Генетические исследования внесли большой вклад в молекулярную диагностику нейропсихиатрических расстройств, однако точные молекулярные причины заболеваний зачастую выявить сложно. Решению этой проблемы посвящены исследования консорциума PsychENCODE — завершилась вторая фаза этого проекта. Ученые со всего света проанализировали ткани мозга человека (а некоторые — не только мозга) на разных стадиях развития и при различных психиатрических диагнозах, пользуясь мультиомиксными подходами и изучая единичные клетки. Итогом работы стали 14 статей, раскрывающих особенности регуляции генов при нейропсихиатрических расстройствах — как во времени, так и в пространстве, — а также несколько онлайн-ресурсов для работы с полученными данными.
Credit:
123rf.com
С 2015 года консорциум PsychENCODE, основанный Национальным институтом психического здоровья, ведет работы по изучению молекулярных основ нейропсихиатрических заболеваний. Проект направлен на то, чтобы выявить связь генов и их регуляторных элементов с более высокими уровнями организации — от отдельной клетки до развития и поведения человека.
По итогам первой фазы проекта, завершившейся в 2018 году, консорциум опубликовал 11 статей в журналах группы Science. Тогда ученые из разных стран проанализировали образцы мозга более чем 2000 человек — здоровых или с диагнозом шизофрении, расстройств аутистического спектра (РАС) или биполярного расстройства. Анализ выявил различные пространственно-временные особенности экспрессии генов, ассоциированных с нейропсихиатрическими расстройствами, различия в регуляторных сетях и сплайсинге мРНК.
Вторая фаза проекта посвящена работе с пространственными омиксными данными и исследованиям на уровне единичных клеток — по ее итогам 24 мая 2024 года опубликовали подборку из 14 статей (9 в Science, 3 в Science Advances, одну в Scientific Reports и одну в Molecular Psychiatry). Авторы статей провели анализ на популяционном уровне, связав генетические варианты, регуляторные элементы и изоформы экспрессируемых генов с регуляторными сетями — как в ходе развития мозга, так и у взрослого человека. Другим результатом работы стало картирование префронтальной коры обладателей различных нейропсихиатрических диагнозов на уровне единичных клеток, а также подтверждение роли регуляторных элементов и генетических вариантов, связанных с локусами количественных признаков экспрессии (eQTL).
В рамках проекта ученые создали brainSCOPE—ресурс, включающий омиксные данные о более 2,8 млн ядер клеток префронтальной коры от 388 человек (всего 28 нейрональных и ненейрональных типов клеток). Анализ содержащихся в brainSCOPE данных показал, что вариабельность экспрессии между клеточными типами выше, чем межиндивидуальная вариабельность; эта закономерность особенно выражена в генах-мишенях лекарств, связанных с нейротрансмиттерами или с работой нейронов в целом, таких как ген каннабиноидного рецептора 1 (CNR1).
«И это в целом хорошо для препарата, — объясняет Марк Герштейн, старший автор исследования. — Это означает, что лекарства подействуют на определенные типы клеток, а не на весь мозг или тело. Это также означает, что на препараты, скорее всего, не будут влиять генетические варианты, и они будут работать у многих людей».
Разработчики brainSCOPE также выявили более 550 тысяч регуляторных элементов, специфичных для типа клеток, и более 1,4 млн eQTL, на основе которых затем построили регуляторные сети — они характеризовали клеточные изменения при старении и нейропсихиатрических расстройствах. Моделирование изменений экспрессии генов на уровне единичных клеток выявило около 250 генов, которые авторы связали с риском развития заболеваний или охарактеризовали как потенциальные мишени лекарств. Так, анализируя межклеточные коммуникации и нарушения внутриклеточных сигнальных путей, исследователи опирались на гены риска заболеваний и рассматривали ненейрональные клетки как «отправителей», а нейроны — в качестве «получателей» сигнала. Это позволило выявить лиганд-рецепторные взаимодействия, связывающие известные гены риска с потенциальными эффекторами. Например, взаимодействие FOXP1 и его лиганда EBI3 ученые связали с биполярным расстройством, а MECP2 и его лиганда PDGFB — с шизофренией.
