アルツハイマー病の進行の説明と重症度の予測に役立つ新たな研究成果 New research helps explain the progression of Alzheimer’s disease and predicts its severity
2022-11-30 パシフィック・ノースウェスト国立研究所(PNNL)
<関連情報>
- https://www.pnnl.gov/news-media/big-data-analysis-powers-fight-against-alzheimers
- https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abo6764
アルツハイマー病の進行と異質性に関するエピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームによる統一的な分類法 Unified epigenomic, transcriptomic, proteomic, and metabolomic taxonomy of Alzheimer’s disease progression and heterogeneity
Yasser Iturria-Medina,Quadri Adewale,Ahmed F. Khan,Simon Ducharme,Pedro Rosa-Neto,Kieran O’Donnell,Vladislav A. Petyuk,Serge Gauthie,Philip L. De Jage ,John Breitner,David A. Bennett
Science Advances Published:18 Nov 2022
DOI: 10.1126/sciadv.abo6764
Abstract
Alzheimer’s disease (AD) is a heterogeneous disorder with abnormalities in multiple biological domains. In an advanced machine learning analysis of postmortem brain and in vivo blood multi-omics molecular data (N = 1863), we integrated epigenomic, transcriptomic, proteomic, and metabolomic profiles into a multilevel biological AD taxonomy. We obtained a personalized multilevel molecular index of AD dementia progression that predicts severity of neuropathologies, and identified three robust molecular-based subtypes that explain much of the pathologic and clinical heterogeneity of AD. These subtypes present distinct patterns of alteration in DNA methylation, RNA, proteins, and metabolites, identifiable in the brain and subsequently in blood. In addition, the genetic variations that predispose to the various AD subtypes in brain predict distinct spatial patterns of alteration in cell types, suggesting a unique influence of each putative AD variant on neuropathological mechanisms. These observations support that an individually tailored multi-omics molecular taxonomy of AD may represent distinct targets for preventive or treatment interventions.
研究者は、最近、複数の研究機関のチームと共同で、1,800人を超える大規模なアルツハイマー病患者コホートを調査した。研究チームは、過去に採取した血液サンプルや脳組織をもとに、大規模なデータ解析を行い、病気の早期発見、予防、治療における中心的なテーマを探った。
研究成果は、各患者のアルツハイマー型認知症の進行を説明するのに役立つものであり、病気の重症度と将来の神経症状を予測するマルチレベルの生物学的分類システムの概要を示している。