Výzkum neurodegenerativních onemocnění, jako jsou Alzheimerova a Parkinsonova choroba, zažívá zásadní proměnu díky integraci dvou moderních metod: genomických asociací (Genome-Wide Association Study, GWAS) a transkriptomických asociací (Transcriptome-Wide Association Study, TWAS). GWAS umožňuje systematicky mapovat genetické varianty spojené s rizikem onemocnění, TWAS přidává funkční pohled tím, že zkoumá, jak geneticky regulovaná exprese genů ovlivňuje různé nemoci.

Článek mj. shrnuje bibliometrickou analýzu tohoto rychle rostoucího oboru: za posledních 15 let rostl počet publikací o 12,5% ročně a hraje zde roli silná mezinárodní spolupráce. Klíčová slova profilují zájem o genetické mechanismy, regulaci genové exprese, epigenetiku a imunitní procesy. V posledních letech výrazně roste důraz na nové technologie, jako jsou mendelovská randomizace, single-cell transcriptomika a studium neurozánětů.

Autoři detailně srovnávají GWAS a TWAS z hlediska metodiky i výstupu. GWAS účinně identifikuje rizikové genové oblasti, ale většinou nenabízí přímou interpretaci funkčního dopadu. TWAS naopak propojuje genetické varianty s konkrétními geny a jejich expresí v určité tkáni, čímž výrazně zvyšuje biologickou srozumitelnost výsledků. Důležitým aspektem TWAS je také menší počet testovaných hypotéz, což napomáhá zvýšení statistické citlivosti, zejména při kombinaci s informacemi z různých typů tkání.

Propagovaným přístupem je integrace GWAS a TWAS — kombinovaná analýza přináší bohatší spektrum rizikových genů a hlubší vhled do mechanismu chorob. Nové metody jako BGW-TWAS a VC-TWAS umožňují odhalit geny spojené s Alzheimerovou či Parkinsonovou chorobou v různých tkáních i buněčných typech a přinášejí možnosti pro vývoj terapií zaměřených konkrétně na mechanismy choroby.

Metodické inovace v TWAS zahrnují pokročilé modelování genové exprese (např. strojové učení, kernel-based metody, Bayesian frameworks), multi-tkáňové přístupy, spojení se single-cell daty i integraci více omických vrstev (epigenomika, proteomika). Tvůrci nových bioinformaticých nástrojů dbají na zvyšování robustnosti analýz, zlepšování interpretace a přesnosti predikcí, a to i v populacích s odlišnou genetickou strukturou.

Výzvy však zůstávají, zejména potřeba větší diverzity v referenčních databázích (většina dat stále pochází od evropské populace), nutnost správného výběru referenčních panelů pro konkrétní tkáně a zvýšení schopnosti přenosu poznatků do klinické praxe. Metody musí řešit i rizika falešných asociací způsobených například nerovnováhou genetické vazby (linkage disequilibrium) nebo pleiotropií.

Závěrem: článek dokládá, že budoucnost výzkumu neurodegenerace je v integraci GWAS a TWAS, v multidisciplinárním přístupu a v inovacích metod umožňujících důležité biologické objevy. Směrem k personalizované a přesně cílené léčbě je klíčové nejen kombinovat data napříč omickými vrstvami a tkáněmi, ale i zahrnout rozmanité populace a nové typy dat, včetně informací na úrovni jednotlivých buněk.

Zdroj