Визуальная генетика - Imaging genetics

Визуальная генетика относится к использованию технологий анатомической или физиологической визуализации как фенотипический анализы оценить генетический вариация. Ученые, впервые применившие термин визуализирующая генетика, интересовались тем, как гены влияют на психопатология и использовал функциональная нейровизуализация исследовать гены, которые экспрессируются в мозг (нейровизуализационная генетика).[1]

В визуальной генетике используются исследовательские подходы, в которых генетическая информация и фМРТ данные одних и тех же субъектов объединяются для определения нейромеханизмов, связанных с генетической изменчивостью.[2] С помощью изображений и генетической информации можно определить, насколько индивидуальные различия однонуклеотидный полиморфизм, или SNP, приводят к различиям в структуре мозговых связей и интеллектуальной функции.[3] Визуализирующая генетика позволяет напрямую наблюдать связь между генами и активностью мозга, и общая идея состоит в том, что общие варианты SNP приводят к общим заболеваниям.[4] Нейровизуализация фенотип привлекательно, потому что он ближе к биологии генетической функции, чем болезни или когнитивные фенотипы.[5]

Болезнь Альцгеймера

Комбинируя результаты полигенной и нейровизуализации в рамках линейной модели, было показано, что генетическая информация обеспечивает дополнительную ценность в задаче прогнозирования. Болезнь Альцгеймера (ОБЪЯВЛЕНИЕ).[6] БА традиционно считалась заболеванием, характеризующимся потерей нейрональных клеток и широко распространенной атрофией серого вещества и аллелем аполипопротеина E (APOE4 ) является широко подтвержденным генетическим фактором риска позднего начала БА.[7]

Другой вариант генного риска связан с болезнью Альцгеймера, известной как Ген CLU вариант риска. Вариант риска гена CLU показал отчетливый профиль целостности нижнего белого вещества, который может повысить уязвимость к развитию БА в более позднем возрасте.[7] Каждый аллель CLU-C был связан с более низкими FA во фронтальном, височном, теменном, затылочном и подкорковом белом веществе.[7] Области мозга с более низкой FA включали кортикокортикальные пути, ранее продемонстрированные с более низкой FA у пациентов с БА и носителей APOE4.[7] Обнаруженная здесь изменчивость, связанная с CLU-C, может создать локальную уязвимость, важную для начала болезни.[7] Эти эффекты примечательны, поскольку они уже существуют в раннем возрасте и связаны с очень распространенным геном риска (~ 36% европеоидов несут две копии риска, связанного с генетическим вариантом CLU-C). [7]Количественное картирование структурных различий мозга у лиц с генетическим риском БА имеет решающее значение для оценки стратегий лечения и профилактики. Если риск AD идентифицирован, соответствующие изменения в образе жизни могут ограничить опасения AD; упражнения и индекс массы тела - влияют на структуру мозга и уровень атрофии мозга [7]

Биомаркеры и спектр Альцгеймера

Если подходящие биомаркеры будут найдены и применены в клинической практике, мы сможем поставить диагноз спектра БА на еще более ранней стадии.[8] В предложении спектр AD разделен на три этапа (i) доклинический этап; (ii) легкие когнитивные нарушения; и (iii) клиническая AD.[8] На доклинической стадии наблюдаются только изменения конкретного биомаркера без когнитивных нарушений и клинических признаков БА. Стадия легкого когнитивного нарушения может включать те, которые демонстрируют изменения биомаркеров, а также легкое снижение когнитивных функций, но без клинических признаков и симптомов БА. БА диагностируется у пациентов с изменениями биомаркеров и клиническими признаками и симптомами БА. Эта концепция будет способствовать пониманию непрерывного перехода от доклинической стадии к AD через умеренное когнитивное нарушение, при котором биомаркеры могут использоваться для различения и четкого определения каждой стадии спектра AD. Новые критерии будут способствовать более раннему выявлению субъектов, у которых в более позднем возрасте разовьется БА, а также инициировать вмешательство, направленное на профилактику БА.

