Neurogenomika

Obszary zainteresowania neurogenomiki. Ten rysunek podkreśla różne źródła danych i obszary badań, które kierują dziedziną neurogenomiki.

Neurogenomika to nauka o tym, jak genom organizmu wpływa na rozwój i funkcjonowanie jego układu nerwowego. Dziedzina ta ma na celu połączenie genomiki funkcjonalnej i neurobiologii w celu zrozumienia układu nerwowego jako całości z perspektywy genomicznej.

Układ nerwowy kręgowców składa się z dwóch głównych typów komórek – komórek neurogleju i neuronów . U ludzi istnieją setki różnych typów neuronów o różnych funkcjach – niektóre z nich przetwarzają bodźce zewnętrzne; inne generują reakcję na bodźce; inne organizują się w scentralizowane struktury ( mózg , zwoje rdzeniowe ), które są odpowiedzialne za poznanie, percepcję i regulację funkcji motorycznych. Neurony w tych scentralizowanych lokalizacjach mają tendencję do organizowania się w gigantyczne sieci i intensywnej komunikacji między sobą. Przed udostępnieniem tablic wyrażeń i metodologii sekwencjonowania DNA , naukowcy starali się zrozumieć komórkowe zachowanie neuronów (w tym tworzenie synaps i rozwój neuronów oraz regionalizację w ludzkim układzie nerwowym) w kategoriach leżącej u podstaw biologii molekularnej i biochemii, bez żadnego zrozumienia wpływu genomu neuronu na jego rozwój i zachowanie. Wraz z rozwojem naszej wiedzy na temat genomu rola sieci interakcji genów w utrzymaniu funkcji i zachowania neuronów wzbudziła zainteresowanie neuronauki . społeczność naukowa. Neurogenomika umożliwia naukowcom badanie układu nerwowego organizmów w kontekście leżących u ich podstaw sieci regulacyjnych i transkrypcyjnych. Podejście to różni się od neurogenetyki , która podkreśla rolę pojedynczych genów bez kontekstu interakcji sieciowych podczas badania układu nerwowego.

Podchodzi do

Pojawienie się biologii o dużej przepustowości

Dalsze informacje: Biologia o dużej przepustowości

W 1999 roku Cirelli i Tononi po raz pierwszy opisali związek profilowania ekspresji genów mózgu w całym genomie (przy użyciu mikromacierzy ) z fenotypem behawioralnym u myszy. Od tego czasu globalne dane dotyczące ekspresji genów w mózgu, pochodzące z mikromacierzy, zostały dopasowane do różnych behawioralnych loci cech ilościowych (QTL) i opisane w kilku publikacjach. Jednak podejścia oparte na mikromacierzach mają swoje własne problemy, które utrudniają analizę - wysycenie sondy może skutkować bardzo małą mierzalną wariancją ekspresji genów między genetycznie unikalnymi osobnikami, a obecność polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (SNP) może skutkować artefaktami hybrydyzacji. Ponadto, ze względu na swój charakter oparty na sondach, mikromacierze mogą przegapić wiele rodzajów transkryptów ( ncRNA , miRNA i izoformy mRNA ). Sondy mogą również mieć specyficzne dla gatunku powinowactwo wiązania, które może zakłócić analizę porównawczą.

W szczególności związek między wzorcami behawioralnymi a loci pojedynczego genu o wysokiej penetracji wchodzi w zakres badań neurogenetycznych , w których nacisk kładziony jest na zidentyfikowanie prostego związku przyczynowego między pojedynczym genem o wysokiej penetracji a obserwowaną funkcją / zachowaniem. Wykazano jednak, że kilka chorób neurologicznych ma charakter wielogenowy , na co wpływa wiele różnych genów i regionów regulacyjnych. zamiast jednego genu. W związku z tym nastąpiło przejście od podejścia pojedynczego genu do podejścia sieciowego do badania rozwoju neurologicznego i chorób, zmiana, która została znacznie przyspieszona przez pojawienie się metodologii sekwencjonowania nowej generacji .

Metody sekwencjonowania nowej generacji

Bliźniacze badania wykazały, że schizofrenia , choroba afektywna dwubiegunowa , zaburzenie ze spektrum autyzmu (ASD) i zespół nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi (ADHD) są wysoce dziedzicznymi, genetycznie złożonymi zaburzeniami psychicznymi . Jednak badania powiązań w dużej mierze zawiodły w identyfikacji wariantów przyczynowych zaburzeń psychicznych, takich jak te, głównie z powodu ich złożonej architektury genetycznej. Wiele wariantów ryzyka o niskim ryzyku penetracji może być agregowanych u osób i rodzin dotkniętych chorobą, a zestawy wariantów sprawczych mogą się różnić w różnych rodzinach. Badania w tym kierunku ustaliły a wielogenowe podłoże kilku zaburzeń psychicznych . Stwierdzono, że kilka niezależnie występujących mutacji de novo u pacjentów z chorobą Alzheimera zakłóca na przykład wspólny zestaw szlaków funkcjonalnych związanych z sygnalizacją neuronalną. Dążenie do zrozumienia przyczynowej biologii zaburzeń psychicznych jest zatem bardzo wspomagane przez możliwość bezstronnej analizy całych genomów osób dotkniętych i zdrowych.

Dzięki dostępności masowo równoległych metod sekwencjonowania nowej generacji , naukowcy byli w stanie wyjść poza wychwytywanie eksprymowanych genów w oparciu o sondy. sekwencja RNA , na przykład, identyfikuje o 25-60% więcej eksprymowanych genów niż mikromacierze. Mamy nadzieję, że w nadchodzącej dziedzinie neurogenomiki, dzięki zrozumieniu profili genomowych różnych części mózgu, będziemy w stanie lepiej zrozumieć, w jaki sposób interakcje między genami i szlakami wpływają na funkcje i rozwój komórek. Oczekuje się, że to podejście umożliwi identyfikację sieci genów wtórnych, które są zaburzone w zaburzeniach neurologicznych, a następnie pomoże w opracowaniu strategii opracowywania leków na choroby mózgu. inicjatywa BRAIN uruchomiona w 2013 r. ma na celu „ informować o rozwoju przyszłych metod leczenia zaburzeń mózgu, w tym choroby Alzheimera, padaczki i urazowego uszkodzenia mózgu ”.

