<\/p>\n
Une \u00e9quipe dirig\u00e9e par Min Zhang et Dabao Zhang de l’Universit\u00e9 de Californie, Joe C. Wen School of Population & Public Health d’Irvine, a d\u00e9velopp\u00e9 les cartes les plus compl\u00e8tes \u00e0 ce jour sur la mani\u00e8re dont les g\u00e8nes s’influencent directement les uns les autres dans les cellules c\u00e9r\u00e9brales affect\u00e9es par la maladie d’Alzheimer. Ces cartes vont au-del\u00e0 de l\u2019identification des liens g\u00e9n\u00e9tiques. Ils r\u00e9v\u00e8lent quels g\u00e8nes en contr\u00f4lent activement d\u2019autres dans diff\u00e9rents types de cellules du cerveau.<\/p>\n
Pour ce faire, les chercheurs ont cr\u00e9\u00e9 une plateforme d\u2019apprentissage automatique appel\u00e9e SIGNET. Contrairement aux outils traditionnels qui d\u00e9tectent uniquement les g\u00e8nes qui semblent se d\u00e9placer ensemble, SIGNET est con\u00e7u pour d\u00e9couvrir de v\u00e9ritables relations de cause \u00e0 effet. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, l\u2019\u00e9quipe a identifi\u00e9 d\u2019importantes voies biologiques pouvant contribuer \u00e0 la perte de m\u00e9moire et \u00e0 la d\u00e9gradation progressive du tissu c\u00e9r\u00e9bral.<\/p>\n
Les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s dans Alzheimer et d\u00e9mence\u00a0: le journal de l’Association Alzheimer<\/em>. L\u2019\u00e9tude met \u00e9galement en \u00e9vidence des g\u00e8nes nouvellement identifi\u00e9s qui pourraient devenir des cibles prometteuses pour de futurs traitements. Le soutien financier provenait en partie de l’Institut national sur le vieillissement et de l’Institut national du cancer.<\/p>\n Pourquoi comprendre le contr\u00f4le g\u00e9n\u00e9tique est important dans la maladie d’Alzheimer<\/strong><\/p>\n La maladie d’Alzheimer est la principale cause de d\u00e9mence et devrait toucher pr\u00e8s de 14 millions d’Am\u00e9ricains d’ici 2060. Bien que les scientifiques aient associ\u00e9 plusieurs g\u00e8nes \u00e0 la maladie, notamment l’APOE et l’APP, ils ne comprennent toujours pas pleinement comment ces g\u00e8nes interf\u00e8rent avec le fonctionnement normal du cerveau.<\/p>\n “Diff\u00e9rents types de cellules c\u00e9r\u00e9brales jouent des r\u00f4les distincts dans la maladie d’Alzheimer, mais la mani\u00e8re dont elles interagissent au niveau mol\u00e9culaire reste floue”, a d\u00e9clar\u00e9 Min Zhang, auteur co-correspondant et professeur d’\u00e9pid\u00e9miologie et de biostatistique. “Notre travail fournit des cartes sp\u00e9cifiques au type de cellule de la r\u00e9gulation des g\u00e8nes dans le cerveau de la maladie d’Alzheimer, faisant passer le domaine de l’observation des corr\u00e9lations \u00e0 la d\u00e9couverte des m\u00e9canismes causals qui conduisent activement la progression de la maladie.”<\/p>\n Comment SIGNET r\u00e9v\u00e8le la cause et l’effet entre les g\u00e8nes<\/strong><\/p>\n Pour cr\u00e9er ces cartes d\u00e9taill\u00e9es, l’\u00e9quipe a analys\u00e9 les donn\u00e9es mol\u00e9culaires unicellulaires provenant d’\u00e9chantillons de cerveau donn\u00e9s par 272 participants inscrits \u00e0 des \u00e9tudes \u00e0 long terme sur le vieillissement connues sous le nom d’\u00e9tude sur les ordres religieux et de projet Rush Memory and Aging. SIGNET a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u comme un syst\u00e8me informatique \u00e9volutif et performant qui combine le s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ARN unicellulaire avec les donn\u00e9es de s\u00e9quen\u00e7age du g\u00e9nome entier. Cette int\u00e9gration a permis aux chercheurs de d\u00e9tecter des relations de cause \u00e0 effet entre les g\u00e8nes du g\u00e9nome entier.