Forscher finden hohe-Risiko-Gene für Schizophrenie

Mit einer einzigartigen computational framework“, die Sie entwickelt, ein team von Wissenschaftler cyber-Spürnasen in der Vanderbilt-Universität Abteilung Molekulare Physiologie und Biophysik und der Vanderbilt Genetik Institut (VGI) hat festgestellt 104 hoch-Risiko-Gene für Schizophrenie.

Ihre Entdeckung, die wurde berichtet in der Zeitschrift Nature Neuroscience, unterstützt die Ansicht, dass Schizophrenie ist eine Entwicklungs-Krankheit, eine, die potenziell erkannt werden kann und behandelt, sogar vor dem auftreten der Symptome.

„In diesem Rahmen öffnet die Tür für mehrere (Forschungs) Richtungen“, sagte der Studie leitende Autor, Bingshan Li, PhD, außerordentlicher professor der Molekularen Physiologie und Biophysik und ein Ermittler in der Vanderbilt Genetik Institut (VGI).

Die eine Richtung ist, um zu bestimmen, ob Medikamente bereits zugelassen für die anderen, nicht verwandten Krankheiten könnten „Stadtviertel“ zur Verbesserung der Behandlung der Schizophrenie. Ein weiteres ist zu finden, in welchen Zelltypen im Gehirn sind diese Gene aktiv an der Entwicklung Flugbahn.

Letztlich, Li sagte, „ich denke, wir werden ein besseres Verständnis von, wie pränatal diese Gene bereiten Risiko, und das wird uns einen Hinweis geben, wie möglicherweise entwickeln interventionsstrategien. Es ist ein ehrgeiziges Ziel, … (aber) durch das Verständnis des Mechanismus, die Entwicklung von Medikamenten könnte gezielter.“

Schizophrenie ist eine chronische, schwere psychische Erkrankung, die durch Halluzinationen und Wahnvorstellungen, „flat“ – emotionaler Ausdruck und kognitive Schwierigkeiten. Symptome beginnen in der Regel im Alter zwischen 16 und 30. Antipsychotische Medikamente können die Symptome lindern, aber es gibt keine Heilung für die Krankheit.

Genetik spielt eine große Rolle. Während die Schizophrenie tritt in 1 Prozent der Bevölkerung, das Risiko stark steigt um 50 Prozent für eine person, deren eineiiger Zwilling hat die Krankheit.

Kürzlich durchgeführten Genom-weiten Assoziationsstudien (GWAS) identifiziert haben mehr als 100 loci, oder Feste Positionen auf verschiedenen Chromosomen, die im Zusammenhang mit der Schizophrenie. Das kann nicht sein, wo hoch-Risiko-Gene befinden sich jedoch. Die loci-Regelung könnte die Aktivität der Gene, die in einer Entfernung-in der Nähe oder sehr weit Weg.

Um das problem zu lösen Li, mit ersten Autoren Rui Chen, PhD, Forschung Ausbilder in der Molekularen Physiologie und Biophysik, und postdoctoral research fellow Quan Wang, PhD, entwickelte sich eine rechnerische „Rahmen“ nannte man die Integrative Risiko-Gene-Selektor.

Der Rahmen gezogen, die top-Gene von zuvor berichtet loci basiert auf der kumulativen Nachweise von multi-dimensionalen Genomik Daten, sowie gen-Netzwerke.

Die Gene haben hohe raten von mutation? Die sich in pränatal? Dies sind die Art von Fragen, die ein genetisches „detektiv“ vielleicht Fragen zu identifizieren und eingrenzen der Liste der „verdächtigen.“

Das Ergebnis war eine Liste von 104 hoch-Risiko-Gene, von denen einige Kodieren für Proteine gezielt in anderen Krankheiten, die durch Medikamente bereits auf dem Markt. Ein gen ist der Verdacht bei der Entstehung von Autismus-Spektrum-Störung. „Schizophrenie und Autismus haben gemeinsame Genetik“, sagte Chen.

Viel Arbeit bleibt noch zu tun. Aber, sagte Chen, „unsere Rahmen können push-GWAS einen Schritt nach vorne … weitere Gene identifizieren.“ Es könnte auch eingesetzt werden, um zu helfen die Spur zu genetischen verdächtigen in anderen komplexen Erkrankungen.

Auch ein Beitrag zu der Studie wurden Li s lab-Mitglieder, Qiang Wei, PhD, Ying Ji Hai Yang, PhD, VGI Ermittler Xue Zhong, PhD, Ran Tao, PhD, und James Sutcliffe, PhD, und VGI-Direktorin Nancy Cox, PhD. Besonderer Dank geht an die Ermittler in der Vanderbilt-Center für Neuroscience, Drug Discovery — Colleen Niswender, PhD, Branden Stansley, PhD, Direktor des Zentrums P. Jeffrey Conn, PhD-für Ihren kritischen input.

Die Studie wurde unterstützt von der Vanderbilt-Analyse Center für die Genom-Sequenzierung-Programm und der National Institutes of Health grant HG009086.