Согласно новой математической модели, описанной сегодня в eLife, болезнь Альцгеймера имеет некоторые ключевые сходства со здоровым старением.
Модель обеспечивает уникальное понимание многомасштабных биологических изменений в пожилом и нейродегенеративном мозге, что имеет важное значение для определения будущих целей лечения болезни Альцгеймера.
Исследователи разработали свою математическую модель с использованием ряда биологических данных – от «микроскопической» информации с использованием активности генов до «макроскопической» информации о нагрузке на мозг токсичных белков (тау и амилоид), его нейрональной функции, цереброваскулярном потоке, метаболизме и структуре тканей от молекулярная ПЭТ и МРТ сканирование.
"Как в исследованиях старения, так и в исследованиях болезней, большинство исследований включают измерения мозга в микро- или макроскопическом масштабе, не позволяя выявить прямые причинно-следственные связи между несколькими биологическими факторами при различных пространственных разрешениях," объясняет первый автор Квадри Адевале, доктор философии.D. кандидат кафедры неврологии и нейрохирургии Университета Макгилла, Канада. "Мы хотели объединить измерения активности генов всего мозга с данными клинического сканирования в комплексную и персонализированную модель, которую мы затем проверили на примере здорового старения и болезни Альцгеймера."
В исследовании приняли участие 460 человек, которым было проведено как минимум четыре различных типа сканирования мозга в четырех разных временных точках в рамках когорты Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера. Среди 460 участников 151 был клинически идентифицирован как бессимптомный или здоровый контроль (HC), 161 – с ранним легким когнитивным нарушением (EMCI), 113 – с поздним легким когнитивным нарушением (LMCI) и 35 – с вероятной болезнью Альцгеймера (AD).
Данные этих мультимодальных сканирований были объединены с данными об активности генов из Атласа человеческого мозга Аллена, который предоставляет подробную информацию об экспрессии генов всего мозга для 20 267 генов. Затем мозг был разделен на 138 различных областей серого вещества с целью объединения данных генов со структурными и функциональными данными сканирования.
Затем команда исследовала причинно-следственные связи между пространственными генетическими паттернами и информацией, полученной при сканировании, и связала это с возрастными изменениями когнитивных функций. Они обнаружили, что способность модели прогнозировать степень снижения когнитивной функции была самой высокой для болезни Альцгеймера, за которой следовало менее выраженное снижение когнитивных функций (LCMI, ECMI) и, наконец, у здоровых людей из контрольной группы. Это показывает, что модель может воспроизводить индивидуальные многофакторные изменения в накоплении в мозге токсичных белков, функции нейронов и структуре ткани, наблюдаемые с течением времени при клиническом сканировании.
Затем команда использовала модель для поиска генов, которые вызывают снижение когнитивных функций с течением времени в ходе нормального процесса здорового старения, используя подгруппу здоровых участников контрольной группы, которые оставались клинически стабильными в течение почти восьми лет. Когнитивные изменения включали память и исполнительные функции, такие как гибкое мышление. Они обнаружили восемь генов, которые способствовали динамике визуализации, наблюдаемой при сканировании, и соответствовали когнитивным изменениям у здоровых людей. Следует отметить, что гены, которые изменились при здоровом старении, также, как известно, влияют на два важных белка в развитии болезни Альцгеймера, называемых тау и бета-амилоидом.
Затем они провели аналогичный анализ, ища гены, которые определяют прогрессирование болезни Альцгеймера. Здесь они идентифицировали 111 генов, которые были связаны с данными сканирования и соответствующими когнитивными изменениями при болезни Альцгеймера.
Наконец, они изучили функции 111 идентифицированных генов и обнаружили, что они принадлежат к 65 различным биологическим процессам, причем большинство из них обычно связано с нейродегенерацией и когнитивным снижением.
"Наше исследование обеспечивает беспрецедентное понимание многомасштабных взаимодействий между старением и биологическими факторами, связанными с болезнью Альцгеймера, а также возможную механистическую роль идентифицированных генов," – заключает старший автор Яссер Итуррия-Медина, доцент кафедры неврологии и нейрохирургии Университета Макгилла. "Мы показали, что болезнь Альцгеймера и здоровое старение имеют общие сложные биологические механизмы, хотя болезнь Альцгеймера представляет собой отдельную сущность со значительно более измененными молекулярными и макроскопическими путями. Эта персонализированная модель предлагает новое понимание многомасштабных изменений в головном мозге пожилых людей, что имеет важное значение для определения целей для будущих методов лечения прогрессирования болезни Альцгеймера."