Tutkijat nimesivät havaitun häiriön ”osastojen sekoittumiseksi” (increased compartment mingling). Tämä malli – jossa aktiiviset ja passiiviset perimän naapurustot sekoittuvat – esiintyi useissa solutyypeissä Alzheimer-aivoissa, ja sekoittumisen aste korreloi geenien ilmentymisen vähenemisen vakavuuden kanssa .
Nähdäkseen tämän ilmiön yksittäisen solun tarkkuudella tutkijat käyttivät uutta teknologiaa nimeltä GAGE-seq (Genome Architecture and Gene Expression sequencing). Tämä yksisolumenetelmä mittaa samanaikaisesti kaksi asiaa samasta solusta:
Tiimi yhdisti nämä mittaukset myös spatiaalisiin transkriptomikarttoihin ehjästä aivokudoksesta, mikä mahdollisti nähdä, missä aivoissa nämä muutokset tapahtuvat .
Löydösten lisäksi tutkijat rakensivat laskennallisen työkalun ymmärtääkseen, miten rakenteelliset perimämuutokset muuttavat geenien säätelyä. He kehittivät Hicformerin, syväoppivan tekoälymallin, joka analysoi:
Hicformer pystyy ennustamaan solutyyppikohtaista geenien aktiivisuutta näistä syötteistä. Tutkijat kuvasivat sitä laskennalliseksi testiympäristöksi, jolla voidaan ymmärtää, miten 3D-perimän muutokset saattavat aiheuttaa geenien virhesäätelyä Alzheimerissa .
Tämä tutkimus tarjoaa ensimmäisen yksittäisten solujen tason kuvan siitä, miten Alzheimerin tauti muokkaa perimän fyysistä arkkitehtuuria aivosolujen sisällä. Koska DNA:n 3D-laskostuminen ohjaa suoraan, mitkä geenit ovat päällä, ”osastojen sekoittumisen” löytyminen tarjoaa uuden molekulaarisen näkökulman tautiin. Löydökset voivat toimia tiekarttana terapeuttisten kohteiden tunnistamiseksi, jotka palauttavat oikean perimän järjestyksen ja geenien ilmentymisen sairastuneissa hermosoluissa .