网络研究人员依靠汇集从成千上万的先前的实验结果,他们每个人全面揭示整个人体的基因如何协同工作。接下来,研究小组将他们的机器学习程序这个网络。程序快速筛选整个网络的1亿多个基因相互作用信息,学习特征表明连接自闭症,珩磨质量的回报了。
正如老师提供学生积极的和消极的反馈,普林斯顿和西蒙斯基金会团队训练机器学习程序的连接模式已知ASD-associated基因,以及人类疾病基因与神经发育没有联系。基于这些最初的线索,然后程序分析了所有25825个基因在人类基因组中,寻求任何交互模式ASD-related相似的基因。
令人鼓舞的是,在2500年排名前10%的predictions-around基因程序正确识别许多ASD-associated基因不同于已知的最初用于“训练”的计算机程序。更重要的是,该计划强调了几个全新的,令人信服的候选基因,没有之前的遗传学证据把自闭症。“这些小说自闭症风险的基因是伟大的候选人进行进一步的研究,”克里希说。
获得上下文他们的发现,研究人员认为他们的gene-prediction结果与地图编制的大脑发育的基因表达在耶鲁大学医学院的神经科学家。不同模式的基因活动和不活动出现在婴儿的大脑在子宫内。通过产前进入late-fetal阶段,改变发展发生广泛的神经区域有关自闭症的先前的研究。这些地区包括小脑、坐标和肌肉运动和感觉信息集成,以及纹状体、参与动机、规划和决策。
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“很显然在我们发现自闭症的信号是在早期发展,“Troyanskaya说。“信号区域分散,这意味着孤独症可能是一个一般的大脑发展的障碍,而不只是一个特定的大脑区域。”
很大一部分与预测的基因与孤独症没有已知函数在大脑中,Troyanskaya说。
“虽然人类基因组是映射在本世纪初,我们仍然不知道大多数人类基因做什么,”她说。“我们的研究表明,我们有很多学习的操作基因正常的大脑和自闭症患者。”
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出版
克里希南一et al。全基因组预测和自闭症谱系障碍的遗传基础的功能特性。《自然神经科学》,2016年8月1日在线发布。doi: 10.1038 / nn.4353
