KI hilft, die genetischen Komplexitäten der Schizophrenie zu entschlüsseln
Eine neue Studie in der Fachzeitschrift "Nature Genetics" nutzte KI-Modelle, um 766 Gene zu identifizieren, die mit Schizophrenie in Verbindung stehen, darunter 641 neue. Die Ergebnisse zeigen, dass die Krankheit aus einem vernetzten Netzwerk genetischer Varianten resultiert. Die Erkenntnisse, die aus Daten von über 102.000 Personen und Gehirngewebeproben gewonnen wurden, bieten die bisher detaillierteste genetische Karte.
Eine in Nature Genetics veröffentlichte Studie hat mithilfe von KI-basierten Computermodellen die koordinierte Aktivität von Tausenden von Genen im menschlichen Gehirn rekonstruiert und dabei 766 Gene identifiziert, die mit Schizophrenie in Verbindung stehen, von denen 641 in früheren transkriptomischen Analysen nicht gefunden wurden. Viele wurden durch langreichweitige genetische Regulationssignale entdeckt, was die These unterstützt, dass die Gene als vernetztes Netzwerk und nicht als isolierte Elemente funktionieren. Die Forscher verglichen das Ergebnis damit, das Licht in einem ganzen Stadtteil einzuschalten und nun einen viel größeren Teil der genetischen Karte der Krankheit zu sehen. Die Analyse umfasste genetische Daten von über 102.000 Menschen und Hirngewebeproben aus sechs Regionen von Hunderten von Spendern. An dem Projekt waren das Lieber Institute for Brain Development, die Universität Bari und Dutzende psychiatrische Zentren beteiligt. Schizophrenie betrifft weltweit etwa 23 Millionen Menschen, und obwohl eine familiäre Vorgeschichte das Risiko erhöht, ist sie nicht deterministisch. Zu den Symptomen gehören Halluzinationen, Wahnvorstellungen, soziale Isolation und Denkstörungen, was die Komplexität der interagierenden biologischen Prozesse widerspiegelt.
Quelle: Wired AI —
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