【佳學基因檢測】精神分裂癥基因檢測：是怎么變得更準確的？

基因解碼將基因網絡作為精神疾病的生物標志物

目前，多項致病基因鑒定基因解碼強調了分析基因網絡對揭示精神疾病分子原因的優(yōu)勢。這一概念源于這樣一種觀點，即表型特異性基因網絡形成多維結構，可以解釋每一種復雜性狀。較低層次（單基因信號）可能提供一些信息，但會遺漏其他的疾病表征和內在的因果關系。較高層次的過程（網絡）更具信息量，因為《人的基因序列變化與人體疾病表征》表明患者的臨床表現(xiàn)不是某種疾病所有變異的附加效應的簡單總和。基因網絡與內表型類似，可被視為基因型和表型之間的接口。按照這種由致病基因鑒定基因解碼發(fā)展而來的還原論方法，遺傳網絡適用于基因集、轉錄調控網絡、蛋白質-蛋白質相互作用、代謝網絡、基因調控網絡以及這些以多層次和多層次復雜程度組織的網絡之間的相互作用。分析特定通路中的基因網絡，重點關注基因間相互作用的存在，而這些相互作用在單獨檢查基因變異時會被忽略。這種方法，對于基于數據庫比對的基因檢測風乎難以進行。但是卻是基于結構與功能分的基因解碼的優(yōu)勢所在。如果不存在解釋基本 DNA 結構與精神表型之間關聯(lián)的連貫理論，則應嘗試通過基因解碼提出一種新的解釋并進行驗證，從而將將系統(tǒng)的不同組織層次聯(lián)系起來，而這不需要完全理解固有的分子復雜性。從理論的角度來看，這種基因解碼方法可能代表著朝著理解基因型變化如何調節(jié)精神表型本身邁出了一步。為了建立“精神病致病基因的網絡相互作用”，應該整合各種基于基因網絡的方法，重點關注表型或感興趣的疾病?；蛘{控網絡可以作為分子相互作用的“藍圖”。精神分裂癥的致病基因鑒定基因解碼精神分裂癥通路分析是這方面的一個很好的成功例子。目前，各種基因網絡方法正被用于融合基因組學、表觀基因組學、轉錄組學和蛋白質組學，包括編碼和非編碼基因組元素、eQTL、基因表達和共表達譜、蛋白質-蛋白質相互作用和代謝組學，并作為一種結構，將每個基因定位在其環(huán)境框架內，從而識別從單個細胞到整個大腦等各個層面上導致疾病的所有遺傳因素。在網絡方法背景下的轉錄數據分析似乎尤為重要，因為替代剪接似乎在大腦中比在其他器官中更頻繁地發(fā)生。精神分裂癥發(fā)生的致病基因鑒定基因解碼測試了共表達基因組與精神分裂癥的關聯(lián)。使用加權基因共表達網絡分析，他們發(fā)現(xiàn)患者與對照組相比，兩種基因模塊的表達存在差異。在大腦皮層中上調的基因組富含神經元分化和神經元發(fā)育基因，而另一組在大腦皮層和小腦中發(fā)生改變的基因富含參與神經元保護的基因。結果因此保留在五個同時分析的表達數據集中。精神分裂癥的致病基因鑒定基因解碼使用 eQTL 分析和模塊級遺傳信號富集，發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病中多個轉錄模塊發(fā)生了重塑。致病基因鑒定基因解碼人員已將TYROBP確定為調控中心。他們得出結論，將基因型與表達譜和表型聯(lián)系起來是確定因果關系的非常有前途的方法。目前，最近有幾篇有影響力的論文探討了神經精神疾病的網絡方法。例如，Guan等人發(fā)表了一項組織特異性網絡分析，其方法將大規(guī)?；蚪M數據集與組織特異性表達譜相結合?？缇W絡比較預測了與小鼠共濟失調相關的新基因候選物，并確定了僅由小腦網絡預測的變異。與全局功能網絡相比，使用組織特異性網絡的預測性能顯著提高。許多強有力的致病基因鑒定基因解碼通過分析多種數據類型（例如 mRNA 表達、GWAS、表觀基因組數據和蛋白質-蛋白質相互作用）利用基因網絡闡明了神經精神疾病機制。佳學基因還結合了與 ASD、X 連鎖智力障礙、ADHD 和精神分裂癥相關的基因網絡的現(xiàn)有數據。確定了可能導致這四種疾病的約 4000 個基因，這些基因涉及各種細胞內過程，包括細胞間通訊和神經發(fā)育。精神系統(tǒng)疾病的基因解碼發(fā)現(xiàn)上述疾病背后的分子網絡中轉錄和轉錄后過程之間存在相似之處和差異。SNP 分析證實，在蛋白質-蛋白質網絡中，4839 個非冗余 SNP 中的 789 個位于 435 個基因附近或內部，大多數位于非編碼區(qū)內。