Недавнее исследование, посвященное возрастной макулярной дегенерации (AMD), использовало передовые методы машинного обучения для анализа транскриптомных данных 453 донорских сетчаток. Ученые разработали объяснимую модель машинного обучения, которая позволила выделить 81 ген, отличающий AMD от контрольных образцов, с показателем AUC-ROC 0.80. Большинство этих генов проявляют повышенную экспрессию в клетках сетчатки, особенно в микроглии и астроцитах.
AMD является ведущей причиной необратимой потери зрения у людей старше 50 лет и затрагивает почти 10 миллионов человек в США. Это сложное заболевание связано с множеством факторов, включая генетическую предрасположенность и старение. Исследование подчеркивает важность иммунной дисфункции в патогенезе AMD, выявляя различия в клетках глии между нормальными и пораженными AMD образцами.
Для подтверждения своих выводов исследователи использовали независимые данные одноядерного секвенирования, где несколько генов, выявленных с помощью машинного обучения, показали дифференциальную экспрессию. Интеграция данных GWAS по AMD позволила идентифицировать новый регуляторный вариант, rs4133124 в гене PLCG2, как потенциально связанный с AMD.
Это исследование не только углубляет понимание молекулярных механизмов, лежащих в основе AMD, но и подчеркивает значимость различий в клетках глии для прогрессирования заболевания. Учитывая, что AMD затрагивает значительное количество людей, результаты этого исследования могут стать основой для разработки новых терапевтических стратегий.