Forscher klassifizieren Gehirnerkrankungen über Genaktivität

Durch Vergleich der Transkriptome wollen Forscher der kanadischen McGill-Universität in Montreal verschiedene Hirnerkrankungen unterscheiden und die Mechanismen verstehen, die den Krankheiten zugrunde liegen.

Die Klassifizierung von Gehirnerkrankungen ist schwierig, da viele von ihnen mehrere genetische und umweltbedingte Risikofaktoren aufweisen. Hinzu kommt, dass sich die Symptome vieler Hirnerkrankungen überschneiden. So sind beispielsweise Morbus Parkinson und die Lewy-Body-Demenz beides neurodegenerative Erkrankungen, die mit Muskelzittern und Steifheit einhergehen und einige ähnliche kognitive und Verhaltenssymptome aufweisen. In diesem und anderen ähnlichen Fällen sind Fehldiagnosen keine Seltenheit und können schwerwiegende Folgen für die Patientenversorgung haben.

Als alternativen Ansatz zur Klassifizierung verschiedener neurologischer Erkrankungen nutzten die Forschenden um Yashar Zeighami die Genaktivität. Dazu analysierten sie RNA-Transkripte aus betroffenen Hirnregionen für 40 verschiedene Hirnerkrankungen.

Auf dieser Basis konnten die Wissenschaftler die untersuchten Erkrankungen in fünf Hauptgruppen einteilen – je nachdem, wo im Gehirn und in welchen Zelltypen krankheitsrelevante Gene aktiv waren. Die Transkriptomanalyse bestätigte damit nicht nur bekannte Zusammenhänge zwischen den Erkrankungen, sondern konnte auch bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen ihnen aufdecken. So wurden beispielsweise Sprachentwicklungsstörungen, Zwangsstörungen und Temporallappenepilepsie alle in eine Gruppe eingestuft, was den Forschenden zufolge bedeutet, dass die entsprechenden Gene trotz der sehr unterschiedlichen Symptome in denselben Hirnregionen und in denselben Zelltypen aktiv sind.

Die als neurodegenerativ, bewegungsabhängig und psychiatrisch eingestuften Hirnerkrankungen sind laut den Wissenschaftlern schwierig zu diagnostizieren, da sich die Symptome überschneiden und sich im Laufe der Zeit verändern. Das Transkriptom sei daher ein zusätzliches Instrument, das für genauere Frühdiagnosen genutzt werden könnte.

“Die Analyse der Transkriptionsmuster von Risikogenen für menschliche Gehirnerkrankungen offenbart charakteristische Expressionssignaturen in der gesamten Hirnanatomie. Diese können dazu verwendet werden, Krankheiten zu vergleichen und zusammenzufassen, wodurch sich Assoziationen ergeben, die sich häufig von der herkömmlichen phänotypischen Klassifizierung unterscheiden”, sagte Zeighami.