デイリーアップデート(2023/12/7)
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学術研究関連アップデート
【東京医科大学】母親の飲酒や糖尿病に胎内暴露された児の運動学習障害を末梢血を用いて予測する新たな手法を発見~機械学習を用いた末梢血単核球の選択的スプライシングによる運動学習障害の予測~
この研究は、妊娠中のストレス因子(例えば、母親のアルコール摂取や糖尿病)にさらされたマウスを用いて、生まれてくる子供の運動学習障害を予測する新しい方法を開発することを目的としています。研究者たちは、マウスの末梢血単核細胞から得られたRNAデータを分析し、特定の選択的スプライシングイベントを同定しました。これらのイベントは、運動学習障害のバイオマーカーとして利用され、機械学習モデルを用いてその障害を正確に予測することが可能でした。このアプローチは、神経発達障害の早期診断と介入に役立つ可能性があります。
Integrative analysis of long noncoding RNAs dysregulation and synapse-associated ceRNA regulatory axes in autism
この研究では、自閉症スペクトラム障害(ASD)における長鎖非コードRNA(lncRNA)の役割を探求しました。研究者たちは、複数のデータソース(例えば、RNA発現、全エクソーム配列決定、遺伝子共発現ネットワーク分析)を統合し、特にMIR600HGというlncRNAがASDと強く関連していることを発見しました。MIR600HGは、脳内のシナプス関連遺伝子の発現に影響を与え、ASDにおける神経発達の異常に関与している可能性があると結論付けました。また、MIR600HGの不調和が、ASDに関連するマイクロRNAとメッセンジャーRNAの相互作用に影響を及ぼすことを示し、この発見はASDの理解と治療の進歩に貢献する可能性があります。