Опубліковано масштабний звіт консорціуму PsychENCODE про виконану роботу. Він був створений в 2015 році і об'єднав 15 дослідницьких інститутів США для вивчення роботи людського мозку, а також механізмів і причин виникнення різних психічних захворювань - шизофренії, біполярного розладу і розладів аутистичного спектру. У фокусі уваги вчених виявилася активність генів і пов'язані з нею епігенетичні зміни в різних відділах мозку. Результати досліджень були опубліковані ні багато ні мало в одинадцяти статтях, з яких вісім - у журналі, дві в і одна в.
Завдяки активному вдосконаленню нейробіологічних методів пристрій мозку зараз виявилася однією з найгарячіших тем у біології. Ми вже розповідали про створення семантичних і функціональних карт мозку, тепер же дослідники вирішили скласти опис активності генів. Це стало можливим завдяки розвитку NGS-технологій і, зрозуміло, співпраці великої кількості наукових груп. Зараз секвенування використовується не тільки для того, щоб дізнатися геномну послідовність або визначити склад і кількість РНК, але і для більш витончених цілей. Зокрема, різні техніки дозволяють знайти епігенетичні мітки, дізнатися місця зв'язування нуклеїнових кислот з білками, визначити доступність ділянок ДНК для взаємодії з ферментами та багато іншого. Всього в проекті було використано 24 різних протоколи. Кількість і різноманітність матеріалу, взятого для досліджень, теж вражає: близько двох тисяч зразків мозку дорослих людей, як здорових так і хворих, зразки мозку на різних стадіях розвитку, мізки мавп і навіть «мікромозги з пробірки» для того випадку, коли звичайні зразки дістати проблематично. Подібні масштабні проекти були і раніше (наприклад, проект ENCODE), але для людського мозку і пов'язаних з його роботою вищевказаних захворювань настільки детальні дослідження проводяться вперше.
Одна з основних проблем вивчення, а заодно і лікування цих захворювань це те, що подібні симптоми можуть бути наслідком різних причин: у патогенез роблять внесок десятки різних генів, зовнішніх факторів та їх поєднань. Часто вплив окремих причин досить слабкий, і для того, щоб виділити їх на тлі шуму, потрібна велика вибірка даних і їх делікатна обробка.
Базові результати проекту сформульовані в трьох статтях в (1,2,3). Перша з них присвячена створенню комплексного ресурсу для досліджень мозку та його моделі. Дайфенг Ванг (Daifeng Wang) і його колеги отримали багатовимірний масив результатів, зібраний для 1866 зразків мозку і включив дані для різних методів, захворювань, типів тканин. Вони додали дані інших проектів, розмітили активні регуляторні ділянки генів та інтенсивність їх роботи, взаємне розташування ділянок ДНК в клітинах і в результаті змогли намалювати мережу регуляції генів в мозку. На її основі вони створили модель для глибокого машинного навчання, здатну непогано передбачати захворювання і знаходити ключові для них гени і метаболічні шляхи.
Завдяки новим даним секвенування одиночних клітин і порівнянні їх зі звичайним РНК секвенуванням дослідники виявили, що велика частина різниці в роботі генів в різних тканинах мозку може бути пояснена за рахунок різного співвідношення клітин різних типів, наприклад гальмуючих і збуджуючих нейронів.
Звичайне РНК-секвенування вимірює «середню температуру по лікарні», а не активність генів кожної окремо взятої клітини-пацієнта. Тому, використовуючи тільки цей метод, неможливо сказати чому умовно кажучи в одній лікарні (ділянці мозку) середня температура (активність гена) вища, ніж в іншій - через те, що там більший відсоток хворих жовтою лихоманкою або через те, що вона там особливо люта. Секвенування одиночних клітин дозволяє заміряти «температуру» групи «пацієнтів» окремо і, зіставивши результат зі звичайним секвенуванням, правильно інтерпретувати цифри.
Метою іншої роботи циклу було простежити за тим, як активність генів змінюється в часі - на зразках мозку, отриманих посмертно від людей різного віку. Найбільш ранні зразки належали п'ятитижневим ембріонам, а найпізніші - людям 64 років. Мінфенг Лі (Minfeng Li) з колегами акуратно вирізали з кожного з 60 мізків цікаві їх анатомічні області і знову застосували до них цілий спектр NGS-методів, у тому числі секвенували РНК окремих клітин для декількох зразків. Крім систематизації раніше розрізнених відомостей про розвиток мозку ця описова робота дозволила виявити, що різниця в активності генів в різних областях мозку не однакова протягом життя, але знижується на заключних етапах дозрівання плоду, а потім знову зростає. В іншій роботі циклу те ж саме подивилися на макаках і теж знайшли таку закономірність. Крім того, дослідники виявили, що гени, «викриті» раніше у зв'язку з психіатричними розладами можна об'єднати за динамікою активності в невелике число груп.
Інша група вчених перевірила, наскільки добре для досліджень розвитку мозку підходять моделі. Зі стовбурових клітин вони виростили 3D органоїди - маленькі штучно створені мізки (детальніше про те як їх вирощують можна прочитати тут) - і порівняли роботу генів у них з результатами попередньої роботи під керівництвом Лі. З'ясувалося, що подібні органоди в цілому можуть непогано імітувати мозок на 8-16 тижнях після зачаття і, отже, можуть використовуватися як доступні моделі для вивчення цих стадій.
У третій ключовій роботі проекту Міхаель Гандал і його колеги сфокусувалися на порівнянні даних звичайного РНК секвенування у здорових людей і пацієнтів з шизофренією, біполярним розладом і розладами аутистичного спектру. Вони знайшли гени, що працюють з різною інтенсивністю в здорових і хворих людях або утворюють різні ізоформи, причому «неправильних» ізоформ виявилося особливо багато. Деякі відхилення виявилися характерними відразу для декількох розладів.
Загалом PsychENCODE постаралися охопити по максимуму можливі відхилення і створили репрезентативний пул даних, що охоплює кілька тисяч пацієнтів, а широкий спектр використаних геномних технік і методів машинного навчання дозволив їм зробити ряд важливих спостережень і створити хороший заділ для майбутніх досліджень у цій галузі. Що важливо, опубліковані в рамках PsychENCODE дані лежать у відкритому доступі і інші дослідницькі групи зможуть скористатися ними для вирішення своїх завдань.
Ми вже писали про те, що на проміжній стадії проекту вдалося дізнатися що шизофренія і біполярний розлад мають схожі профілі генної активності незважаючи на різні симптоми. Більш детально про те, як це з'ясувалося можна почитати в нашому матеріалі. Крім того, ті, хто любить картинки і добре володіє термінологією, можуть подивитися короткі графічні описи для кожної статті на сайті проекту.