Rzadkie badania asocjacyjne wariantów (RVAS) podkreśliły rolę mutacji de novo w kilku zaburzeniach wrodzonych i zaburzeniach rozpoczynających się we wczesnym dzieciństwie, takich jak autyzm . Kilka z tych mutacji rozrywających białka udało się zidentyfikować tylko za pomocą związanych z sekwencjonowaniem całego genomu i zweryfikowanych za pomocą RNA-Seq . Ponadto mutacje te nie są statystycznie wzbogacane w poszczególne geny, ale raczej wykazują wzorce statystycznego wzbogacenia w grupach genów związanych z sieciami regulującymi rozwój i utrzymanie neurologiczne. Takie odkrycie byłoby niemożliwe przy wcześniejszych podejściach skoncentrowanych na genach ( neurogenetyka , neurobiologia behawioralna ). Neurogenomika umożliwia wysokowydajne podejście systemowe do zrozumienia wielogenowych podstaw zaburzeń neuropsychiatrycznych .

Badania obrazowe i mapowanie optyczne

Kiedy autyzm został zidentyfikowany jako odrębne zaburzenie biologiczne w latach 80., naukowcy odkryli, że osoby z autyzmem wykazywały nieprawidłowości wzrostu mózgu w móżdżku we wczesnych latach rozwojowych. Późniejsze badania wykazały, że 90% autystycznych dzieci ma większą objętość mózgu niż ich rówieśnicy w wieku od 2 do 4 lat i wykazuje wzrost zawartości istoty białej i szarej w mózgu . Istota biała i istota szara w mózgu są związane odpowiednio z uczeniem się i poznaniem oraz tworzeniem blaszek amyloidowych w istocie białej jest związany z chorobą Alzheimera . Odkrycia te podkreśliły wpływ zmienności strukturalnej w mózgu na zaburzenia psychiczne i zmotywowały do ​​wykorzystania technologii obrazowania do mapowania obszarów rozbieżności między mózgami zdrowymi i chorymi. Co więcej, chociaż nie zawsze możliwe jest pobranie próbek biologicznych z różnych obszarów żywych ludzkich mózgów, neuroobrazowanie oferują nieinwazyjne sposoby zrozumienia biologicznych podstaw zaburzeń neurologicznych. Istnieje nadzieja, że ​​zrozumienie wzorców lokalizacji różnych chorób psychicznych może z kolei pomóc w badaniach sieciowych w neurogenomice.

MRI

Obrazowanie strukturalnego rezonansu magnetycznego (MRI) może być wykorzystane do określenia struktury strukturalnej mózgu. Szczególnie w kontekście neurogenomiki, MRI odegrało dużą rolę w badaniu choroby Alzheimera w ciągu ostatnich czterech dekad. Początkowo stosowano ją w celu wykluczenia innych przyczyn demencji , ale ostatnie badania wykazały obecność charakterystycznych zmian u pacjentów z chorobą Alzheimera. W rezultacie skany MRI są obecnie wykorzystywane jako narzędzie neuroobrazowania pomagające w identyfikacji czasowej i przestrzennej patofizjologii choroby Alzheimera, takie jak specyficzne zmiany w mózgu i obrazowanie amyloidu.

Łatwość i nieinwazyjność skanów MRI zmotywowała projekty badawcze, które śledzą rozwój i początek chorób psychicznych w mózgu. Choroba Alzheimera stała się kluczowym kandydatem w tym topograficznym podejściu do chorób psychicznych. Na przykład skany MRI są obecnie wykorzystywane do śledzenia spoczynkowych i zależnych od zadań profili funkcjonalnych mózgów u dzieci z autosomalnie dominującą chorobą Alzheimera. Badania te wykazały oznaki wczesnych zmian w mózgu u osób zagrożonych chorobą Alzheimera. Autism Center of Excellence na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego prowadzi również badania MRI z dziećmi w wieku od 12 do 42 miesięcy, w nadziei na scharakteryzowanie nieprawidłowości w rozwoju mózgu u dzieci, u których występują behawioralne objawy autyzmu.

Dodatkowe badania wykazały, że istnieją specyficzne wzorce atrofii w mózgu (jako reperkusja neurodegeneracji ) w różnych zaburzeniach i chorobach neurologicznych. Te specyficzne dla choroby wzorce progresji atrofii można zidentyfikować za pomocą skanów MRI i zapewnić kontekst fenotypu klinicznego do badań neurogenomicznych. Informacje czasowe o postępie choroby dostarczone przez to podejście mogą również potencjalnie wpływać na interpretację zaburzeń na poziomie sieci genów w chorobach psychicznych.

Mapowanie optyczne

Jedną z zaporowych cech metodologii sekwencjonowania drugiej generacji jest górna granica zakresu genomowego dostępnego przez parowanie partnerów. Mapowanie optyczne to wyłaniająca się metodologia stosowana do pokrywania wariantów na dużą skalę, których zwykle nie można wykryć za pomocą sparowanych odczytów końcowych. Podejście to zostało z powodzeniem zastosowane do wykrywania wariantów strukturalnych skąpodrzewiaka , rodzaju raka mózgu. Niedawne prace uwydatniły również wszechstronność map optycznych w ulepszaniu istniejących zespołów genomu. Rearanżacje chromosomalne , mikrodelecje i duża skala translokacje są związane z upośledzeniem funkcji neurologicznych i poznawczych , na przykład w dziedzicznej neuropatii i nerwiakowłókniakowatości . Mapowanie optyczne może znacznie poprawić wykrywanie wariantów i dostarczać informacji do modeli sieci interakcji genów dla stanu chorobowego w zaburzeniach neurologicznych.

