Штучний мозок розкриває генетичні витоки розладу аутистичного спектра

Штучний мозок розкриває генетичні витоки розладу аутистичного спектра

Нова наукова методика з використанням мозкових органоїдів – мініатюрних штучних мізків, вирощених у лабораторії, – розкриває генетичні витоки розладу аутистичного спектра (РАС), приховані в нашому мозку.

Метод CHOOSE (що розшифровується як CRISPR – людські органоїди – одноклітинне секвенування РНК) поєднує в собі ретельну генетику та кількісну біоінформатику для вивчення мутацій генів, які, як відомо, мають високий ризик розвитку аутизму, і того, як ці мутації призводять до специфічних клітинних змін у мозку плоду.

Оскільки кожна окрема клітина крихітного мозку in vitro несе лише одну мутацію (щонайбільше) для певного гена високого ризику, ефекти різних мутацій можна аналізувати одночасно, поки клітина ділиться і розмножується в органоїді, що росте.

Це дозволяє виявити наслідки декількох мутацій в одному експерименті, що значно скорочує час, необхідний для аналізу, кажуть дослідники.

“За допомогою цієї високопродуктивної методології ми можемо систематично інактивувати цілий список генів, що викликають захворювання. Коли органоїди, що несуть ці мутації, ростуть, ми аналізуємо вплив кожної мутації на розвиток кожного типу клітин”, – говорить молекулярний і клітинний фармаколог Чонг Лі з Інституту молекулярної біотехнології (IMBA) в Австрії, однієї з дослідницьких груп, які розробили цю методику.

Зосередившись на 36 відомих генах високого ризику аутизму, дослідники виявили, що, хоча ці гени мають багато спільних молекулярних механізмів, вплив цих механізмів на різні типи клітин може суттєво відрізнятися, що робить певні типи клітин вразливими до мутацій, пов’язаних з аутизмом, у мозку плоду.

Читайте також:  Вчені розповіли про стратегію, яка допоможе вживати менше алкоголю

Нейронні прогенітори – клітини-засновники, які генерують нейрони, нервові клітини нашого мозку – особливо схильні до мутацій, пояснює Лі, виділяючи ці типи клітин в якості кандидатів для майбутніх досліджень.

Розвиток нашого дивного зморшкуватого мозку є надзвичайно складним процесом, але саме ця складність дає так багато можливостей для того, щоб розвиток мозку пішов не так, як треба.

Донедавна вчені покладалися на аутопсійні тканини, сканування мозку та моделі на тваринах, щоб зрозуміти внутрішню роботу мозку (зрештою, ніхто не хоче, щоб його мозкові тканини колупали, тикали і, можливо, розтинали, поки він живий, чи не так?).

Органоїди проголосили нову епоху.

І хоча згустки штучного мозку, отримані зі стовбурових клітин і розміром не більше 4 мм (0,15 дюйма) на чашці Петрі, можуть здатися монстром Франкенштейна, вони, як правило, вважаються моделями певних аспектів розвитку мозку, а не моделями самого мозку.

“Вивчення генетичної етіології [порушень нейророзвитку] поглиблює наше розуміння механізмів захворювання, але зазвичай вимагає доступу до процесів розвитку людського мозку. Органоїди мозку відображають ранній розвиток мозку і генерують різноманітні типи клітин, які зустрічаються in vivo”, – пишуть автори статті.

Хоча органоїди містять кілька типів тканин, з яких складається наш мозок, їхні моделі не містять деяких поширених тканин мозку, таких як клітини мікроглії, тому залишаються неповною моделлю, тому їх ще потрібно буде протестувати, попереджає команда.

Читайте також:  Гороскоп на 3 липня для всіх знаків Зодіаку

Ця нова методика призведе до значних змін у генетичному скринінгу, а оскільки технологія органоїдів може бути застосована до багатьох різних людських тканин, команда вважає, що вона швидко просуне нас у розумінні генетичних захворювань.

“Здатність визначати внесок певного типу клітин у генетичні розлади у систематичний, масштабований та ефективний спосіб значно покращить наше розуміння механізмів розвитку захворювань”, – пишуть вони.

“Оскільки система CHOOSE забезпечує надійну, точно контрольовану стратегію скринінгу, ми очікуємо, що вона знайде широке застосування за межами органоїдів мозку для вивчення генів, пов’язаних із захворюваннями”.

Таким чином, таємниці людського мозку стають ближчими до розуміння, ніж будь-коли.

Це дослідження було опубліковане в Nature..