Forscher der Universität von Kalifornien in San Diego haben im Rahmen der BRAIN Initiative über eine Million menschliche Gehirnzellen analysiert, um detaillierte Karten von Genschaltern in verschiedenen Gehirnzelltypen zu erstellen. Ihre Ergebnisse zeigen Verbindungen zwischen bestimmten Zelltypen und verschiedenen neuropsychiatrischen Störungen auf. Das Team hat außerdem KI-Tools entwickelt, um die Auswirkungen von Hochrisiko-Genvarianten auf diese Zellen vorherzusagen und ihren Beitrag zu Krankheiten zu untersuchen. Die Studie, veröffentlicht in Science, untersuchte 1,1 Millionen Gehirnzellen von drei menschlichen Gehirnen, wobei 107 Untergruppen von Gehirnzellen identifiziert und mit neuropsychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie, bipolaren Störungen, Alzheimer und Depressionen in Verbindung gebracht wurden. Die Forscher verwendeten maschinelle Lernmodelle, um zu verstehen, wie DNA-Sequenzvariationen die Genregulation und Krankheiten beeinflussen können. Obwohl diese Ergebnisse wichtige Einblicke in das menschliche Gehirn bieten, sind weitere Forschungen erforderlich. Die UC San Diego, das Salk Institute und andere starten ein Zentrum für Multiomic Human Brain Cell Atlas, um Zellen aus mehreren Gehirnen zu untersuchen und Veränderungen während der Entwicklung, Lebensspanne und bei Krankheiten zu erforschen. Das Ziel ist ein besseres Verständnis neuropsychiatrischer Störungen und potenzieller Rehabilitationsmethoden. Die Studie wurde durch Zuschüsse der NIH und NSF sowie Spenden von Google, Adobe und Teradata unterstützt.
Einführung
Im Rahmen der BRAIN Initiative hat die University of California San Diego eine Studie durchgeführt, bei der über eine Million menschlicher Hirnzellen analysiert wurden, um detaillierte Karten von Genschaltern in verschiedenen Hirnzelltypen zu erstellen. Das Ziel der Studie war es, Verbindungen zwischen spezifischen Zelltypen und verschiedenen neuropsychiatrischen Störungen herzustellen. Die Forscher entwickelten auch KI-Werkzeuge, um die Auswirkungen von genetischen Risikovarianten auf diese Zellen und ihren Beitrag zu Krankheiten vorherzusagen.
Detaillierte Analyse von Hirnzellen
Die Forscher untersuchten 1,1 Millionen Hirnzellen aus drei menschlichen Gehirnen und nutzten fortschrittliche Techniken, um diese Zellen zu identifizieren und zu kategorisieren. Dadurch konnten sie 107 Untertypen von Hirnzellen identifizieren und sie mit verschiedenen neuropsychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie, bipolare Störung, Alzheimer und Depression in Verbindung bringen. Diese detaillierte Analyse gibt Aufschluss über die zellulären Komponenten, die an diesen Störungen beteiligt sind.
Verständnis der Genregulation und Krankheit
Um ein tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, wie DNA-Sequenzvariationen die Genregulation und Krankheit beeinflussen können, setzten die Forscher maschinelle Lernmodelle ein. Diese Modelle analysierten die Daten, um die Beziehung zwischen genetischen Variationen, Genexpression und der Entwicklung neuropsychiatrischer Störungen aufzudecken. Dieser Ansatz bietet Einblicke in die genetischen Faktoren, die zu diesen Erkrankungen beitragen.
KI-Werkzeuge zur Vorhersage von Krankheitsfolgen
Eine der Hauptbeiträge dieser Studie ist die Entwicklung von KI-Werkzeugen, die die Auswirkungen von genetischen Risikovarianten auf Hirnzellen und ihren potenziellen Beitrag zu Krankheiten vorhersagen können. Diese Werkzeuge nutzen das Wissen aus der umfassenden Analyse von Hirnzellen, um Vorhersagen über die Auswirkungen bestimmter Genvarianten zu treffen. Dies kann bei der Identifizierung von Personen mit hohem Risiko für die Entwicklung neuropsychiatrischer Störungen helfen.
Zukünftige Forschung und Zusammenarbeit
Obwohl diese Studie wichtige Einblicke in die zelluläre und genetische Grundlage neuropsychiatrischer Störungen liefert, ist weitere Forschung erforderlich. Daher starten die UC San Diego, das Salk Institute und andere Institutionen ein Center for Multiomic Human Brain Cell Atlas. Dieses Forschungszentrum zielt darauf ab, Zellen aus mehreren Gehirnen zu untersuchen und Veränderungen während der Entwicklung, des Lebensalters und der Krankheiten zu untersuchen. Durch die Untersuchung einer größeren Stichprobe können Wissenschaftler ein umfassenderes Verständnis dieser Störungen gewinnen und möglicherweise neue Behandlungsansätze entdecken.
Auswirkungen und Finanzierung
Die Ergebnisse dieser Studie haben große Auswirkungen auf das Verständnis und die Behandlung von neuropsychiatrischen Störungen. Durch die Herstellung von Verbindungen zwischen spezifischen Zelltypen und Störungen sowie die Entwicklung von KI-Werkzeugen zur Vorhersage von Krankheitsfolgen machen die Forscher Fortschritte in Richtung personalisierter Medizin und zielgerichteter Interventionen. Die Studie wurde durch Zuschüsse von den National Institutes of Health (NIH) und der National Science Foundation (NSF) sowie Spenden verschiedener Technologieunternehmen wie Google, Adobe und Teradata unterstützt.