Badanie innych chorób mózgu

Oprócz zaburzeń neurologicznych istnieją dodatkowe choroby, które manifestują się w mózgu i stworzyły przykładowe scenariusze przypadków użycia dla zastosowania obrazowania mózgu w analizie sieci. W klasycznym przykładzie analizy obrazowo-genomicznej badanie przeprowadzone w 2012 r. porównywało skany MRI i profile ekspresji genów 104 pacjentów z glejakiem w celu rozróżnienia wyników leczenia i zidentyfikowania nowych możliwych do ukierunkowania szlaków genomowych w glejaku wielopostaciowym (GBM ) . Naukowcy odkryli dwie odrębne grupy pacjentów z istotnie różną organizacją istoty białej (inwazyjne vs nieinwazyjne). Późniejsza analiza szlaku danych dotyczących ekspresji genów wskazała dysfunkcję mitochondriów jako górną ścieżkę kanoniczną w agresywnym fenotypie GBM o niskiej śmiertelności.

Rozszerzenie podejścia do obrazowania mózgu na inne choroby może być wykorzystane do wykluczenia innych chorób medycznych podczas diagnozowania zaburzeń psychicznych, ale nie może być wykorzystane do informowania o obecności lub braku zaburzenia psychicznego.

Badania modeli rozwojowych

W ludziach

Obecne podejścia do gromadzenia danych dotyczących ekspresji genów w ludzkich mózgach polegają na wykorzystaniu mikromacierzy lub RNA-seq . Obecnie rzadko udaje się pobrać „żywą” tkankę mózgową – tylko wtedy, gdy zabiegi obejmują operację mózgu, istnieje szansa, że ​​tkanka mózgowa zostanie pobrana podczas zabiegu. Tak jest w przypadku epilepsji.

Obecnie dane dotyczące ekspresji genów są zwykle gromadzone w mózgach pośmiertnych, co często stanowi przeszkodę w badaniach neurogenomicznych u ludzi. Po śmierci ilość czasu między śmiercią a momentem zebrania danych z mózgu pośmiertnego jest znana jako interwał pośmiertny (PMI). Ponieważ RNA rozkłada się po śmierci, świeży mózg jest optymalny – ale nie zawsze dostępny. To z kolei może wpływać na różne dalsze analizy. „danymi omicznymi zebranymi z mózgów pośmiertnych” należy wziąć pod uwagę następujące czynniki :

• Idealnie byłoby, gdyby ludzkie mózgi były kontrolowane pod kątem PMI dla danego badania.
• Przyczyna śmierci jest również ważną zmienną, którą należy wziąć pod uwagę przy pobieraniu próbek ludzkiego mózgu do celów badań neurogenomicznych. Na przykład próbki mózgu osób z kliniczną depresją są często pobierane po samobójstwie. Pewne warunki śmierci, takie jak przedawkowanie narkotyków lub samookaleczenie postrzałem, zmieniają ekspresję mózgu.
• Innym problemem związanym z badaniem ekspresji genów w mózgach jest niejednorodność komórkowa próbek tkanki mózgowej. Masowe próbki mózgu mogą różnić się w proporcjach określonych populacji komórek w zależności od przypadku. Może to wpłynąć na sygnatury ekspresji genów i może znacząco zmienić analizę różnicową ekspresji.
  • Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest użycie pojedynczej komórki RNA-seq . To kontrolowałoby określony typ komórek. Jednak to rozwiązanie ma zastosowanie tylko wtedy, gdy badania nie są specyficzne dla typu komórki.

Diagnoza różnicowa pozostaje również krytycznym przedanalitycznym czynnikiem zakłócającym badania kohortowe dotyczące spektrum zaburzeń neurologicznych. W szczególności zauważono, że jest to problem w badaniach nad chorobą Alzheimera i zaburzeniami ze spektrum autyzmu. Co więcej, w miarę jak poprawia się nasze zrozumienie różnorodnych objawów i podstaw genomowych różnych zaburzeń neurogenomicznych, same kryteria diagnostyczne podlegają rearanżacji i przeglądowi.

Modele zwierzęce

Trwające badania genomiczne w zaburzeniach neurologicznych mają tendencję do wykorzystywania modeli zwierzęcych (i odpowiednich homologów genów ) do zrozumienia interakcji sieciowych leżących u podstaw konkretnego zaburzenia ze względu na kwestie etyczne związane z pobieraniem próbek biologicznych z żywych ludzkich mózgów. To również nie jest pozbawione przeszkód.

Badania neurogenomiczne z organizmem modelowym są uzależnione od dostępności w pełni zsekwencjonowanego i opisanego genomu referencyjnego. Dodatkowo, profile RNA ( miRNA , ncRNA , mRNA ) organizmu modelowego muszą być dobrze skatalogowane, a wszelkie wnioski na ich podstawie stosowane u ludzi muszą opierać się na homologii funkcjonalnej/sekwencyjnej .

Danio pręgowany

danio pręgowanego opiera się na sieciach genów, które są wysoce konserwatywne wśród wszystkich kręgowców . Dodatkowo, dzięki niezwykle dobrze opisanemu zestawowi 12 000 genów i 1000 wczesnych mutantów, które są rzeczywiście widoczne w optycznie czystych zarodkach i larwach danio pręgowanego, danio pręgowany oferuje wyrafinowany system mutagenezy i obrazowania w czasie rzeczywistym rozwijających się patologii. Ten model wczesnego rozwoju został wykorzystany do badania układu nerwowego w rozdzielczości komórkowej. System modelowy danio pręgowanego był już używany do badania neuroregeneracji i ciężkiej wielogenowości chorób ludzkich, takich jak rak i choroby serca. Wyizolowano kilka mutantów danio pręgowanego ze zmianami behawioralnymi w odpowiedzi na dawki kokainy i alkoholu, które mogą również stanowić podstawę do badania patogenezy zaburzeń zachowania.

Gryzoń

Modele gryzoni były wybitne w badaniu zaburzeń u ludzi. Modele te zostały obszernie opatrzone adnotacjami z homologami genów kilku monogenowych u ludzi. Badania nokautowe tych homologów doprowadziły do ​​poszerzenia naszej wiedzy na temat interakcji sieciowych genów w tkankach ludzkich. Na przykład FMR1 został powiązany z autyzmem na podstawie wielu badań sieciowych. Użycie nokautu FMR 1 u myszy tworzy model zespołu łamliwego chromosomu X , jednego z zaburzeń ze spektrum autyzmu .

