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　　近日，一項刊登在國際雜誌Nature Genetics上的一篇研究報告中，來自西奈山醫院的研究人員應用一種新型的機器學習方法對超過10萬多人進行研究，在大腦13個區域中鑑別出了413個與精神分裂症相關的基因，通過對組織中的基因表達情況進行檢測分析不僅能幫助研究者鑑別出與精神分裂症相關的基因，還能發現出現異常表達的大腦區域。

　　儘管影響不到全球2%的人羣，但精神分裂症依然是引發人羣機體殘疾的主要原因之一，雖然該病流行率較低，但其對公共衛生和社會經濟會造成重大的影響，主要是患者的再入院及治療費用等。更重要的是，儘管普遍認爲多個基因會增加精神分裂症的風險，但研究者並不清楚這背後的具體分子機制。

　　這項研究中，研究人員利用全基因組關聯性研究聯合轉錄組歸責（Transcriptomic imputation）研究，在組織水平的分辨率下對精神分裂症相關的疾病進行了鑑定；研究者觀察了遺傳代碼多個位點的差異來觀察是否在具有特定特徵的個體機體中更容易發現突變，比如精神分裂症，轉錄組歸責是一種新型的機器學習技術，其能幫助研究者在不易接近的組織（比如大腦中）中檢測疾病和基因表達之間的關聯。

　　研究者對40299名精神分裂症患者和62264名對照進行研究，結果發現，與精神分裂症相關的基因或許在整個發育過程中都會進行表達，包括孕期特殊階段、個體青春期和成年期等。此外研究者還分析了介導不同精神分裂症風險的大腦不同區域的特性，發現大多數關聯都來自於大腦背外側前額葉皮質區域（dorsolateral prefrontal cortex）。

　　研究者Laura Huckins教授說道，我們所開發的預測模型或能幫助研究精神分裂症中的預測基因的表達情況，並鑑別出與精神分裂症相關的新型風險基因；尤其是我們發現在機體發育過程中精神分裂症風險基因一直處於表達狀態，包括孕早期等。最後研究者表示，通過利用轉錄組歸責技術結合全基因組關聯性研究，我們希望後期不僅能夠闡明與精神分裂症相關的新型風險基因，還能爲開發新型精神分裂症治療手段提供靶點和思路。