Simándi Zoltán, Nagy László: In vitro neuron, in silico PRMT8, in vivo glioma
Ebben a bevezető jellegű előadásban azt boncolgatták, a megtermékenyített petesejt hogyan differenciálódik idegsejtekké. Az RNA-seq vizsgálatokkal találtak egy PRMT8 gént, ami a központi idegrendszerben fejeződik ki. Kiütötték a gént, aminek hatására a sejtek továbbra is képesek voltak idegsejtté differenciálódni, de a sejt expressziós mintázata megváltozott. A génhálózati vizsgálatok kimutatták, hogy a PRMT8 a sejt elektrofiziológiás állapotáért felelős géneket, az asztrocita útvonalban részt vevő és neurodegeneratív betegségben szerepet játszó géneket szabályoz.
Réthelyi János: Bioinformatikai módszerek a skizofrénia-kutatásban: RNS- szekvenálás és konnektomika
A skizofrénia tünetei: Halucináció, téveszmék, érzelmi elsivárosodás, anhedónia, kognitív zavar. Periodikus lefolyású, de a tünetek minden periódus végén súlyosbodnak. Jelenleg a dopaminerg receptorok szelektív gátlásával gyógyítják, de kezelés sikeressége egyénenként változik. A betegség öröklődik, valószínűleg poligénes, komplex gén-gén és gén-környezet interakciókat figyeltek meg. A GWAS vizsgálatok érdekessége, hogy a variációk nagy része az MHC I régióba esik. A skizofrén egyén genomjában nagyobb arányban fordulnak elő mikrodeléciók és mikroduplikációk. Találtak de-novo mutációkat is kromtain átrendező faktorokban, szinaptikus funkciók génjeiben. A helyzetet tovább bonyolítja a neuronok eltérő genetikai állománya, a mozaicizmus is. A retrotranszpozon aktivitás is erősebb a betegek körében. Létrehoztak egy adatbázist is Schizobank néven, ahol a páciensek exom szekvenálásait teszik hozzáférhetővé.
Az előadás második részében IPS őssejtek segítségével in vitro agyi folyamatok modellezését mutatta be az előadó. A kísérletek korai stádiumban vannak, jelenleg egy úgynevezett pszeudo-neuron differenciációig jutottak, amely már képes akciós potenciált kiváltani, de a valódi neuron teljes funkcionalitását még nem éri el.
Pulay Attila: Multimarker vizsgálómódszerek a pszichiátriai genetikában
Az előadás bemutatta a neurológiai betegségek genetikai azonosításának problémáit. Az első nehézség a helyes diagnózis megállapítása. Sok tünetet csak a páciens visszaemlékezéseiből lehet megállapítani. A szakemberek dolgát tovább nehezíti, hogy sok pszichiátriai kórkép mutat hasonló tüneteket. Történtek próbálkozások objektív diagnosztikai bélyegek azonosítására (ezekre az endofenotípus névvel hívatkoztak), de ezek értelme a betegség függvényében kevésbé meghatározott. Az állatmodellek korlátozottan használhatóak. A genetikai háttér azonosítását nehezíti, hogy sok páciens viselkedésével a hajlamosító környezetet is "átörökíti". Négy kutatási irányt vázoltak fel: A nyers erő módszerét, amikor a minta elemszám növelésével akarnak gyenge asszociációt találni. A ritka variánsok keresése a második, míg a környezeti faktorok integrálása a harmadik módszer. Végezetül az adatbányászati eljárások alkalmazása a manapság legdivatosabb irány. A vizsgálatokhoz a következő programok használhatóak: GSEA, sigPathway, KGG, David, NetGSA, Pathway Express.
Grolmusz Vince: Gráfelmélet és az agy
Az előadás egy magyar konnektóm adatbázisról szólt, ami az agy egy olyan gráfelméleti leképezése, ahol a csúcsok a neuronokat, az élek pedig a szinapszisokat reprezentálják. Mivel jelenlegi ismereteink nem teszik lehetővé, hogy akár a Drosophila konnektómot modellezzünk, ezért úgynevezett ROI-kat használnak, ami neuronok egy csoportját jelöli. Hogy pontosan milyen csoportokat is takar, azt leginkább egy, az előadó szájából elhangzó mondat szemlélteti: "Azért szeretem [a ROI-kat], mert meg sem próbálja érzékeltetni, hogy itt anatómiai egység van".
A magyar konnektóm adatbázis itt érhető el. Az adatbázis segítségével rengeteg összehasonlításra nyílik lehetőség. Az előadás felvázolta, milyen különbségek lehetnek az idős és fiatal agy között, valamint a férfiak és nők között. Eredményeik többek között, hogy a nők agya jobb expander, mint a férfiaké, valamint kromatikus számszerűség kisebb idősebbek és nők esetében.
Tóth Brigitta: Agyi funkcionális kapcsolatok vizsgálta gráf elméleti elemzéssel
Itt a kutatók a EEG-vel meghatározták az agy funkcionális területeit. Akkor tekintettek funkcionális egységnek két területet, ha neurális aktivitás hasonló oszcillációt mutat. Az így detektált területeket gráfelméleti módszerekkel vizsgálták. Eredményeik egy része újszülöttek vizsgálatából ered. Összefüggést találtak a terhesség hossza és az idegrendszer centralizáltsága között. Idős emberek vizsgálata esetén azt figyelték meg, hogy a théta és alfa generátorok a kor előrehaladtával gyengülnek és alhálózatokra esnek szét. Patológiás esetekben az egészséges, szegregált hálózat centralizált lesz és az alhálózatok közötti kapcsolatok mértéke jelentősen csökken. Pusztán gráf elméleti elemzéssel képesek klasszifikálni a patológiás eseteket.
Gulyás Attila: Sokcsatornás agyi adatok elemzésének kérdései és problémái
Az előző előadásokkal szemben itt a kis struktúráktól haladtak a nagyobb szerveződési egységek felé, nevezetesen a jelátvitelben szerepet játszó fehérjék működésén keresztül akarják megérteni az agyi folyamatokat. Arra kíváncsiak, hogy a mikro szinten ható mintázatok hogyan alakítják ki a makro szintet. Itt is lehet gráfelméleti megközelítést használni, de itt más típusú gráfokra van szükség. Itt ugyanis a serkentő és gátló sejtek kölcsönhatásait kell elemezni. A serkentő sejtek hosszú távú kapcsolatot adnak, ezek alakítják a memóriát. A gátló sejtek pedig a modulációt biztosítják. Arra is kíváncsiak, hogy a serkentés/gátlás hogyan biztosít dinamikát, valamint ez a dinamika miként változik az időben. A másik fontos kérdés, hogy miként viselkednek perturbáció hatására?
Káli Szabolcs: Agykérgi idegsejt-hálózatok működésének matematikai modellezése: eredmények és kihívások
Az agyról keveset tudunk, mert egy sokváltozós rendszer, sok heterogén elemmel, melyek jellemzői állapotfüggőek. Ebből következően általános megoldás nincs. A lentről fel modellek nem használhatóak, mert nem lehet az összes paramétert felmérni és a megértést sem segítik elő. (Miről is beszélt Gulyás Attila?). Kénytelenek egyszerűsítéseket bevezetni, ha le akarják írni a folyamatokat. Az egyik ilyen egyszerűsítés, hogy a szinapszis jelfeldolgozó szerepét elhanyagolják. Csak kevés sejt típussal dolgoznak, egyszerűsített kapcsolatot feltételezve. A modellekből hiányzik az idő, mint paraméter. A végső cél természetesen, hogy minél realisztikusabb modellt állítsanak fel.
