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人工智能揭示阿尔茨海默病如何在基因水平上重塑大脑
人工智能驱动的基因图谱揭示了导致阿尔茨海默病的隐藏控制中心，并为治疗带来了新的希望。加州大学欧文分校 Joe C. Wen 人口与公共卫生学院的张敏和张大宝领导的研究小组绘制了迄今为止最全面的基因如何直接影响的图谱。
来源:SciTech日报人工智能驱动的基因图谱揭示了阿尔茨海默病的隐藏控制中心，并为治疗带来了新的希望。
加州大学欧文分校 Joe C. Wen 人口与公共卫生学院的张敏和张大宝领导的研究小组绘制了迄今为止最全面的图谱，展示了受阿尔茨海默病影响的脑细胞中基因如何直接相互控制。这些图谱不仅仅显示哪些基因是相关的。他们确定了哪些基因实际上驱动了不同类型脑细胞内部的变化。
为了构建它们，科学家们创建了一个名为 SIGNET 的机器学习系统。与仅检测模式或相关性的传统方法不同，SIGNET 旨在揭示基因之间的因果关系。使用这种方法，研究小组确定了可能导致阿尔茨海默氏症中记忆丧失和进行性损伤的关键生物学途径。
研究结果发表在《阿尔茨海默病与痴呆：阿尔茨海默病协会杂志》上。该研究还强调了新发现的基因，这些基因可能成为未来治疗的有希望的目标。部分资金支持来自国家老龄化研究所和国家癌症研究所。
为什么基因相互作用对阿尔茨海默病很重要
阿尔茨海默病是痴呆症最常见的病因，预计到 2060 年将影响近 1400 万美国人。虽然研究人员已经将几种基因与该疾病联系起来，包括 APOE 和 APP，但仍不清楚这些基因到底如何干扰正常的大脑功能。
SIGNET 如何揭示因果关系
使用这种方法，他们构建了六种主要脑细胞类型的因果基因调控网络。这使得查明哪些基因可能指导其他基因的活动成为可能，这是基于相关性的工具无法可靠确定的。
关键脑细胞中的主要基因重组
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