Ksenoprzeszczepy myszy są szczególnie przydatne do odkrywania leków i były niezwykle ważne w odkrywaniu wczesnych leków przeciwpsychotycznych . Rozwój modeli zwierzęcych dla złożonych chorób psychicznych również poprawił się w ciągu ostatnich kilku lat. Modele gryzoni wykazały zmiany fenotypu behawioralnego przypominające pozytywną schizofrenię stanu, albo po manipulacji genetycznej, albo po leczeniu lekami ukierunkowanymi na obszary mózgu podejrzewane o wpływ na nadpobudliwość lub rozwój neurologiczny. Zainteresowano się identyfikacją zakłóceń w sieci, w których pośredniczą te manipulacje laboratoryjne, a gromadzenie danych genomowych z badań na gryzoniach znacznie przyczyniło się do lepszego zrozumienia genomiki chorób psychicznych.

Pierwszy transkryptom mózgu myszy został wygenerowany w 2008 r. Od tego czasu wykonano szeroko zakrojone prace nad budowaniem modeli myszy doświadczających stresu społecznego w celu zbadania sygnatur ekspresji różnych chorób psychicznych na poziomie szlaku. Niedawny artykuł symulował cechy zespołu stresu pourazowego (PTSD) u myszy i profilował cały transkryptom tych myszy. Autorzy odkryli zróżnicowaną regulację w wielu szlakach biologicznych, z których niektóre były zaangażowane w zaburzenia lękowe ( nadpobudliwość , reakcja strachu), zaburzenia nastroju i upośledzenie funkcji poznawczych. Odkrycia te są poparte obszernymi że analizy transkryptomiczne zaburzeń lękowych i zmiany poziomu ekspresji w szlakach biologicznych związanych z uczeniem się strachu i pamięcią przyczyniają się do behawioralnych objawów tych zaburzeń. Uważa się, że funkcjonalne wzbogacenie genów zaangażowanych w długoterminowe wzmocnienie synaptyczne, depresję i plastyczność ma do odegrania ważną rolę w nabywaniu, utrwalaniu i utrzymywaniu traumatycznych wspomnień leżących u podstaw zaburzeń lękowych.

Eksperymentalne modele myszy pod kątem zaburzeń psychicznych

Powszechnym podejściem do korzystania z modelu mysiego jest zastosowanie eksperymentalnego leczenia ciężarnej myszy w celu wywarcia wpływu na cały miot. Jednak kluczową kwestią w tej dziedzinie jest traktowanie miotów w analizie statystycznej. Większość badań bierze pod uwagę całkowitą liczbę wyprodukowanego potomstwa, ponieważ może to prowadzić do wzrostu mocy statystycznej. Jednak właściwym sposobem jest liczenie według liczby miotów i normalizacja na podstawie wielkości miotu. Stwierdzono, że kilka badań nad autyzmem błędnie przeprowadziło swoje analizy statystyczne w oparciu o całkowitą liczbę potomstwa zamiast liczby miotów.

Kilka zaburzeń lękowych, takich jak zespół stresu pourazowego (PTSD), obejmuje heterogeniczne zmiany w kilku różnych obszarach mózgu, takich jak hipokamp , ​​ciało migdałowate i jądro półleżące . Wykazano, że komórkowe kodowanie zdarzeń traumatycznych i reakcje behawioralne wyzwalane przez takie zdarzenia polegają głównie na zmianach w cząsteczkach sygnałowych związanych z transmisją synaptyczną .

Globalne profilowanie ekspresji genów różnych regionów genów związanych z przetwarzaniem strachu i niepokoju przy użyciu modeli myszy doprowadziło do identyfikacji czasowo i przestrzennie odrębnych zestawów genów o zróżnicowanej ekspresji. Analiza ścieżki tych genów wskazała możliwe role w neurogenezie i reakcjach behawioralnych związanych z lękiem, wraz z innymi obserwacjami funkcjonalnymi i fenotypowymi.

Modele myszy do badań mózgu znacząco przyczyniły się do opracowania leków i poszerzyły naszą wiedzę na temat genomicznych podstaw kilku chorób neurologicznych w ostatnim pokoleniu. Chloropromazyna , pierwszy lek przeciwpsychotyczny (odkryty w 1951 r.), została zidentyfikowana jako realna opcja leczenia po tym, jak wykazano, że tłumi reakcję na awersyjne bodźce u szczurów na ekranie behawioralnym.

Wyzwania

Modelowanie i ocena ukrytych objawów (myśli, uczenie się werbalne, interakcje społeczne, zachowania poznawcze) pozostaje wyzwaniem, gdy wykorzystuje się organizmy modelowe do badania zaburzeń psychicznych o złożonej patologii genetycznej . Na przykład dany genotyp + fenotyp w modelu mysim musi naśladować genomowe podstawy fenotypu obserwowanego u człowieka.

Jest to szczególnie ważny element do rozważenia w zaburzeniach ze spektrum, takich jak autyzm . Autyzm jest zaburzeniem, którego objawy można podzielić na dwie kategorie: (i) deficyty interakcji społecznych oraz (ii) powtarzające się zachowania i ograniczone zainteresowania. Ponieważ myszy są zwykle bardziej społecznymi stworzeniami wśród wszystkich członków rzędu Rodentia , który jest obecnie używany jako organizmy modelowe, myszy są generalnie wykorzystywane do modelowania ludzkich zaburzeń psychicznych tak dokładnie, jak to możliwe. Szczególnie w przypadku autyzmu obecnie stosuje się następujące obejścia w celu naśladowania ludzkich objawów behawioralnych:

• W przypadku pierwszej kategorii diagnostycznej upośledzonego zachowania społecznego myszy poddaje się testowi społecznemu, który ma reprezentować typowe autystyczne deficyty społeczne. Normalne zachowania społeczne myszy obejmują wąchanie, podążanie za nimi, kontakt fizyczny i allogrooming . Można również wykorzystać komunikację głosową.
• Istnieje wiele sposobów obserwowania drugiej kategorii diagnostycznej u myszy. Przykłady powtarzających się zachowań mogą obejmować nadmierne krążenie, samopielęgnację i nadmierne kopanie. Zwykle te zachowania byłyby wykonywane konsekwentnie w długim czasie (tj. samopielęgnacja przez 10 minut).
  • Podczas gdy powtarzalne zachowania są łatwe do zaobserwowania, trudno jest scharakteryzować rzeczywiste ograniczone zainteresowania myszy. Jednym z aspektów ograniczonych zainteresowań osób z autyzmem jest „naleganie na identyczność” - koncepcja, zgodnie z którą osoby z autyzmem wymagają, aby ich środowisko pozostało spójne. Gdyby to środowisko uległo zmianie, jednostka doświadczałaby stresu i niepokoju. Odnotowano sukces w potwierdzeniu mysiego modelu autyzmu poprzez zmianę środowiska myszy.

