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新的分析為更有針對性的阿爾茨海默病研究和藥物研發(fā)提供了迄今為止最全面的路線圖

導(dǎo)讀 從研究人類基因組到分析蛋白質(zhì)的編碼方式,或監(jiān)測 RNA 表達,研究人員正在迅速深入了解癡呆癥背后的復(fù)雜遺傳和細(xì)胞機制。但有一個問題:...

從研究人類基因組到分析蛋白質(zhì)的編碼方式,或監(jiān)測 RNA 表達,研究人員正在迅速深入了解癡呆癥背后的復(fù)雜遺傳和細(xì)胞機制。但有一個問題:雖然新技術(shù)為阿爾茨海默病研究揭示了無數(shù)途徑,但不可能提前知道哪些研究途徑將帶來有效的治療方法。

“我們有無數(shù)的潛在目標(biāo),但我們不知道要瞄準(zhǔn)哪一個,”領(lǐng)導(dǎo)這項研究的杰克遜實驗室 (JAX) 伯納德和露西亞米爾奇捐贈主席格雷格·卡特 (Greg Carter) 說。“藥物開發(fā)緩慢且成本高昂,因此要利用這些新見解,我們需要一種有效地對它們進行優(yōu)先排序的方法。”

現(xiàn)在,Carter 和他在 JAX 的同事們與斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院、埃默里大學(xué)和 Sage Bionetworks 的合作伙伴合作,正在進行這項工作,首次全面排名了每個基因和蛋白質(zhì)在疾病發(fā)展中的相對作用和重要性。

該項研究成果刊登在《阿爾茨海默病與癡呆癥》雜志上,并將于7 月 28 日召開阿爾茨海默病協(xié)會國際會議,并在會上發(fā)表該項研究成果。

“這是迄今為止對阿爾茨海默病患者大腦最全面的研究,”卡特說。“我們正在整合來自多個領(lǐng)域的研究,包括遺傳學(xué)和組學(xué),涵蓋患者的整個生命周期,規(guī)模比以前大得多。”

該團隊利用機器學(xué)習(xí)匯總并疊加了 20 多項大規(guī)?;蜓芯康慕Y(jié)果,以及近 2900 個大腦的多組學(xué)分析,以確定數(shù)千個治療干預(yù)的潛在目標(biāo)。然后,這些目標(biāo)被分為 19 個獨立的“生物域”,反映了被認(rèn)為導(dǎo)致阿爾茨海默病的生物學(xué)機制。

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