Важную роль в развитии человеческого мозга и этиологии многих заболеваний играют регуляторные элементы. Чтобы охарактеризовать их в нейропсихиатрическом контексте, ученые применили метод lentiMPRA — массовый параллельный анализ репортеров на основе лентивирусов, — объединив его с машинным обучением. Они оценили работу более 100 000 кандидатных регуляторных элементов в клетках коры развивающегося головного мозга и в органоидах. Это позволило выявить 46 802 энхансерных последовательности. При этом 164 варианта были ассоциированы с психическими расстройствами, а их энхансерная активность в клетках коры головного мозга зависела от аллельного варианта. Предполагаемые гены-мишени таких дифференциально активных вариантов — это известные гены риска (например, TBR1 и MARK2 для РАС или NFKB2 и SUFU для шизофрении), и их ассоциация с заболеваниями подтвердилась предложенным методом. Убедившись в этом, авторы также выдвинули несколько дифференциально активных QTL в качестве кандидатов на локусы, связанные с нейропсихиатрическими расстройствами.
Изучая нейропсихиатрические расстройства, важно понимать, что некоторые ключевые моменты их развития могут лежать еще на стадии формирования мозга. Посвященный этому анализ локусов количественных признаков — генных, изоформных и сплайсинговых (все вместе обозначается как xQTL) — провели авторы еще одной публикации в Science. Они исследовали 672 образца развивающегося мозга человека, полученных с 4 по 39 неделю после зачатия и охватывающих европейское, афроамериканское и латиноамериканское происхождение. Всего ученые выявили 15 752 гена, несущих xQTL. Они выяснили, что наибольший вклад в наследование ассоциаций с нейропсихиатрическими расстройствами обеспечивает регуляция на уровне изоформ (isoQTL), особенно во втором триместре беременности. Проведя полнотранскриптомный поиск ассоциаций и проанализировав колокализации, авторы этой статьи определили предполагаемые биологические механизмы примерно для 60% локусов, ассоциированных с пятью нейропсихиатрическими расстройствами по данным GWAS. Они наблюдали конвергенцию между распространенными и редкими ассоциациями, в том числе скрытом событии сплайсинга в SP4 — гене, для которого уже показана ассоциация с шизофренией. Визуализировать полученные результаты предлагается на devbrainhub.gandallab.org. Исследователи подчеркивают: контекст развития крайне важен при интерпретации генетических вариантов, ассоциированных с риском развития заболевания.
Помимо шизофрении, БАР и РАС, в рамках проекта анализировали целый спектр других расстройств — так, авторы еще одной статьи сосредоточились на посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и депрессии, воспользовавшись для исследований мультиомиксным подходом. Молекулярные сигнатуры, выявленные в ходе анализа, оказались связаны с механизмами работы иммунитета, функцией митохондрий, гормональными стрессовыми сигналами, а также синаптической или нейрональной регуляцией. Среди ведущих регуляторов, ассоциированных с диагнозами, исследователи выделили IL1B, GR, STAT3 и TNF.
Еще один коллектив посвятил исследование РАС, создав онлайн-ресурс для изучения данных экспрессии генов, ассоциированных с расстройством, в единичных клетках — суммарно в датасет вошло около 600 тысяч ядер клеток, полученных от 64 человек. Ученые отмечают, что наблюдаемые изменения экспрессии генов при РАС были довольно значительны: 2166 генов снизили свой уровень экспрессии, еще у 1319 он возрос, причем большинство из проанализированных генов было специфично для того или иного типа клеток.
Вся совокупность проведенных исследований демонстрирует, что важно учитывать контекст, такой как тип клеток и стадия развития, при анализе регуляции экспрессии генов в мозге человека. Полученные результаты могут лечь в основу подходов прецизионной медицины для лечения нейропсихиатрических заболеваний, в частности, основанных на определении приоритетности генов и мишеней для лекарств, ассоциированных с типами клеток.
Источники
Prashant S. Emani et al. Single-cell genomics and regulatory networks for 388 human brains. // Science (2024). DOI: 10.1126/science.adi5199
Chengyu Deng et al. Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex. // Science (2024). DOI: 10.1126/science.adh0559
Cindy Wen et al. Cross-ancestry atlas of gene, isoform, and splicing regulation in the developing human brain. // Science (2024). DOI: 10.1126/science.adh0829
Nikolaos P. Daskalakis et al. Systems biology dissection of PTSD and MDD across brain regions, cell types, and blood. // Science (2024). DOI: 10.1126/science.adh3707
Brie Wamsley et al. Molecular cascades and cell type–specific signatures in ASD revealed by single-cell genomics. // Science (2024). DOI: 10.1126/science.adh2602
Цитата по пресс-релизу