此外，發(fā)現(xiàn) 113 個 SNP 位點與至少一個轉錄因子結合位點相關。精神疾病致病基因鑒定基因解碼提出了一個分析框架來揭示神經精神疾病的分子病理機制，并能夠發(fā)現(xiàn)基因以進行進一步分析。這種方法有可能揭示由不同的基因改變組合引起的表型，并作為確定個體基因型風險的新診斷工具，從而指導個體治療策略。在精神系統(tǒng)疾病的致病基因鑒定過程中，基因解碼學家對果蠅內表型解構的上述致病基因鑒定基因解碼測試了多基因座動態(tài)網絡內的相互作用如何重塑表型，并表明，根據編碼網絡成分的基因修飾，可以更好地理解將內表型系統(tǒng)分解為更基本的元素。這項致病基因鑒定基因解碼表明，特定的表型是由神經發(fā)育調控網絡的遺傳控制變化引起的。還值得一提的是，全基因組轉錄組譜可被視為定量內表型，可與其他潛在內表型（包括 MRI 或行為表型）相關聯(lián)。基因解碼分析法分析了與離子通道活動和突觸傳遞相關的 161 個基因的靜息態(tài) fMRI 和轉錄組學數據，以創(chuàng)建此類網絡的計算模型。他們發(fā)現(xiàn)，136 個基因的多態(tài)性變異顯著改變了健康青少年的靜息狀態(tài)功能連接。同樣，這些基因的轉錄活性與小鼠的軸突連接相關。這些結果強調，靜息狀態(tài)功能網絡與一系列基因的協(xié)調活動有關。一項跨規(guī)模的合作努力為人類大腦的轉錄組學、表觀基因組學和蛋白質組學提供了新的見解。這種新方法包括系統(tǒng)地了解大腦發(fā)育、結構和功能在不同層面上的極其復雜的分子基礎。這些整合的基因網絡可用作可靠的診斷、預后或預測生物標志物。這種方法在復雜疾病病例中可能有特殊價值，因為它取決于相互作用的途徑而不是特定的基因。由于整個網絡相關的生物標志物比單個/多個基因信號復雜得多，因此出現(xiàn)了新的統(tǒng)計工具來比較這些網絡，例如比較網絡分析。此外，需要數據庫來有效使用網絡生物標志物；因此，精神分裂癥的致病基因鑒定和個性化治療基因檢測期待啟動大規(guī)模的國際合作來建立這樣的目錄。除數據庫外，還需要網絡分析工具，例如基于開源 i2b2（整合生物學和臨床信息學）的 tranSMART 平臺，以便整合所有類型的分子和臨床數據。TranSMART 由 NIH Roadmap NCBC 創(chuàng)立，旨在讓臨床醫(yī)生能夠訪問整合生物和臨床數據的應用程序。此外，了解基因網絡對于促進更有效的藥物設計、為個性化醫(yī)療鋪平道路也是必不可少的。已經建立了多項計劃來對人類中樞神經系統(tǒng)進行網絡分析。NIH 和 NIMH 聯(lián)合啟動了新計劃“精神病基因網絡”，以支持計算機模擬方法和實驗性功能分析基因網絡和復雜通路，這些通路會導致嚴重精神疾病的疾病風險。在逆向工程評估和方法對話( DREAM) 項目中，也提出了整合多種方法用于評估生物網絡。DREAM 促進了一項協(xié)調一致的努力，以從基因組數據中形成逆向工程細胞網絡。同樣，基于網絡的基因組變異分析 ( NETBAG )的目標是構建一個由眾多遺傳信號組成的結構，其中高度相關的基因預計會在表型中協(xié)同作用。為了識別受影響的分子網絡，已經開發(fā)了一種搜索疾病相關遺傳變異組的算法。幾項 NETBAG 致病基因鑒定基因解碼評估了與精神疾病有關的 CNV，并發(fā)現(xiàn)了與突觸功能相關的相互關聯(lián)的模塊。另一種有趣的方法是合并共表達數據、蛋白質-蛋白質相互作用和遺傳變異，如將受影響基因合并到集成網絡 (MAGI) 中 所示。MAGI 已確定包含功能性相關基因的網絡，這些基因富含 ASD 中的致病突變，與癲癇、SCZ 和智力障礙共同存在。網絡分析的主要優(yōu)勢在于了解基因如何在不同分析層面上結合和相互作用，并能夠與其他數據整合。這種在網絡層面起作用的框架使精神分裂癥的致病基因鑒定和個性化治療基因檢測能夠理解更基本的遺傳信號對精神病表型產生影響的機制，并定量對觀察到的表型進行分類。當今精神病學中出現(xiàn)的對生物網絡的更系統(tǒng)的看法為診斷分子檢測開辟了新的可能性。
 

