カリフォルニア大学アーバイン校のミン・チャンとダーボー・チャンらの研究チームが、アルツハイマー病の脳細胞内で遺伝子がどのように相互に制御し合っているかを、これまでで最も包括的に解明した。この研究では、単に遺伝子の関連性を示すのではなく、どの遺伝子が他の遺伝子を「制御しているか」を、脳内の異なる細胞タイプごとに特定した。その鍵となったのは、機械学習技術を活用した新規プラットフォーム「SIGNET」。従来の手法が「相関」にとどまるのに対し、SIGNETは因果関係を特定できるように設計されており、遺伝子間の実際の制御関係を明らかにした。 研究チームは、宗教秩序研究（ROS）とラッシュ記憶・老化プロジェクト（MAP）に参加した272人の脳サンプルから得られた単細胞RNA配列データと全ゲノム配列データを統合。これにより、脳内の6種類の主要な細胞タイプごとに、遺伝子調節ネットワークを構築。特に、神経を刺激する「興奮性ニューロン」では、アルツハイマー病の進行に伴い約6,000件の因果関係が変化しており、遺伝子の「再構成」が顕著に見られた。 また、多数の遺伝子に影響を与える「ハブ遺伝子」も発見。これらは病態の中心的な役割を果たす可能性があり、早期診断や治療標的として有望だ。さらに、既知のアルツハイマー病関連遺伝子「APP」が抑制性ニューロンで他の遺伝子を強く制御していることも明らかにした。研究結果は、独立した脳サンプルで検証され、生物学的信頼性が裏付けられた。 この成果は、アルツハイマー病の根本的な病態メカニズムを理解する上で画期的であり、今後の治療開発に向けた新たな道筋を示している。SIGNETは、がんや自己免疫疾患、精神疾患など、他の複雑な疾患の研究にも応用可能と期待されている。研究は、米国老年医学研究所（NIA）とがん研究所（NCI）の支援を受けて実施された。