之前的成像研究表明,當大腦處于靜息狀態時,不同的腦區共同形成網絡,但這種功能連接背后的分子機制并不清楚。如今,斯坦福大學醫學院領導的研究團隊鑒定出一組共136個基因,其表達似乎協調了不同腦區的活動。這項成果發表在6月12日的《Science》上。
研究人員綜合了磁共振成像的數據、艾倫腦科學研究所的芯片數據,以及IMAGEN聯盟的全基因組SNP數據,來探索這些網絡的分子機制。
這篇文章的資深作者,斯坦福大學的神經學副教授Michael Greicius表示:“許多人對靜息狀態下的網絡活動持懷疑態度。我們希望深入挖掘,了解這些成像結果的分子基礎,這表明大腦即使在休息時也保持了其精確的功能性網絡結構。”
根據15名健康人靜息狀態下的MRI數據,Greicius及其同事利用一種獨立成分分析,計算了14個已知且重復的功能網絡。他們將六名個體的芯片數據與那些網絡相比對,但分析的重點放在4個研究透徹的非重疊網絡:背側的默認模式網絡、突顯網絡、感覺運動網絡和視覺空間網絡。
為了定義相關的基因表達網絡,研究人員依賴各個組織樣本之間表達譜的轉錄相似性。他們通過大腦組織樣本定義了網絡中的節點,研究了近17,000個基因的表達相似性。
利用一種算法,研究人員發現功能上分組的區域中的基因表達相關性比預期要高。通過計算每個基因對四個網絡的影響,他們鑒定出136個基因,這些基因似乎成為功能網絡的基礎。
為了驗證這個名單,研究人員還利用了IMAGEN數據庫中259人的全基因組SNP和靜息狀態下的fMRI數據。在此基礎上,他們還得出結論,共有基因的多態性與功能網絡的強度相關。
Greicius及其同事指出,這136個基因大多集中在與運輸相關的基因,特別是鈉離子通道,它們與九種神經精神疾病相關聯,包括阿爾茨海默病和精神分裂癥。他們進一步利用IMAGEN的數據集驗證了這些關聯。
之前在Greicius實驗室做博士后的Jonas Richiardi表示:“我們的工作對一些神經精神疾病有著潛在的影響。”他是這篇文章的共同第一作者,目前在日內瓦大學工作。研究人員指出,阿爾茨海默病通過默認模式網絡從一個腦區擴散到另一個,而關注這個網絡中的基因可能會有助于這種疾病的研究。
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