W każdym z tych eksperymentów myszy „autystyczne” mają „normalnego” partnera towarzyskiego, a naukowcy obserwujący myszy nie są świadomi („ślepi”) genotypów myszy.

Ekspresja genów w mózgu

Profil ekspresji genów ośrodkowego układu nerwowego (OUN) jest wyjątkowy. Osiemdziesiąt procent wszystkich ludzkich genów ulega ekspresji w mózgu; 5000 z tych genów ulega ekspresji wyłącznie w OUN. Ludzki mózg ma największą ekspresję genów spośród wszystkich badanych mózgów ssaków. Dla porównania, tkanki poza mózgiem będą miały bardziej podobne poziomy ekspresji w porównaniu z ich odpowiednikami u ssaków. Jednym ze źródeł zwiększonego poziomu ekspresji w ludzkim mózgu jest niekodujący białko region genomu. Liczne badania wykazały, że ludzki mózg ma wyższy poziom ekspresji w regionach regulatorowych w porównaniu z innymi mózgami ssaków. Istnieje również zauważalne wzbogacenie o więcej alternatywnych zdarzeń splicingowych w ludzkim mózgu.

Różnice przestrzenne

Profile ekspresji genów różnią się również w określonych regionach mózgu. Badanie mikromacierzy wykazało , że profil transkryptomu klastrów OUN jest oparty na regionie. W innym badaniu scharakteryzowano regulację ekspresji genów w 10 różnych regionach na podstawie ich eQTL . Przyczyna różnych profili ekspresji dotyczy funkcji, migracji neuronów i heterogenności komórkowej regionu. Nawet trzy warstwy kory mózgowej mają różne profile ekspresji.

Badanie przeprowadzone w Harvard Medical School w 2014 roku pozwoliło zidentyfikować linie rozwojowe wywodzące się z mutacji neuronalnych o pojedynczej zasadzie. Naukowcy zsekwencjonowali 36 neuronów z kory mózgowej trzech normalnych osób i odkryli, że geny o wysokiej ekspresji i geny związane z neuronami zostały znacznie wzbogacone o pojedyncze neurony SNV . Z kolei te SNV okazały się skorelowane z chromatynowymi markerami transkrypcji z mózgu płodu.

Wzorce rozwojowe u ludzi

Ekspresja genów w mózgu zmienia się w różnych fazach życia. Najbardziej znaczące poziomy ekspresji występują podczas wczesnego rozwoju, przy czym szybkość ekspresji genów jest najwyższa podczas rozwoju płodu. Wynika to z szybkiego wzrostu neuronów w zarodku. Neurony na tym etapie przechodzą różnicowanie neuronów , proliferację komórek , zdarzenia migracyjne oraz rozwój dendrytyczny i synaptyczny . Wzorce ekspresji genów zbliżają się do wyspecjalizowanych profili funkcjonalnych podczas rozwoju embrionalnego, jednak niektóre etapy rozwojowe nadal trwają podczas porodu. W konsekwencji profile ekspresji genów obu półkul mózgowych wydają się asymetryczne po urodzeniu. Po urodzeniu profile ekspresji genów wydają się asymetryczne między półkulami mózgu . W miarę postępu rozwoju profile ekspresji genów stają się podobne między półkulami. Biorąc pod uwagę zdrową osobę dorosłą, profile ekspresji pozostają względnie spójne od późnych lat dwudziestych do późnych czterdziestych. Od lat pięćdziesiątych następuje znaczny spadek ekspresji genów ważnych dla prawidłowego funkcjonowania. Mimo to następuje wzrost różnorodności genów ulegających ekspresji w mózgu. Ta związana z wiekiem zmiana ekspresji może być skorelowana z zawartością GC . Na późniejszych etapach życia następuje wzrost indukcji kluczowych genów o niskiej zawartości GC, jak również wzrost represji kluczowych genów o wysokiej zawartości GC. Inną przyczyną zmiany różnorodności genów jest nagromadzenie mutacji i uszkodzeń DNA. Badania ekspresji genów pokazują, że geny, które powodują te mutacje związane z wiekiem, są spójne między osobnikami w starzejącej się populacji. Geny, które ulegają silnej ekspresji podczas rozwoju, znacznie się zmniejszają na późnych etapach życia, podczas gdy geny, które są silnie represjonowane podczas rozwoju, znacznie się zwiększają na późnych etapach.

Ewolucja mózgu ssaków

Ewolucja Homo sapiens od czasu odejścia od wspólnego przodka naczelnych wykazała wyraźny wzrost wielkości i złożoności mózgu, zwłaszcza w korze mózgowej . W porównaniu z naczelnymi kora mózgowa człowieka ma większą powierzchnię, ale różni się tylko nieznacznie grubością. Wiele badań na dużą skalę, mających na celu zrozumienie różnic między ludzkim mózgiem a mózgiem innych gatunków, wykazało ekspansję rodzin genów i zmiany w splicingu alternatywnym być odpowiedzialnym za wynikający z tego wzrost zdolności poznawczych i zachowań kooperacyjnych u ludzi. Jednak musimy jeszcze określić dokładne konsekwencje fenotypowe wszystkich tych zmian. Jedną z trudności jest to, że tylko naczelne rozwinęły podziały w korze mózgowej, co sprawia, że ​​modelowanie specyficznych dla człowieka problemów neurologicznych jest trudne do naśladowania u gryzoni .

