A equipe cunhou o termo "aumento da mistura de compartimentos" para descrever a desorganização observada. Esse padrão — caracterizado pela mistura de 'bairros' genômicos ativos e inativos — estava presente em múltiplos tipos de células em cérebros com Alzheimer, e o grau de mistura se correlacionava com a severidade da perda de expressão gênica .
Para observar esse fenômeno em resolução de célula única, os pesquisadores usaram uma nova tecnologia chamada GAGE-seq (sigla em inglês para sequenciamento de arquitetura genômica e expressão gênica). Esse método de célula única mede simultaneamente duas coisas na mesma célula:
A equipe também integrou essas medições com mapas transcriptômicos espaciais de tecido cerebral intacto, permitindo visualizar onde no cérebro essas mudanças ocorrem .
Além da descoberta experimental, os pesquisadores construíram uma ferramenta computacional para explorar como as mudanças estruturais do genoma alteram a regulação gênica. Eles desenvolveram o Hicformer, um modelo de IA de deep learning que analisa:
O Hicformer é capaz de prever a atividade gênica específica de cada tipo celular a partir dessas entradas. Os pesquisadores o descreveram como uma 'bancada de testes' computacional para entender como as mudanças no genoma 3D podem levar à desregulação gênica no Alzheimer .
Este estudo fornece a primeira visão em nível de célula única de como a doença de Alzheimer remodela a arquitetura física do genoma dentro das células cerebrais. Como o dobramento 3D do DNA controla diretamente quais genes são expressos, a descoberta da "mistura de compartimentos" oferece uma nova lente molecular para entender a doença. Os achados podem servir como um roteiro para identificar alvos terapêuticos que restaurem a organização adequada do genoma e a expressão gênica em neurônios afetados .