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A doença de Parkinson é um distúrbio complexo e multifatorial, mas como sua complexidade biológica e clínica emerge de interações cerebrais moleculares a macroscópicas ainda é pouco compreendido. Aqui, utilizamos um modelo cerebral generativo multiescalar personalizável para caracterizar links espaciotemporais diretos entre genes e fatores biológicos derivados de neuroimagem multimodal na DP. Identificamos um conjunto de genes que modulam mudanças longitudinais associadas à DP nos níveis do transportador de dopamina, atividade neuronal, densidade de dendritos e atrofia tecidual. A heterogeneidade interindividual nos mecanismos biológicos mediados por genes está associada a cinco configurações distintas de sintomas motores e não motores da DP. Embora caracterizadas por vias biológicas distintas, todas as configurações de sintomas estão associadas a processos do ciclo celular. Notavelmente, as redes de interação proteína-proteína subjacentes a essas configurações revelaram genes centrais distintos, incluindo MYC, CCNA2, CCDK1, SRC, STAT3 e PSMD4. Também descobrimos os mecanismos biológicos associados ao desempenho em atividades físicas na DP e observamos que as atividades de lazer e trabalho estão principalmente relacionadas à homeostase do colesterol neurotípico e a processos de resposta inflamatória, respectivamente. Finalmente, perturbações genéticas in silico personalizadas revelaram um conjunto de medicamentos putativos modificadores da doença com potencial para tratar efetivamente a DP, a maioria dos quais está associada à recaptação de dopamina e anti-inflamação. Nosso estudo constitui a primeira abordagem multiescalar autossuficiente que fornece insights abrangentes sobre a complexa patogênese multifatorial da DP, desvendando moduladores biológicos chave da deterioração física e clínica, e servindo como um modelo para seleção ótima de medicamentos em nível personalizado.
Adewale et al. (qui,) estudaram essa questão.