Wissenschaftler entdecken genetische Störungen der synaptischen Plastizität bei Schizophrenie: neue Therapieansätze in Sicht

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Durch Ernst Müller
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Neuronen mit gestörten Verbindungen und hervorgehobenen Genen im Gehirn.

BerlinWissenschaftler der Universität Tampere haben eine Methode entdeckt, die die Fähigkeit des Gehirns, sich bei Menschen mit Schizophrenie zu verändern und anzupassen, vermindert. Diese Entdeckung stammt aus einer Studie, die Gene im Zusammenhang mit der Erkrankung untersuchte und analysierte, wie sie die Verbindungen zwischen Gehirnzellen beeinflussen.

Zentrale Erkenntnisse umfassen:

  • Identifikation von drei Proteinen, die für die synaptische Plastizität entscheidend sind
  • Entwicklung eines Computermodells zur Überprüfung genetischer und molekularer Veränderungen
  • Korrelation genetischer Varianten mit beeinträchtigten EEG-Reaktionen bei Schizophrenie-Patienten

Synaptische Plastizität, die Fähigkeit von Synapsen, ihre Stärke zu verändern, ist entscheidend für Lernen und Gedächtnis. Störungen in diesem Prozess stehen nun in enger Verbindung mit Schizophrenie. Forscher verwendeten Computermodelle, um zu untersuchen, wie genetische Unterschiede die synaptische Plastizität beeinflussen. Diese Methode bietet einen detaillierteren Einblick in die zellulären Mechanismen, die bei Schizophrenie eine Rolle spielen, als frühere Forschungsarbeiten.

Forscher passten polygenische Risikoscores aus genomweiten Assoziationsstudien (GWAS) an, um zu untersuchen, wie plastizitätsbezogene Gene das Schizophrenierisiko beeinflussen. Die Studie zeigte, dass einige genetische Varianten dieser Gene mit schlechten Reaktionen auf visuelle Reize in Verbindung stehen, gemessen durch EEGs. Dieses Ergebnis liefert ein detaillierteres genetisches Verständnis von Schizophrenie und deutet darauf hin, dass die gezielte Beeinflussung der synaptischen Plastizität zu neuen Behandlungsmöglichkeiten führen könnte.

Diese Erkenntnisse sind von großer Bedeutung. Aktuelle Behandlungen für Schizophrenie lindern hauptsächlich die Symptome und greifen nicht die genetischen Ursachen an. Durch das Verständnis der spezifischen Gene, die die Gehirnverbindungen beeinflussen, könnten wir neue Behandlungen entwickeln, die diese genetischen Probleme beheben. Dies könnte zu besseren und individuelleren Therapiemöglichkeiten für Schizophrenie führen.

Die Studie unterstreicht die Bedeutung neuer Computermodelle in der psychiatrischen Forschung. Traditionelle Experimente stoßen oft an ihre Grenzen, besonders bei Krankheiten, die viele interagierende Gene betreffen. Computermodelle können diese komplexen Interaktionen leicht handhaben und bieten ein klareres Verständnis dafür, wie Veränderungen in Genen und Molekülen zu Krankheitssymptomen führen.

Forscher wollen Umweltfaktoren in ihre Modelle integrieren, um Schizophrenie besser zu verstehen. Diese psychische Erkrankung wird sowohl durch genetische als auch durch Umweltfaktoren beeinflusst. Die Kombination beider Faktoren in einem Modell könnte zu genaueren Vorhersagen und besseren Behandlungsoptionen führen. Aktuelle Modelle sollen erweitert werden, um zu untersuchen, wie Genetik und Umwelt die Symptome der Schizophrenie beeinflussen.

Der bahnbrechende Nachweis eines Mechanismus, der die synaptische Plastizität bei Schizophrenie beeinflusst, stellt einen wichtigen Fortschritt dar. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Studien und Therapien, die fortschrittliche Computermodelle nutzen, um das komplexe genetische Profil dieser schweren Erkrankung besser zu verstehen.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2312511121

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Tuomo Mäki-Marttunen, Kim T. Blackwell, Ibrahim Akkouh, Alexey Shadrin, Mathias Valstad, Torbjørn Elvsåshagen, Marja-Leena Linne, Srdjan Djurovic, Gaute T. Einevoll, Ole A. Andreassen. Genetic mechanisms for impaired synaptic plasticity in schizophrenia revealed by computational modeling. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2024; 121 (34) DOI: 10.1073/pnas.2312511121
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