新的综合分析方法揭示了与疾病有关的分子

技术进步使科学家们能够获得大量关于细胞和组织中不同信息携带分子的数据，如DNA，蛋白质和各种形式的RNA。然而，迄今为止，很难对这些信息进行综合分析，以进一步了解与特定疾病发展有关的分子和过程。

来自大阪大学领导的合作研究人员为我们理解细胞和组织成分之间的复杂关系做出了重大贡献。他们建立了一种名为MIGWAS的新分析方法，该方法整合了来自两个不同来源的信息。其中之一是遗传变异与疾病和其他特征之间的关联，而另一个是关于称为miRNA的小调节分子与它们靶向的基因之间形成的网络的数据。该团队表明，这种计算机筛选方法提供了改进的能力，以揭示与疾病和其他特征相关的新细胞成分，特定于组织。

通过积累关于miRNA在各种生理功能和疾病中的重要性的发现，促使以这种方式使用miRNA数据。miRNA是DNA的小产物，它们本身不编码蛋白质，而是与mRNA结合以调节基因表达。在这项最新研究中，研究人员利用先前获得的数据来研究不同细胞中约1,800种miRNA的表达。他们一方面寻找这些miRNA与它们靶向的基因之间的重叠，另一方面通过直接关注遗传密码的研究将其他基因鉴定为与疾病和其他特征相关联的基因。

“很难获得有关miRNA影响的令人信服的数据，因为它们的短长度意味着它们仅由基因组的很小一部分编码，”主要作者Saori Sakaue说。“我们的MIGWAS方法将全基因组关联研究和miRNA靶向网络的研究结果联系起来，有助于克服这一问题。它成功地获得了miRNA /靶基因富集的重要结果，例如不同种族的身高和2型糖尿病等特征。”

该团队试图通过关注疾病类风湿性关节炎(RA)来验证这种方法，使用来自近20,000个RA病例和超过60,000个相应对照的单核苷酸多态性的数据。这揭示了与RA相关的四种miRNA，这些miRNA也由MIGWAS管道鉴定，其中一种在RA患者中显着高表达。

“我们方法的分析能力显示了以组织特异性方式发现新的miRNA网络及其与特征和疾病相关的靶基因的潜力，”相应的作者Yukinori Okada说。“这应该可以更容易地找到我们可以专注于制定各种疾病治疗策略的新目标。”