Dane sekwencyjne są wykorzystywane do zrozumienia ewolucyjnych zmian genetycznych, które doprowadziły do ​​rozwoju ludzkiego OUN. Możemy wtedy zrozumieć, w jaki sposób fenotypy neurologiczne różnią się między gatunkami. Genomika porównawcza polega na porównywaniu danych dotyczących sekwencji z całej filogenezy w celu wskazania zmian genotypowych zachodzących w określonych liniach i zrozumienia, w jaki sposób te zmiany mogły powstać. Wzrost wysokiej jakości ssaczych sekwencji referencyjnych generalnie analizę porównawczą , ponieważ zwiększa moc statystyczną . Jednak wzrost liczby gatunków w a filogeneza wiąże się z ryzykiem dodania niepotrzebnego szumu, ponieważ wyrównania sekwencji ortologicznych zwykle tracą na jakości. Ponadto różne klasy gatunków będą miały znaczące różnice w swoich fenotypach.

Mimo to genomika porównawcza pozwoliła nam powiązać zmiany genetyczne występujące w filogenezie z określonymi ścieżkami. Aby to ustalić, linie rodowe są testowane pod kątem zmian funkcjonalnych, które narastają w czasie. Jest to często mierzone jako stosunek podstawień niesynonimicznych do podstawień synonimicznych lub stosunek dN/dS (czasami dalej w skrócie ω). Gdy stosunek dN/dS jest większy niż 1, oznacza to pozytywną selekcję . Stosunek dN/dS równy 1 świadczy o braku presji selekcyjnych. Stosunek dN/dS mniejszy niż 1 wskazuje na selekcję negatywną . Na przykład konserwatywne regiony genomu będą na ogół miały stosunek dN/dS mniejszy niż 1, ponieważ wszelkie zmiany w tych pozycjach będą prawdopodobnie szkodliwe. Szacuje się, że spośród genów ulegających ekspresji w ludzkim mózgu 342 z nich ma stosunek dN/dS większy niż 1 w linii ludzkiej w porównaniu z innymi liniami naczelnymi. Wskazuje to na pozytywną selekcję w ludzkiej linii dla fenotypów mózgu. Zrozumienie znaczenia pozytywnej selekcji jest na ogół następnym krokiem. Na przykład ASPM , CDK5RAP2 i NIN to geny, które zostały pozytywnie wyselekcjonowane w linii ludzkiej i zostały bezpośrednio skorelowane z rozmiarem mózgu. To odkrycie może pomóc w wyjaśnieniu, dlaczego ludzkie mózgi są większe niż mózgi innych ssaków.

Różnice w ekspresji na poziomie sieci między gatunkami

Uważa się, że zmiany ekspresji genów, będące ostateczną odpowiedzią na wszelkie zmiany genetyczne, są dobrym wskaźnikiem zrozumienia różnic fenotypowych w próbkach biologicznych. Badania porównawcze ujawniły szereg różnic w kontroli transkrypcji między naczelnymi a gryzoniami . Na przykład gen CNTNAP2 jest szczególnie wzbogacony w korze przedczołowej . Mysi homolog CNTNAP2 nie ulega ekspresji w mózgu myszy. CNTNAP2 został powiązany z funkcjami poznawczymi języka, a także zaburzeniami neurorozwojowymi, takimi jak zaburzenie ze spektrum autyzmu. Sugeruje to, że kontrola ekspresji odgrywa znaczącą rolę w rozwoju unikalnych funkcji poznawczych człowieka. W rezultacie w wielu badaniach zbadano wzmacniacze specyficzne dla mózgu. czynniki transkrypcyjne, takie jak SOX5 , są pozytywnie selekcjonowane w linii ludzkiej. Badania ekspresji genów u ludzi, szympansów i makaków rezusów zidentyfikowali specyficzne dla człowieka sieci koekspresji i podwyższenie ekspresji genów w korze mózgowej człowieka w porównaniu z naczelnymi.

Zaburzenia

Zaburzenia neurogenomiczne manifestują się jako zaburzenia neurologiczne o złożonej architekturze genetycznej i niemendlowskim wzorcu dziedziczenia. Niektóre przykłady tych zaburzeń obejmują chorobę afektywną dwubiegunową i schizofrenię . W manifestację zaburzenia może być zaangażowanych kilka genów, a mutacje w takich zaburzeniach są na ogół rzadkie i de novo. W związku z tym bardzo mało prawdopodobne jest zaobserwowanie tego samego (potencjalnie sprawczego) wariantu u dwóch niespokrewnionych osób dotkniętych tym samym zaburzeniem neurogenomicznym. Trwające badania wykazały kilka de novo i zmiany strukturalne w zaburzeniach ze spektrum autyzmu (ASD). Widmo alleliczne rzadkich i powszechnych wariantów w zaburzeniach neurogenomicznych wymaga zatem dużych badań kohortowych w celu skutecznego wykluczenia wariantów o niskim efekcie i zidentyfikowania nadrzędnych szlaków często mutowanych w różnych zaburzeniach, a nie specyficznych genów i specyficznych mutacji o wysokiej penetracji .

Sekwencjonowanie całego genomu (WGS) i sekwencjonowanie całego egzomu (WES) zastosowano w badaniach asocjacyjnych całego genomu (GWAS) do scharakteryzowania wariantów genetycznych związanych z zaburzeniami neurogenomicznymi. Jednak wpływ tych wariantów nie zawsze może zostać zweryfikowany ze względu na niemendlowskie wzorce dziedziczenia obserwowane w kilku z tych zaburzeń. Inną przeszkodą w analizie sieciowej jest brak zbiorów danych na dużą skalę dla wielu chorób psychicznych (neurogenomicznych). Ponieważ kilka chorób o podłożu neurogenomicznym ma zwykle podłoże poligeniczne podstawie, kilka niespecyficznych, rzadkich i częściowo penetrujących mutacji de novo u różnych pacjentów może przyczynić się do tego samego obserwowanego zakresu fenotypów, jak ma to miejsce w przypadku zaburzeń ze spektrum autyzmu i schizofrenii. Szeroko zakrojone badania nad uzależnieniem od alkoholu uwydatniły również potrzebę wysokiej jakości profilowania genomowego dużych zestawów próbek podczas badania wielogenowych zaburzeń ze spektrum .

