一项新的阿尔茨海默病研究绘制出首张此类基因图谱，可能为理解驱动大脑疾病发展的基因活性因果序列提供关键见解。
该蓝图不仅展示了特定脑细胞中基因活性的快照，还揭示了基因间的连接，指示潜在的连锁反应路径。
来自美国加州大学欧文分校（UC Irvine）和普渡大学的研究团队利用此图谱识别出作为基因活性核心枢纽的“枢纽基因”，这些基因有望成为未来阿尔茨海默病治疗的靶点。
研究团队采用RNA测序技术鉴定基因表达及连接关系。加州大学欧文分校流行病学家张敏表示：“不同类型脑细胞在阿尔茨海默病中扮演不同角色，但它们在分子层面的相互作用机制长期不明。我们的工作提供了阿尔茨海默病大脑中细胞类型特异的基因调控图谱，推动领域从相关性观察转向揭示主动驱动疾病进展的因果机制。”
研究人员部署了新开发的机器学习系统SIGNET（全称：基因调控网络统计推断系统），深入分析272名阿尔茨海默病逝者脑组织。研究聚焦六类主要脑细胞：兴奋性神经元、抑制性神经元、星形胶质细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞及少突胶质前体细胞，并通过软件追踪已知阿尔茨海默病相关基因及其影响的其他基因。
SIGNET能同时分析单细胞RNA测序和全基因组测序数据，使研究者得以比对特定脑细胞类型的基因活性与这些细胞的遗传起源全景。加州大学欧文分校流行病学家张达宝指出：“多数基因绘图工具仅显示同步变化的基因，无法识别实际驱动变化的基因。某些方法还存在忽略基因间反馈回路等不切实际的假设。我们的方法利用DNA编码信息，精准识别大脑中基因的真实因果关系。”
数据显示，与阿尔茨海默病相关的兴奋性神经元（大脑信号传递关键细胞）基因连接紊乱最为显著，此类细胞内鉴定出近6000个因果相互作用。此外，基因图谱数据经少量额外阿尔茨海默病脑组织验证，显示类似连锁反应证据。
这些此前隐藏的基因通讯机制，使科学家得以更详细观察阿尔茨海默病如何改变大脑基因表达，进而为理解疾病进展及开发阻断或逆转疗法提供新机遇。研究同时识别出控制兴奋性神经元（对记忆和认知至关重要且受阿尔茨海默病严重影响）的主控枢纽基因及广泛紊乱，为抗阿尔茨海默病药物提供了更精准的靶向目标。
尽管基于此研究的疗法仍需长期探索，但鉴于阿尔茨海默病涉及众多重叠致病因素与后果，任何为未来研究指明方向的线索均具重要价值。尽管该研究详尽，但未最终证实这些基因改变直接导致阿尔茨海默病。下一步将对比健康脑组织，以区分疾病引发的脑连接变化与正常变化。
研究团队在论文中指出：“后续我们将深入当前结果，探究不同细胞类型中阿尔茨海默病特异性病理涉及的网络。此类对比将帮助我们区分神经退行性病变中的调控变化与衰老期间的正常细胞活动。”
该研究已发表于《阿尔茨海默病与痴呆症》期刊。
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