Using AI to control energy for indoor agriculture
30 September 2024
Published online 20 فبراير 2014
في حين أثبتت دراسات الارتباط على نطاق الجينوم (GWAS) أهميتها في كشف مواقع الجينات المرتبطة بالأمراض، فإن ربط الاختلافات الدقيقة المسببة لمرض ضمن هذه المواقع، والطريقة التي يمكن للاختلاف أن يسبب بها المرض؛ تبقى أمرا ينطوي على تحد كبير. الآن، قام فريق بحث دولي -من ألمانيا، وقطر، والولايات المتحدة، والنرويج- بتطوير نموذج حاسوبي يُطلق عليه اسم 'تحليل تشابك الوحدة المتعددة الجينات' (PMCA)؛ لتتبع الاختلافات الجينية المسببة للأمراض في الجينوم البشري.
تمكن الباحثون باستخدام PMCA من التعرف على الاختلافات الجينية في مناطق الجينوم غير المشفّرة، التي تربط عوامل النسخ لتنظيم التعابير الجينية، وأظهروا كيف يمكن ربطها بآليات الأمراض، ونشروا نتائج بحثهم في دورية "الخلية- سِلّ".
ومن أجل اختبار PMCA، قام الباحثون بتطبيقه على 47 موضعَ مخاطرة للإصابة بالنوع الثاني من داء السكري (T2D)، من المواضع التي تسبب مضاعفات مثل مقاومة الإنسولين واضطراب إفراز الإنسولين، في دراسات تمت محاكاتها حاسوبيا. وقد وجدوا اختلافات منظمة للجينات في الجينومات أدت لحدوث زيادة بمقدار 3.1 إلى 101 ضعف في ربط الـDNA للبروتين.
ولاختبار النتائج التي توصلوا إليها بشكل تجريبي، ركز الباحثون على اختلاف وحيد الأساس في المنطقة غير المشفّرة من جين PPARG في الخلايا السدوية للنسيج الشحمي. هذا الاختلاف منع نشاط البروتين PPARG2، الذي يلعب دورا في تخزين الحمض الدهني، معطلا استقلاب الجلوكوز، ومطلقا النوع الثاني من داء السكري.
وقد أشاروا إلى إمكانية استخدام PMCA في عدة أمراض، كالسرطان، واحتشاء عضلة القلب، ومقاومة هرمون الغدة الدرقية. "هذه النتائج تَعِدُ بالكثير لتطوير وسائل تشخيصية أفضل وعلاجات مفصلة لاضطرابات وراثية متنوعة"، استنادا إلى قول ميلينا كلاوسنتزر، المؤلفة المشاركة في الدراسة.
doi:10.1038/nmiddleeast.2014.52
Stay connected: