Associacions entre xarxes gèniques i malalties del cervell

Abstract

Des de la seqüenciació del genoma humà s’han realitzat importants descobriments pel que fa a l’origen de malalties amb base genètica. GWAS (Genome-Wide association study) per exemple, ha identificat nombroses variacions genètiques per a diferents trets observables, tot i que el seu recorregut s’ha mostrat limitat quan les causes d’aquestes malalties tenen base poligènica i en cap cas ens informa de les relacions causals i els mecanismes biològics que hi ha al darrere. La transcriptòmica pretén omplir aquest buit afegint informació sobre com s’expressen els gens i quines xarxes formen per regular el comportament molecular de les cèl·lules en els teixits. Identificar aquestes xarxes en presència de malalties del cervell és l’objectiu principal d’aquest treball. La metodologia ha fet ús de dos repositoris de dades, GWAS i GTEx, i un programari, SPrediXcan. De la trentena de patologies cerebrals analitzades, han mostrat resultats significatius les següents: la malaltia d’Alzheimer, l’anorèxia nerviosa, la depressió major, l’esclerosi múltiple, l’esquizofrènia, l’insomni, la neurosi, el trastorn per dèficit d'atenció amb hiperactivitat (ADHD) i el trastorn bipolar. La mida i grau de connectivitat de les xarxes obtingudes són diversos i es faciliten diferents eines de visualització per presentar els resultats.

Important discoveries have been made since the sequencing of the human genome regarding the origin of genetic diseases. GWAS (Genome-Wide association study) for example, have identified numerous genetic variations for different observable traits, although its usefulness has been limited when the causes of these diseases are polygenic, and is not able to inform us about the causal relationships and the biological mechanisms behind them. Transcriptomics aims to fill this gap by adding information about how genes are expressed and which networks regulate the molecular behaviour of cells in tissues. Identifying which networks are significant in brain disease is the main goal of this research. The methodology uses two databases, GWAS and GTEx, and one software, SPrediXcan. Of the thirty brain pathologies analysed, the following have shown significant results: Alzheimer's disease, anorexia nervosa, major depression, multiple sclerosis, schizophrenia, insomnia, neurosis, Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) and bipolar disorder. The size and degree of connectivity of the obtained networks are diverse and different visualisation tools are provided to present the results.