<\/p>\n En utilisant cette m\u00e9thode, ils ont construit des r\u00e9seaux de r\u00e9gulation des g\u00e8nes causals pour six principaux types de cellules c\u00e9r\u00e9brales. Cela a permis de d\u00e9terminer quels g\u00e8nes sont susceptibles de diriger l\u2019activit\u00e9 des autres, ce que les m\u00e9thodes conventionnelles bas\u00e9es sur la corr\u00e9lation ne peuvent pas accomplir de mani\u00e8re fiable.<\/p>\n “La plupart des outils de cartographie g\u00e9n\u00e9tique peuvent montrer quels g\u00e8nes se d\u00e9placent ensemble, mais ils ne peuvent pas dire quels g\u00e8nes sont r\u00e9ellement \u00e0 l’origine des changements”, a d\u00e9clar\u00e9 Dabao Zhang, auteur co-correspondant et professeur d’\u00e9pid\u00e9miologie et de biostatistique. “Certaines m\u00e9thodes font \u00e9galement des hypoth\u00e8ses irr\u00e9alistes, comme ignorer les boucles de r\u00e9troaction entre les g\u00e8nes. Notre approche tire parti des informations cod\u00e9es dans l’ADN pour permettre l’identification de v\u00e9ritables relations de cause \u00e0 effet entre les g\u00e8nes du cerveau.”<\/p>\n Rec\u00e2blage g\u00e9n\u00e9tique majeur dans les neurones excitateurs<\/strong><\/p>\n Les chercheurs ont d\u00e9couvert que les perturbations g\u00e9n\u00e9tiques les plus importantes se produisent dans les neurones excitateurs – les cellules nerveuses qui envoient des signaux d’activation – o\u00f9 pr\u00e8s de 6 000 interactions de cause \u00e0 effet ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 un rec\u00e2blage g\u00e9n\u00e9tique important \u00e0 mesure que la maladie d’Alzheimer progresse.<\/p>\n L’\u00e9quipe a \u00e9galement identifi\u00e9 des centaines de \u00ab g\u00e8nes centraux \u00bb qui fonctionnent comme des r\u00e9gulateurs centraux, influen\u00e7ant de nombreux autres g\u00e8nes et jouant probablement un r\u00f4le important dans les changements nocifs dans le cerveau. Ces g\u00e8nes centraux pourraient devenir des cibles pr\u00e9cieuses pour un diagnostic plus pr\u00e9coce et de futures th\u00e9rapies. L\u2019\u00e9tude a en outre r\u00e9v\u00e9l\u00e9 de nouveaux r\u00f4les r\u00e9gulateurs pour des g\u00e8nes bien connus tels que l\u2019APP, qui contr\u00f4le fortement d\u2019autres g\u00e8nes dans les neurones inhibiteurs.<\/p>\n Pour renforcer leurs conclusions, les chercheurs ont valid\u00e9 leurs r\u00e9sultats \u00e0 l\u2019aide d\u2019un ensemble ind\u00e9pendant d\u2019\u00e9chantillons de cerveau humain. Cette confirmation suppl\u00e9mentaire augmente la confiance dans le fait que les relations g\u00e9n\u00e9tiques observ\u00e9es refl\u00e8tent de v\u00e9ritables m\u00e9canismes biologiques impliqu\u00e9s dans la maladie d’Alzheimer.<\/p>\n Au-del\u00e0 de la maladie d’Alzheimer, SIGNET peut \u00e9galement \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 l’\u00e9tude d’autres maladies complexes, notamment le cancer, les maladies auto-immunes et les probl\u00e8mes de sant\u00e9 mentale.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Une \u00e9quipe dirig\u00e9e par Min Zhang et Dabao Zhang de l’Universit\u00e9 de Californie, Joe C. Wen School of Population & Public Health d’Irvine, a d\u00e9velopp\u00e9 les cartes les plus compl\u00e8tes \u00e0 ce jour sur la mani\u00e8re dont les g\u00e8nes s’influencent directement les uns les autres dans les cellules c\u00e9r\u00e9brales affect\u00e9es par la maladie d’Alzheimer. 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