精神分裂癥基因檢測：如何變得更準確？

精神分裂癥是一種復雜的精神疾病，其遺傳機制復雜且多樣。近年來，基因檢測在精神分裂癥的風險評估和個性化治療中取得了顯著進展。這些進展主要得益于對基因網絡和分子通路的深入研究。以下是現(xiàn)代精神分裂癥基因檢測變得更準確的幾個關鍵因素：

1. 基因網絡分析

傳統(tǒng)的基因檢測方法通常關注單一基因的變異，但精神分裂癥的復雜性要求更全面的分析。近年來，基因網絡分析成為研究精神分裂癥的重要工具。這種方法強調了基因之間的相互作用，而不是僅僅考察單個基因變異。研究表明，基因網絡比單基因信號提供了更多的信息，因為它可以揭示基因間的相互作用及其對疾病的整體影響。

基因網絡分析基于這樣的觀點：疾病的表型特征并非所有變異的簡單疊加，而是基因網絡中的復雜互動結果。通過分析基因網絡，研究人員能夠理解基因型如何影響表型，并識別影響精神分裂癥的多層次遺傳因素。這種方法有助于揭示復雜的疾病機制，從而提高基因檢測的準確性。

2. 多層次基因解碼

現(xiàn)代基因檢測不僅僅關注單基因變異，還包括對基因組、轉錄組、蛋白質組以及代謝組的綜合分析。多層次基因解碼方法能夠整合多種數據類型，例如基因表達、遺傳變異、蛋白質-蛋白質相互作用等，提供對精神分裂癥更加全面的理解。例如，研究發(fā)現(xiàn)，大腦皮層中的特定基因模塊與精神分裂癥相關，這些發(fā)現(xiàn)通過加權基因共表達網絡分析得到，表明多層次數據的結合能夠更準確地揭示疾病的生物學基礎。

3. 網絡方法與個體化醫(yī)療

基因網絡方法不僅幫助識別精神分裂癥的致病基因，還能為個體化治療提供依據。通過分析不同個體的基因網絡，研究人員可以發(fā)現(xiàn)哪些基因變異在不同患者中更具影響力，從而制定更具針對性的治療策略。例如，研究顯示，某些基因模塊的表達在精神分裂癥患者中明顯不同，這種信息可以用于開發(fā)新的治療方法或調整現(xiàn)有治療方案。

4. 數據整合與分析工具

現(xiàn)代基因檢測的準確性也得益于先進的數據整合和分析工具。例如，使用如TranSMART平臺這樣的開源工具，可以有效整合生物和臨床數據，幫助研究人員更好地理解基因網絡與精神分裂癥的關系。此外，跨規(guī)模的合作努力和國際項目，如DREAM項目和NETBAG項目，推動了對復雜疾病的網絡分析，這些工具和資源的整合有助于提高基因檢測的精確度和實用性。

5. 精神分裂癥基因網絡的最新發(fā)現(xiàn)

最近的研究通過對精神分裂癥相關基因進行網絡分析，揭示了多個重要的分子機制。例如，研究發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病中的某些轉錄模塊在精神分裂癥中也會發(fā)生重塑。這表明，基因網絡分析不僅有助于理解精神分裂癥的遺傳基礎，還可以揭示與其他神經精神疾病的共性和差異。

精神分裂癥基因檢測：如何變得更準確結論

總的來說，現(xiàn)代精神分裂癥基因檢測的準確性得到了顯著提升，這主要歸功于基因網絡分析、多層次基因解碼、數據整合與分析工具的進步。這些方法使研究人員能夠更深入地理解精神分裂癥的遺傳機制，從而提供更精準的風險評估和個性化治療策略。隨著技術的不斷發(fā)展，未來的基因檢測將更加精準，為精神分裂癥的早期診斷和治療提供有力支持。