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机器学习模型揭示自闭症相关罕见变异可干扰微外显子剪接

2026-11-12 19:33 泉水 Nature 阅读 0
核心摘要: 最新发表在《Nature》杂志上的研究开发了一种机器学习模型,用于预测基因变异如何影响微外显子剪接。研究发现,预测会破坏微外显子剪接的罕见变异在自闭症患者中更为常见,且多数发生在

机器学习模型揭示自闭症相关罕见变异可干扰微外显子剪接

一项发表在《Nature》杂志上的最新研究指出,与自闭症相关的罕见基因变异可能会破坏被称为“微外显子(microexons)”的极小DNA片段的调控。这一发现揭示了自闭症遗传变异中一个以往未被充分重视的来源。

为了探究这一问题,研究人员开发了一种先进的机器学习模型,用于预测基因变异如何影响微外显子剪接——即这些短序列在RNA转录本中被包含或排除的过程。通过将该模型应用于数千个家庭的遗传数据,研究团队发现,预测会破坏微外显子剪接的罕见变异在自闭症患者中显著多于其没有自闭症的同胞。

论文资深作者、多伦多大学分子遗传学教授 Benjamin Blencowe 表示:“这项研究的主要进展在于,我们从观察自闭症中微外显子剪接的改变,向前推进了一大步,开始成功识别可能导致这些剪接或保留异常的具体基因变异。”

微外显子通常仅有3到27个核苷酸长,但它们能够显著影响蛋白质的相互作用和功能,特别是在大脑中。Blencowe 团队先前的研究曾表明,部分自闭症患者的大脑中存在微外显子剪接的改变。然而,这些改变究竟是源于基因变异(包括那些不编码蛋白质但包含重要调控指令的周边区域变异),此前尚不明确。

加州大学圣迭戈分校精神病学教授 Lilia Iakoucheva(未参与该研究)评论称:“该模型使研究人员能够更容易地调查那些效应长期以来难以捉摸的基因变化。”

在构建模型前,Blencowe 及其同事分析了来自数千个人类和小鼠组织样本(包括单个脑细胞)的现有RNA测序数据。他们在人类中新鉴定了1,514个此前未知的微外显子,并在小鼠中鉴定了1,115个。其中一些微外显子在不同的神经元类型或大脑发育阶段表现出截然不同的剪接模式。而在人类和小鼠间,仅有约12%的大脑特异性微外显子具有清晰的对应同源物。

研究还发现,在脑组织与其他组织中剪接差异明显的一部分微外显子,似乎会触发无义介导的mRNA降解(nonsense-mediated decay)机制,即在蛋白质合成前摧毁特定的RNA转录本,这表明这些基因片段在调节蛋白质丰度方面发挥着关键作用。

利用通过RNA测序扩展的微外显子数据库,研究团队训练了机器学习模型,以检查对应的DNA序列(包括微外显子周边区域),并识别影响其剪接的特征。该模型成功识别了微外显子周边的调控序列,包括那些被促进或抑制其掺入RNA转录本的蛋白质所识别的位点。

当研究人员利用该模型分析来自三个大型自闭症研究的7,391个家庭的遗传数据时,他们共鉴定了72个预计会破坏微外显子剪接的罕见变异。这些变异出现在2.5%的自闭症参与者中,但在其非自闭症同胞中未被发现。携带这些变异的参与者中,约有80%此前没有找到明确的自闭症遗传学解释。

许多此类罕见变异发生在涉及神经元间通讯的基因中,其中包括几个已经与自闭症高度关联的基因。在人类神经元中逐一测试其中三个变异后,实验证实它们确实各自改变了微外显子剪接,减少了其在RNA转录本中的包含水平。

Blencowe 指出:“我们预测,这些变异通常会影响对于突触组装和功能至关重要的蛋白质-蛋白质相互作用。”他补充说,该团队的机器学习模型还可以帮助研究人员精确定位其他脑部相关疾病中涉及微外显子剪接的非编码区变异。

北卡罗来纳大学教堂山分校遗传学副教授 Hyejung Won(未参与该研究)认为,除了潜在的应用价值外,该研究还阐明了蛋白质编码序列之外的基因变异导致自闭症的另一种机制。不过她强调,识别这些变异仅仅是第一步,“还需要进一步的研究来确定单个变异如何改变微外显子的包含或排除,以及这些剪接变化如何最终影响神经元功能。”

Iakoucheva 补充指出,目前尚不清楚微外显子是否特别容易受到自闭症相关基因改变的影响,或者它们是否以与经历可变剪接的较长外显子相同的方式受到影响。测试数千个基因变异效应的实验将有助于确定微外显子在自闭症中是否扮演了独特角色。

扁桃体研究所(Flatiron Institute)研究科学家 Christopher Park(未参与该工作)总结道:“这些发现强调了我们对剪接改变后果的理解仍然非常有限,从单个蛋白质的变化到对神经回路和行为的影响,这项工作再次强调了剪接在自闭症中的重要性,以及它可能有多么复杂。”


Journal Reference: DOI: 10.1038/s41586-026-11119-w
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