IBS与KISTI分析17种小鼠模型及1008份脑部数据……还确认药物反应差异

已知与自闭症谱系障碍相关的基因超过1200种。由于遗传原因极为多样,难以寻找共同的发病机制。韩国研究团队发现,不同的自闭症风险基因变异会在大脑中呈现两种相反的分子模式。这为摆脱以单个基因为中心的研究、基于共同分子特征理解自闭症开辟了道路。


韩国科学技术信息通信部18日表示,基础科学研究院(IBS)突触与脑疾病研究组和韩国科学技术信息研究院(KISTI)数字生物计算研究组联合团队,对携带自闭症风险基因变异的小鼠模型进行了大规模分析,确定了两种共同的分子模式。研究成果发表于国际学术期刊《科学》(Science)。

自闭症风险基因小鼠模型呈现两种分子脑状态。对携带不同自闭症风险基因变异的小鼠进行分析发现,参与神经细胞间信号传递的基因与基因调控相关基因出现相反变化,形成两个群组。两个群组的药物反应也存在差异,人类自闭症患者大脑中亦观察到类似分子模式。研究团队供图

自闭症风险基因小鼠模型呈现两种分子脑状态。对携带不同自闭症风险基因变异的小鼠进行分析发现,参与神经细胞间信号传递的基因与基因调控相关基因出现相反变化,形成两个群组。两个群组的药物反应也存在差异,人类自闭症患者大脑中亦观察到类似分子模式。研究团队供图

View original image

不同基因变异,趋向两种分子模式


研究团队构建了分别携带17种自闭症风险基因突变的小鼠模型,并分析了从大脑前额叶获取的1008份RNA测序数据。RNA测序是一种用于了解哪些基因以及其活跃程度的技术。


分析结果显示,携带不同基因变异的小鼠,其基因活性状态可分为两种相反模式。第一组中,负责神经元之间信号传递的突触相关基因表达下降,而与基因表达调控及RNA加工相关的基因表达增加。第二组则呈现完全相反的现象。


不过,这两组并非由基因种类固定决定。即使是相同的基因变异,也可能因性别或发育阶段不同而归属于不同组别。研究团队认为,这并非将自闭症固定划分为两种类型,而是一种可随条件变化的“动态分子状态”。


对约100万个细胞核进行单独分析的结果也证实了两组之间的差异。在实际自闭症患者的大脑数据中,同样观察到类似的分子模式;研究团队还确认了14个在小鼠和人类中均朝相同方向变化的核心突触基因。


同一药物反应不同……个体化治疗研究或成可能


两组在药物反应上也表现出差异。分别给予抗抑郁药氟西汀和情绪稳定剂锂后,第一组中多种基因表达模式呈现接近正常对照组的趋势。相反,第二组的反应则因小鼠模型和基因不同而存在差异。


这表明,根据分子状态的不同,对同一种药物的反应也可能不同。不过,本研究所确认的是小鼠模型中的基因表达变化,尚未证实实际行为改善或临床治疗效果。

研究团队合影。从左起:基础科学研究院突触脑疾病研究组组长 Kim Eunjun(共同通讯作者)、基础科学研究院突触脑疾病研究组研究委员 Bae Mihyun(共同通讯作者)、韩国科学技术信息研究院数字生物计算研究组首席研究员 Kang Hyojin(共同通讯作者)、基础科学研究院突触脑疾病研究组高级研究员 Noh Junyeop(共同第一作者)、韩国科学技术信息研究院数字生物计算研究组首席研究员 Jeon Yugyeong(共同第一作者)。科学和信息通信技术部供图

研究团队合影。从左起:基础科学研究院突触脑疾病研究组组长 Kim Eunjun(共同通讯作者)、基础科学研究院突触脑疾病研究组研究委员 Bae Mihyun(共同通讯作者)、韩国科学技术信息研究院数字生物计算研究组首席研究员 Kang Hyojin(共同通讯作者)、基础科学研究院突触脑疾病研究组高级研究员 Noh Junyeop(共同第一作者)、韩国科学技术信息研究院数字生物计算研究组首席研究员 Jeon Yugyeong(共同第一作者)。科学和信息通信技术部供图

View original image

基础科学研究院突触与脑疾病研究组组长、韩国科学技术院生命科学系特聘教授 Kim Eunjun 表示:“自闭症的致病基因极为多样,仅通过单个基因研究,难以理解共同的发病机制。此次提出了以共同分子特征解读多种遗传原因的新研究框架,有望成为拓展自闭症研究视野的契机。”


研究团队计划今后利用人源细胞等,验证分子变化与实际行为、神经回路功能之间的关系,并探索个体化治疗策略。



本研究由基础科学研究院研究组组长 Kim Eunjun、基础科学研究院研究委员 Bae Mihyeon、韩国科学技术信息研究院首席研究员 Kang Hyojin 担任共同通讯作者;基础科学研究院高级研究员 Noh Junyeop 和韩国科学技术信息研究院首席研究员 Jeon Yugyeong 担任共同第一作者。


本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

版权所有 © 阿视亚经济。未经许可不得转载,禁止用于AI训练及使用。