患者为中心的大脑转录和多式成像是帕金森病临床进展,体力活动和治疗需求的决定因素

科学领域:

• 计算神经科学是一种计算神经科学.
• 遗传学 是一个遗传学.
• 神经成像是一种神经成像.

背景情况:

• 帕金森病 (PD) 的发病因子仍然不完全理解,特别是分子,生物和临床因素之间的联系.
• 缺乏对遗传变异如何影响大脑重组和PD症状异质性的清晰理解.

研究的目的:

• 用个性化计算模型来描述基因,神经成像衍生因素,临床概况和PD治疗需求之间的协同联系.
• 确定关键的基因和生物机制,这些基因和生物机制是PD进展和症状变化的基础.
• 探索潜在的疾病修饰药物用于个性化的PD治疗.

主要方法:

• 开发和应用个性化的多尺度时空计算大脑模型.
• 整合遗传数据,多式神经成像 (多巴胺载体水平,神经元活动,微观结构,组织缩) 和临床资料.
• 分析蛋白质-蛋白质相互作用网络和基因扰动.

主要成果:

• 确定了调节PD相关大脑重组的基因,跨多个层面 (多巴胺载体,神经元活动,微观结构,缩).
• 相关的基因介导机制与五种不同的运动和非运动PD症状配置.
• 在与PD表型和症状相关的蛋白质-蛋白质相互作用网络中发现了枢纽基因 (例如,MYC,SRC,STAT3).
• 身体活动与胆固醇平衡 (休) 和炎症 (工作) 有关.
• 确定了潜在的疾病修饰药物,通过in silico基因干扰来向多巴胺重新吸收和炎症.

结论:

• 这项研究提出了第一个独立的多尺度计算方法来理解PD病变的发生.
• 解开了帕金森病中身体和临床恶化的关键生物调节器.
• 为选择PD最佳,个性化的药物治疗提供了一个蓝图.