Будущее

Генетика визуализации должна разработать методы, которые позволят связать эффекты большого количества генетических вариантов на одинаково многомерные фенотипы нейровизуализации.[9] Кроме того, область эпигенетики визуализации становится особенно актуальной, например, для понимания передачи психопатологии, связанной с травмой, и связанных с ней нарушений материнского ухода от поколения к поколению.[10]

Проблемы

На визуализацию могут влиять лекарства, история госпитализации или связанное с этим поведение, например, курение.[9]

Примечания

  1. ^ Hariri, A.R .; Drabant, E.M .; Вайнбергер, Д. Р. (май 2006 г.). «Визуализирующая генетика: перспективы исследований генетически обусловленных вариаций функции серотонина и кортиколимбической аффективной обработки». Биологическая психиатрия. 59 (10): 888–897. Дои:10.1016 / j.biopsych.2005.11.005. PMID  16442081.
  2. ^ Харири; Вайнбергер (2003). «Визуализирующая геномика». Британский медицинский бюллетень. 65: 259–270. Дои:10.1093 / bmb / 65.1.259. PMID  12697630.
  3. ^ Томпсон (2012). «Архивная копия». Визуализирующая генетика. Архивировано из оригинал на 2012-04-08. Получено 2012-12-11.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  4. ^ Чи (2009). "Пан или пропал?". Природа. 461 (8): 712–714. Дои:10.1038 / 461712a. PMID  19812647.
  5. ^ Мейер-Линденберг (2012). «Будущее фМРТ и генетических исследований». NeuroImage. 62 (2): 1286–1292. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2011.10.063. PMID  22051224.
  6. ^ Филипович; Гаонкар, Давацикос. «Составная многомерная полигенная оценка и оценка нейровизуализации для прогнозирования конверсии в болезнь Альцгеймера». Биомедицинский анализ изображений: 105–108.
  7. ^ а б c d е ж грамм Браски, Мередит Н .; Джаханшад, Неда; Штейн, Джейсон Л .; Барышева, Марина; McMahon, Katie L .; de Zubicaray, Greig I .; Мартин, Николас Г .; Райт, Маргарет Дж .; Ringman, Джон М .; Тога, Артур В .; Томпсон, Пол М. (2011). «Общий вариант риска болезни Альцгеймера в гене CLU влияет на микроструктуру белого вещества у молодых взрослых». Журнал неврологии. 31 (18): 6764–6770. Дои:10.1523 / jneurosci.5794-10.2011. ЧВК  3176803. PMID  21543606.
  8. ^ а б Такеда, Масатоши (2011). «Биомаркеры и спектр болезни Альцгеймера». Психиатрия и клинические неврологии. 65 (2): 115–120. Дои:10.1111 / j.1440-1819.2011.02197.x. PMID  21414086.
  9. ^ а б Беденбендер; Паулюс, Крах; Пайка, Соммер (2011). «Анализ функциональной связности в визуализации генетики: соображения по методам и интерпретации данных». PLOS ONE. 6 (12): e26354. Bibcode:2011PLoSO ... 626354B. Дои:10.1371 / journal.pone.0026354. ЧВК  3248388. PMID  22220190.
  10. ^ Schechter DS; Мозер Д.А.; Паолони-Джакобино А; Stenz A; Гекс-Фабри М; Aue T; Adouan W; Кордеро М.И.; Suardi F; Manini A; Санчо Россиньол А; Merminod G; Ансермет Ф; Dayer AG; Рускони Серпа S (2015). «Метилирование NR3C1 связано с материнским посттравматическим стрессом, родительским стрессом и медиальной префронтальной кортикальной активностью матери в ответ на разлучение детей среди матерей с историей насилия». Границы в психологии. 6: 690. Дои:10.3389 / fpsyg.2015.00690. ЧВК  4447998. PMID  26074844.

внешняя ссылка