Projekt 1000 genomów był udaną demonstracją tego, w jaki sposób skoordynowany wysiłek w celu pozyskania reprezentatywnych danych genomowych z szerokiego spektrum ludzi może skutkować identyfikacją praktycznych spostrzeżeń biologicznych dotyczących różnych chorób. Jednak nadal brakuje inicjatywy na dużą skalę, szczególnie w dziedzinie zaburzeń neurogenomicznych.

Modelowanie zaburzeń psychicznych w badaniach neurogenomicznych – zagadnienia

W jednym dużym badaniu GWAS zidentyfikowano 13 nowych miejsc ryzyka schizofrenii . Badanie wpływu tych kandydatów idealnie pokazałoby fenotyp schizofrenii w modelach zwierzęcych, który jest zwykle trudny do zaobserwowania ze względu na jego manifestację jako utajoną osobowość. Takie podejście jest w stanie określić molekularny wpływ genu kandydującego . Idealnie byłoby, gdyby geny kandydujące miały wpływ neurologiczny, co z kolei sugerowałoby, że odgrywa rolę w zaburzeniu neurologicznym. Na przykład we wspomnianym badaniu GWAS dotyczącym schizofrenii Ripke i współpracownicy ustalili, że wszystkie te kandydujące geny były zaangażowane w sygnalizację wapniową. Alternatywnie, można badać te warianty w organizmach modelowych w kontekście dotkniętych funkcji neurologicznych. Należy zauważyć, że o wysokiej penetracji są zwykle mutacjami de novo .

Kolejną komplikacją w badaniu zaburzeń neurogenomicznych jest heterogeniczny charakter zaburzenia. W wielu z tych zaburzeń mutacje obserwowane od przypadku do przypadku nie pozostają spójne. W przypadku autyzmu osoba dotknięta chorobą może doświadczyć dużej liczby szkodliwych mutacji w genie X. Inna osoba dotknięta chorobą może nie mieć żadnych znaczących mutacji w genie X, ale mieć dużą liczbę mutacji w genie Y. Alternatywą jest ustalenie, czy gen X i gen Y wpływają na ten sam szlak biochemiczny – taki, który wpływa na funkcje neurologiczne. Jednym z podejść do tego problemu jest analiza sieci bioinformatycznej. Metodologie analiz sieci zapewniają uogólniony przegląd systemów szlaku molekularnego.

Ostatnią komplikacją, którą należy wziąć pod uwagę, jest współwystępowanie genów neurogenomicznych. Kilka zaburzeń, zwłaszcza na cięższych krańcach spektrum, ma tendencję do współwystępowania ze sobą. Na przykład cięższe przypadki ASD są zwykle związane z niepełnosprawnością intelektualną (ID). Rodzi to pytanie, czy istnieją prawdziwe, unikalne geny ASD i unikalne geny ID, czy też istnieją tylko geny związane z funkcjami neurologicznymi, które można zmutować w nieprawidłowy fenotyp. Jednym z czynników zakłócających może być rzeczywista kategoria diagnostyczna i metody spektrum zaburzeń, ponieważ objawy między ciężkimi zaburzeniami mogą być podobne. W jednym badaniu zbadano objawy współistniejące między grupami ID i ASD i nie stwierdzono istotnej różnicy między objawami dzieci z ID, dzieci z ASD z ID i dzieci z ASD bez ID. Przyszłe badania mogą pomóc w ustaleniu bardziej rygorystycznych podstaw genetycznych do diagnozowania tych zaburzeń.

Analiza sieci

Typowy potok analizy sieciowej w neurogenomice

Głównym celem analizy sieciowej w neurogenomice jest identyfikacja statystycznie istotnych nielosowych powiązań między genami zawierającymi warianty ryzyka. Chociaż istnieje już kilka implementacji algorytmów tego podejścia, ogólne kroki analizy sieci pozostają takie same.

• Proces analityczny rozpoczyna się od identyfikacji sieci biologicznej na podstawie walidacji eksperymentalnej. Może to być sieć koekspresji genów lub sieć interakcji białko-białko (PPI). Węzły sieci zostaną zgrupowane.
• Następnie generowana jest specyficzna lista genów ze znanymi powiązaniami z określonym fenotypem będącym przedmiotem zainteresowania. Tę listę można określić na podstawie danych eksperymentalnych, niezależnie od badań genetycznych w zaburzeniach psychicznych. Nazywa się to „listą przebojów”.
• Geny należące do listy trafień oraz wybrana w pierwszym kroku sieć biologiczna są odpowiednio oznaczone.
• Po tym następuje etap poczucia winy przez skojarzenie (GBA). Oznacza to, że klastry w sieci biologicznej, które mają znaczną liczbę genów z listy trafień, są dalej badane przy użyciu narzędzi wzbogacania funkcjonalnego i przeszukiwania bazy danych pod kątem ścieżek, w których uczestniczą te geny klastrów o wysokiej punktacji
• W ten sposób badane są biologiczne powiązania wysoko punktowanych, zaangażowanych eksperymentalnie członków klastra, rozszerzając obszar wyszukiwania poza początkową listę trafień, aby objąć członków genów dodatkowych szlaków, które mogą mieć znaczący związek z rozważaną początkową siecią biologiczną. Skutkuje to zestawem genów kandydujących.

Podstawową zasadą tego podejścia jest to, że geny, które łączą się razem, będą również wspólnie wpływać na ten sam szlak molekularny. Ponownie, idealnie byłyby częścią funkcji neurologicznej. Geny kandydujące można następnie wykorzystać do nadania priorytetu wariantom do walidacji w laboratorium mokrym.

