一项新的阿尔茨海默病研究首次绘制出遗传图谱，该图谱可能为驱动大脑疾病发展的基因活性因果序列提供关键见解。
这份蓝图不仅展示了特定脑细胞中基因活性的快照，还揭示了基因间的连接关系，显示出潜在的连锁反应路径。
来自美国加州大学欧文分校 (UC Irvine) 和普渡大学的研究团队利用该图谱识别出"枢纽基因"——这些基因作为基因活性的主要枢纽，可成为未来阿尔茨海默病治疗的靶点。研究采用RNA测序技术识别基因表达和连接关系（Liu等，《阿尔茨海默病与痴呆症》，2026年）。
"不同类型脑细胞在阿尔茨海默病中扮演不同角色，但它们在分子层面的相互作用一直不明确，"加州大学欧文分校流行病学家张敏 (Min Zhang) 说。
"我们的工作为阿尔茨海默病大脑提供了细胞类型特异性的基因调控图谱，使研究领域从观察相关性转向揭示主动驱动疾病进展的因果机制。"
研究人员部署了新开发的机器学习系统SIGNET——全称为"基因调控网络统计推断系统"（Statistical Inference on Gene Regulatory Networks），详细分析了272名阿尔茨海默病逝者的脑组织样本。
研究聚焦六种主要脑细胞类型：兴奋性神经元、抑制性神经元、星形胶质细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞和少突胶质细胞祖细胞。团队利用软件重点分析先前与阿尔茨海默病关联的基因，并观察其可能影响的其他基因。
由于SIGNET能同时分析单细胞RNA测序和全基因组测序数据，因此可以比较和对比每种脑细胞类型的特定基因活性及其遗传起点的整体情况。
"大多数基因绘图工具能显示哪些基因协同变化，但无法确定实际驱动变化的基因，"加州大学欧文分校流行病学家张大宝 (Dabao Zhang) 说，"某些方法还做出不切实际的假设，例如忽略基因间的反馈回路。我们的方法利用DNA编码信息，识别大脑中基因间真实的因果关系。"
数据表明，与阿尔茨海默病相关的兴奋性神经元（对脑信号传导至关重要）其基因布线干扰最为严重。在这些细胞中识别出近6,000个因果相互作用。
此外，遗传图谱数据在少量额外的阿尔茨海默病人类脑组织样本中得到验证，显示出类似连锁反应的证据。
这些先前隐藏的通信机制使科学家能更详细地观察阿尔茨海默病如何改变大脑基因表达。这进而为理解疾病进展机制及开发阻止或逆转疾病的疗法开辟了新机遇。
识别出主控枢纽基因及兴奋性神经元（对记忆和认知至关重要，且受阿尔茨海默病严重影响）的广泛干扰，意味着我们拥有了对抗阿尔茨海默病的新且更特异的药物靶点。
源于此研究的任何治疗方法仍需长期探索，但由于阿尔茨海默病是具有众多重叠因素和后果的复杂疾病，任何为未来研究指明方向的线索都至关重要。
尽管研究详尽，但尚未确证这些基因变化是阿尔茨海默病的成因。下一步将引入未受疾病影响的脑组织进行对比，以区分由疾病引起的脑布线变化和正常变化。
"我们将深入当前结果，研究不同细胞类型中阿尔茨海默病特异性病理涉及的网络，"研究人员在已发表论文中写道。
"这种对比将帮助我们区分神经退行性变中的调控变化与衰老过程中的正常细胞活动。"
该研究成果已发表于《阿尔茨海默病与痴呆症》期刊。
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