Neuroentwicklungsstörungen und neuropsychiatrische Erkrankungen stellen ein vernetztes molekulares System dar.

Zusammenfassung

Viele potenzielle genetische Faktoren, die ein Risiko für neurologische Entwicklungsstörungen wie Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) und X-chromosomale Intelligenzminderung (XLID) sowie für neuropsychiatrische Erkrankungen wie Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und Schizophrenie (SZ) darstellen, wurden in Individuen verschiedener Bevölkerungsgruppen identifiziert. Obwohl innerhalb und zwischen diesen Erkrankungen eine erhebliche ätiologische Heterogenität besteht, zeigen aktuelle Daten, dass genetische Faktoren zu ihrer Komorbidität beitragen. Zahlreiche Studien haben Kandidatengen-Assoziationen für diese psychischen Erkrankungen identifiziert, allerdings oft nur fragmentarisch und ohne Berücksichtigung der inhärenten molekularen Komplexität. In der vorliegenden Studie haben wir versucht, Zusammenhänge aus unserem Wissen über Systembiologie abzuleiten, um die einzigartigen und gemeinsamen genetischen Treiber dieser Erkrankungen besser zu verstehen. Wir verfolgten einen umfassenden und systematischen Ansatz, um verfügbare Daten in Gennetzwerken zu erstellen und zu integrieren, die mit ASS, XLID, ADHS und SZ assoziiert sind. Komplexe Netzwerkkonzepte und computergestützte Methoden wurden eingesetzt, um zu untersuchen, ob Kandidatengene, die mit diesen Erkrankungen assoziiert sind, über Mechanismen der Genregulation, funktionelle Protein-Protein-Interaktionen, Transkriptionsfaktoren (TF) und microRNA-Bindungsstellen (miRNA) miteinander in Verbindung stehen. Unsere Analysen zeigen zwar, dass genetische Variationen, die mit den vier Erkrankungen assoziiert sind, in denselben molekularen Signalwegen und funktionellen Domänen, einschließlich der synaptischen Transmission, auftreten können, doch lassen sich Variationsmuster erkennen, die signifikante Unterschiede zwischen den Erkrankungen definieren. Von besonderem Interesse sind DNA-Variationen in intergenischen Regionen, die regulatorische Stellen für TFs oder miRNAs enthalten. Unser Ansatz liefert einen hypothetischen Rahmen, der die Entdeckung und Analyse von Kandidatengenen im Zusammenhang mit neurokognitiven und neuropsychiatrischen Erkrankungen unterstützen wird.