Neurofarmakologia

Historycznie, ze względu na stymulację behawioralną objawiającą się jako objaw w kilku zaburzeniach neurogenomicznych, terapie opierały się głównie na lekach przeciwpsychotycznych lub przeciwdepresyjnych. Te klasy leków tłumiłyby typowe objawy zaburzeń, ale z wątpliwą skutecznością. Największą barierą w badaniach neruofarmakogenomicznych były rozmiary kohort. Biorąc pod uwagę nowo dostępne dane sekwencjonowania dużych kohort, ostatnio pojawił się nacisk na rozszerzenie opcji terapeutycznych. Heterogenny charakter chorób neurologicznych jest główną motywacją dla podejścia medycyny spersonalizowanej do ich terapii. Rzadko zdarza się znaleźć pojedyncze geny sprawcze o wysokiej penetracji w chorobach neurologicznych. Profile genomowe, co zrozumiałe, różnią się w zależności od przypadku i logicznie rzecz biorąc, terapie musiałyby się różnić w zależności od przypadku. Dalsze komplikowanie problemu polega na tym, że wiele z tych zaburzeń to zaburzenia ze spektrum. Ich etiologia genetyczna będzie się różnić w tym spektrum. Na przykład ciężki ASD jest związany z mutacjami de novo o wysokiej penetracji. Łagodniejsze formy ASD są zwykle związane z mieszanką powszechnych wariantów.

Kluczową kwestią jest zatem przełożenie tych nowo zidentyfikowanych wariantów genetycznych (z badań wariantów liczby kopii , sekwencjonowania genów kandydujących i technologii sekwencjonowania o dużej przepustowości) na interwencję u pacjentów z zaburzeniami neurogenomicznymi. Jednym z aspektów będzie to, czy zaburzenie neurologiczne jest uzasadnione medycznie (tj. czy istnieje prosty szlak metaboliczny, na który można ukierunkować terapię). Na przykład określone przypadki ASD zostały powiązane z mikrodelecjami w genie TMLHE . Ten gen koduje enzym biosyntezy karnityny . Suplementy podnoszące poziom karnityny wydawały się łagodzić pewne objawy ASD, ale badanie zostało zakłócone przez wiele czynników wpływających. Jak wspomniano wcześniej, zastosowanie podejścia opartego na sieci genów pomoże zidentyfikować odpowiednie ścieżki będące przedmiotem zainteresowania. Wiele podejść neurofarmakogenomicznych skupiało się na celowaniu w dalsze produkty tych szlaków.

Bariera krew-mózg

Badania na modelach zwierzęcych kilku chorób mózgu wykazały, że bariera krew-mózg (BBB) ​​podlega modyfikacjom na wielu poziomach; na przykład skład glikoprotein powierzchniowych może wpływać na typy szczepów HIV-1 transportowanych przez BBB. Stwierdzono, że BBB jest kluczem do wystąpienia choroby Alzheimera choroba. Jednak niezwykle trudno jest zbadać to na ludziach ze względu na oczywiste ograniczenia w dostępie do mózgu i pobieraniu próbek biologicznych do sekwencjonowania lub analizy morfologicznej. Mysie modele BBB i modele stanów chorobowych dobrze posłużyły do ​​konceptualizacji BBB jako regulacyjnego interfejsu między chorobą a dobrym zdrowiem w mózgu.

Spersonalizowana neurobiologia

Heterogenny charakter chorób neurologicznych jest główną motywacją dla podejścia medycyny spersonalizowanej do ich terapii. Próbki genomu poszczególnych pacjentów można wykorzystać do identyfikacji czynników predykcyjnych lub do lepszego zrozumienia konkretnych prognoz dotyczących choroby neurogenomicznej i wykorzystania tych informacji do kierowania opcjami leczenia. Chociaż istnieje wyraźna użyteczność kliniczna tego podejścia, adaptacja tego podejścia nadal nie istnieje.

Istnieją różne kwestie, które uniemożliwiają stosowanie spersonalizowanej genomiki do oceny, diagnozy i leczenia zaburzeń psychicznych.

• Po pierwsze, przyczynowa biologia sieci kilku zaburzeń ze spektrum o podłożu neurogenomicznym nie jest jeszcze w pełni poznana, pomimo szeroko zakrojonych badań przeprowadzonych na zaburzeniach, takich jak spektrum autyzmu i schizofrenia . Tym samym analityczna ważność postawionych hipotez dotyczących etiologii zaburzeń neurogenomicznych wciąż nie została w pełni ustalona i jest przedmiotem dyskusji i kontrowersji.
• Ważność kliniczna wariantów genetycznych, które okazały się wysoce skorelowane z określonymi zaburzeniami neurogenomicznymi, jest często głównym powodem do niepokoju. Interpretacja tych wyników badań i późniejsze podejmowanie decyzji to skomplikowane przedsięwzięcie, biorąc pod uwagę wielogenowy charakter wielu z tych zaburzeń. Jeszcze bardziej komplikując sprawę, wykazano, że zapobiegawcza interwencja w przypadku poważnych zaburzeń psychicznych nie zawsze zmniejsza ryzyko wystąpienia tego zaburzenia. Taka interwencja może nawet nie być dostępna dla zagrożonego potomstwa dorosłych dotkniętych chorobą, ograniczając w ten sposób „medyczną możliwość działania” danych.
• Pojawiły się również obawy natury etycznej dotyczące ochrony danych osobowych dotyczących genomu oraz tego, jak najlepiej podejść do ciężaru przypadkowych ustaleń i oceny ryzyka rodzinnego.
  • Pokrewieństwo i chów wsobny może prowadzić do selektywnego wzbogacenia rzadkich mutacji genetycznych o niskiej penetracji, przypisywanych różnym objawom zaburzeń neurogenomicznych. Zatem interpretacja mutacji genetycznych specyficznych dla rodziny i / lub zakłóceń na poziomie sieci na początku rzadkiego zaburzenia psychicznego wymaga starannego rozważenia motywacji uczestników włączonych do badania.
  • To powiedziawszy, kwestie te można rozwiązać poprzez skuteczną edukację i poradnictwo, a gromadzenie danych genomowych od pacjentów z zaburzeniami psychicznymi nie powinno być dyskwalifikowane wyłącznie na tej podstawie. Same dane służą jako dynamiczne zasoby zdrowotne i mogą znacznie pogłębić nasze zrozumienie genomicznych podstaw kilku zaburzeń psychicznych.

Zobacz też

• Neuroinformatyka
• Projekt 1000 genomów
• Badanie asocjacyjne całego genomu