इस घटना को एकल-कोशिका स्तर पर देखने के लिए, शोधकर्ताओं ने GAGE-seq (जीनोम आर्किटेक्चर एंड जीन एक्सप्रेशन सीक्वेंसिंग) नामक एक नई तकनीक का उपयोग किया। यह एकल-कोशिका विधि एक ही कोशिका में एक साथ दो चीजों को मापती है:
टीम ने इन मापों को बरकरार मस्तिष्क ऊतक के स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक मानचित्रों के साथ भी एकीकृत किया, जिससे उन्हें यह देखने में मदद मिली कि मस्तिष्क में ये परिवर्तन कहाँ होते हैं ।
प्रयोगात्मक खोज के अलावा, शोधकर्ताओं ने यह पता लगाने के लिए एक कम्प्यूटेशनल टूल बनाया कि संरचनात्मक जीनोम परिवर्तन जीन नियमन को कैसे बदलते हैं। उन्होंने Hicformer विकसित किया, जो एक डीप-लर्निंग AI मॉडल है जो निम्नलिखित का विश्लेषण करता है:
Hicformer इन इनपुट से कोशिका-विशिष्ट जीन गतिविधि की भविष्यवाणी कर सकता है। शोधकर्ताओं ने इसे यह समझने के लिए एक कम्प्यूटेशनल परीक्षण क्षेत्र (टेस्ट बेड) के रूप में वर्णित किया कि कैसे 3D जीनोम में बदलाव अल्जाइमर में जीन के गलत नियमन (मिसरेगुलेशन) को जन्म दे सकते हैं ।
यह अध्ययन पहली बार एकल-कोशिका स्तर पर दिखाता है कि अल्जाइमर रोग मस्तिष्क कोशिकाओं के अंदर जीनोम की भौतिक संरचना को कैसे नया रूप देता है। चूंकि डीएनए की 3D फोल्डिंग सीधे नियंत्रित करती है कि कौन से जीन व्यक्त होते हैं, इसलिए "कम्पार्टमेंट मिंगलिंग" की खोज रोग पर एक नया आणविक दृष्टिकोण प्रदान करती है। ये निष्कर्ष प्रभावित न्यूरॉन्स में उचित जीनोम संगठन और जीन अभिव्यक्ति को बहाल करने वाले चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने के लिए एक रोडमैप के रूप में काम कर सकते हैं ।