研究人员识别基因变化大,导致痴呆的风险

美国国立卫生研究院的科学家们已经确定了新的基因non-Alzheimer两种类型的老年痴呆症的危险因素。这些发现发表在细胞基因组学和细节研究者如何确定大规模DNA变化,称为结构变异,通过分析成千上万的DNA样本。

团队发现几个结构性变异可能是路易体痴呆风险因素(精神的小黑裙)和额颞叶痴呆(FTD)。该项目是科学家之间的合作国家神经疾病和中风研究所(研究所)和国家老龄研究所(NIA)在国家卫生研究院。

结构变异与多种神经系统疾病。研究与更常见的突变,这往往会影响一个或几个DNA构建块称为核苷酸,结构性变异代表至少50但往往数以百计,甚至数以千计,核苷酸,使他们更具有挑战性的研究。

“如果你认为我们的整个遗传密码是一本书,一个结构变量将是一个段落,页面,甚至整个章节已被删除,复制,或插入错了地方,”索尼娅w·肖尔茨说,医学博士博士,研究员在研究所的神经遗传学分支和该研究的资深作者。

结合先进的计算机算法能够映射结构变化在整个基因组机器学习,研究小组进行了分析全基因组数据从成千上万的患者样本和几千控制的影响。

此前未知的变体基因TCPN1小黑裙),患者的样本中发现了一种疾病,如帕金森病,与大脑中沉积蛋白质的α-突触核蛋白异常。这种变体,其中有超过300个核苷酸基因被删除,与更高的风险发展的小黑裙。在这发现是新精神的小黑裙),TCPN1阿尔茨海默病是一种已知的危险因素,这可能意味着,这种结构性变异广泛痴呆人群中扮演了重要的角色。

“从遗传学的角度来看,这是一个非常激动人心的发现,“朔尔茨博士说。“它提供了一个参考点细胞生物学和动物模型研究和可能,干预的目标。”

通过观察一群50基因遗传神经退行性疾病,调查人员能够识别更多的罕见的结构变异,包括几个已知的导致疾病。分析还发现了两种行之有效的风险因素FTD C9orf72和MAPT基因的变化。这些概念验证研究结果支持研究的新发现的力量证明算法是正确工作。

因为目前可用的参考地图结构变异是有限的,研究人员生成目录基于这些分析中获得的数据。分析代码和所有可用的原始数据现在科学界用于学业。

一个交互式应用程序还允许调查人员学习他们感兴趣的基因和问变异存在于控制与小黑裙或FTD病例。作者断言这些资源可能会复杂基因数据non-bioinformatics专家更容易,这将加快发现。

“研究解开复杂的遗传结构的神经退行性疾病是导致重大科学认识的进步,”布莱恩j . Traynor说,医学博士NIA博士,高级研究员。”每一个发现,我们阐明了神经细胞的死亡背后的机制或功能障碍,为精密医学应对这些衰弱铺平了道路和致命的障碍。”

研究人员预计,数据集将继续增长,因为额外的数据分析。