当你感冒或患上诸如糖尿病等慢性病时 机体的DNA表达是如何被改变的？

　　近日，一项刊登在国际杂志Nature Medicine上题为“Longitudinal personal DNA methylome dynamics in a human with a chronic condition”的研究报告中，来自中国四川大学和斯坦福大学的科学家们对人类在慢性病状况下机体的DNA甲基化动态学变化进行了纵向研究分析，

　　我们都知道，表观遗传学会调节基因的表达，同时表观遗传学在个体的精准化健康上扮演着关键角色，而同时其又受到了外界环境和个体生活方式的明显影响；文章中，研究人员在36个多月内对来自人类志愿者机体收集的外周血单核细胞(peripheral blood mononuclear cells，PBMCs)进行全基因组DNA甲基化和相应的转录组学分析研究，最后得到了28个甲基化组(methylome)以及57个转录组数据集。

　　研究者发现，DNA的甲基化改变与参与者机体葡萄糖水平频繁改变直接相关，同时机体的转录组学在诸如病毒感染等事件中会经历动态化的改变，在临床检测到机体葡萄糖水平升高之前，大部分的DNA综合甲基化组改变都会发生80-90天；而当研究人员对个体的甲基化组数据库进行深度分析后他们发现了空前数量的等位基因差异性的甲基化区域，这些区域会保持不变，同时其又优先于等位基因的特异性基因调节作用直接相关。本文研究结果表明，不同类型组学数据的改变或与个体机体不同的生理学方面直接相关，比如慢性疾病状态下的DNA甲基化和急性事件下的转录组学变化等。

　　我们都知道，人生来机体中就携带有一连串的特殊DNA序列，其以基因的形式存在，并能编码机体的多个特征，比如眼睛的颜色、身高，甚至机体特性等。通常情况下我们会认为这些基因并不会发生改变，但在现实中，这些基因的表达方式，以及其转化成为蛋白质的方式都会经常会发生变化的。

　　目前研究人员对其中所涉及的很多变化并不清楚，包括诸如感冒和较为复杂的慢性疾病如何影响机体基因的表达？这项研究中，Michael Snyder教授及其同事就通过研究阐明了其中所涉及的分子机制，此前研究人员尝试追踪机体在应对多种疾病时是如何在分子水平上发生改变的。这项研究中，研究人员通过深入研究就对此进行了深入解释，相关研究结果能够帮助阐明当遭遇感冒或慢性病发作时机体的分子机器是如何被干扰的。

　　在过去近乎三年时间里，研究者Snyder共患过6次感冒，其中两次感冒后其机体的血糖水平显著升高，达到了糖尿病的水平。在每一次病毒性疾病暴发期间，研究者Snyder就会观察到其机体中转录组学会发生明显变化，转录组学即是提示机体基因活性水平的DNA分子目录。

　　在每一种疾病患病期间，一组参与机体免疫反应发生的核心基因就会被激活，提到这一点我们很多人都能够理解，但每一次的病毒感染却会诱发一组单独的基因发生激活，这就能够反映机体的感染是由不同类型病毒所诱发的状况。当研究者Snyder从每一次的细菌/病毒感染中恢复过来后，其机体的转录组又会恢复到正常状况，同时机体的免疫反应基因的活性也会被抑制，而这一切都是在意料之中的。

　　当Snyder对其机体基因组的DNA甲基化修饰进行研究后他得到了非常有意思的结果，DNA分析结果表明，其机体DNA的甲基化模式在过去三年里仅发生了两次改变，这两次变化都是在研究者Snyder机体的血糖上升之前发生的，换句话说，在血糖失调时和糖尿病发作时其机体的DNA就会被修饰，这些变化中有许多都是在已知的代谢控制中起作用的基因附近发生的。Snyder说道，我们都知道，甲基化修饰与基因活性的改变直接相关，即甲基基团的存在通常会关闭基因表达，同时这些代谢基因的调节序列也会受到干扰，从而诱发机体血糖水平异常，促进糖尿病发生。

　　让研究人员不可思议的是，甲基化组的改变会在机体血糖水平升高之前发生，由于其是提前发生的，这或许就是一种特殊的信号提示，甲基化改变实际上或许会诱发机体葡萄糖水平的异常，一旦机体葡萄糖水平下降，甲基化水平也会随之下降。这项研究中，研究人员首次在糖尿病前期过程中观察到了机体所发生的变化，这对于理解不同类型糖尿病的发病机制至关重要，同时对于开发新型疗法来有效逆转糖尿病发生，甚至研究其它相关疾病也意义重大。

　　研究者Snyder以这种方式对他自身监测了8年时间，尽管本文研究只报道了其中3年的变化，在此期间，Snyder定期提取其自身的血液样本进行DNA和RNA的分析，他希望能够尽可能收集到更多的信息来阐明当遭遇病原体入侵或糖尿病发生时，机体的分子“蓝图”是如何发生改变的。

　　下一步研究者还想通过更为深入的研究来观察这些改变是否也存在于其它研究对象中，虽然不可能像监测自身机体那样对一大群人进行有效监测，但研究者表示，他们下一步将准备对100名多年来参与类似研究的人群进行深度分析。

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