Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü
Üye Olun / Giriş Yapın Medikaynak Icon
Medikaynak Rxmediapharma

Son yıllarda, nörodejeneratif ilerlemenin altında yatan moleküler ve nöropatolojik mekanizmaların hızlandırılmış bir karakterizasyonuna tanık olduk. Araştırmacılar genomik ve proteomik analizdeki en son teknolojik ve metodolojik gelişmeler sayesinde, genlerin ve proteinin hastalıktaki rolünü anlamak ve değiştirmek için sınırsız metodolojik olasılık öngörüyorlar. Araştırmacılara göre, gen ekspresyon muayenesi, nöropatolojik ve bilişsel / klinik bozulmada doğrudan etkiye sahip, hastalığa özgü farklılaşmış genleri / moleküler yolakları ve gen-gen ağlarını ortaya çıkaran çok önemli bir değere sahiptir. Bununla birlikte, nörodejeneratif koşulların geliştirilmesi onlarca yıl alabilir ve gen ekspresyon haritalama teknikleri oldukça yenidir, bu nedenle belirli bir hastalığın tüm evrimini kapsayan bireysel gen ekspresyon veri kümeleri mevcut değildir. Bildirilen tüm çalışmalar, kesitsel veya kısa vadeli boyuna verilere dayanırken, nörodejenerasyonun altında yatan birkaç fazı kapsayan uzun vadeli veri setlerinden hala yoksunuz.

Makine Öğrenimi Algoritması Nöropatolojinin Şiddetini Net Olarak Öngörür

Çoğu yaygın nörodejeneratif bozukluğun gelişmesi on yıllar alır ve erken saptanmaları patolojik olmayan yaşlanma süreçleri ile karıştırılması nedeniyle zordur. Tüm nörodejeneratif durumlar için, altta yatan dinamik moleküler mekanizmaların anlaşılmasını engelleyen büyük zamansal gelişimlerini kapsayan uzunlamasına gen ekspresyon verilerinden yoksunuz. Burada, hastalıklı bir popülasyonda zenginleştirilmiş zamansal paternleri ortaya çıkaran yeni bir gen ekspresyonu kontrast yörünge çıkarım (GE-cTI) yöntemi geliştirerek bu önemli kısıtlamanın üstesinden geliyoruz. Geç başlangıçlı Alzheimer ve Huntington hastalıkları spektrumundaki (ROSMAP, HBTRC ve ADNI veri kümelerinden) 1969 denekte değerlendirilen bu denetimsiz makine öğrenme algoritması nöropatolojik şiddeti (örn. Braak, amiloid ve Vonsattel aşamalarını) kuvvetle tahmin eder. Ayrıca, başlangıçta (ADNI) in vivo kan örneklerine uygulandığında, erken klinik tarama için minimal invaziv (kan bazlı) bir aracın tanımlanmasını destekleyen klinik bozulmayı ve ileri hastalık evrelerine dönüşümü önemli ölçüde öngörür. Bu teknik aynı zamanda hem periferik hem de beyin dokularında hastalık evrimini yüksek oranda öngören genlerin ve moleküler yolların keşfedilmesine izin verir. Beyindeki en öngörücü moleküler yolakların yüzde seksen beş ila doksanı da kandaki en iyi belirteçlerdir. Bu yollar, periferik beyin eksenini incelemenin önemini destekler ve vasküler yapı / işlevsellik ve bağışıklık sistemi yanıtının anahtar rolü için daha fazla kanıt sağlar. GE-cTI, nörolojide kişiselleştirilmiş dinamik tedavilerin uygulanması için doğrudan etkileri olan karmaşık nöropatolojik mekanizmaları ortaya çıkarmak için umut verici bir araçtır.

Medikaynak Referanslar

Iturria-Medina Y, Khan AF, Adewale Q, Shirazi AH; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Blood and brain gene expression trajectories mirror neuropathology and clinical deterioration in neurodegeneration. Brain. 2020;143(2):661–673. doi:10.1093/brain/awz400

+ Tüm Referansları Göster
  1. Benzer İçerikler