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自闭症谱系障碍（ASD）的遗传机制复杂，其分子基础尚不明晰。为探究可变剪接（AS）在 ASD 中的作用，研究人员对 360 个西班牙 ASD 三联体进行研究。结果发现多个基因的剪接变异与 ASD 相关，且具有组织特异性。该研究为 ASD 的研究开辟了新方向。
自闭症，一种神秘而复杂的神经发育障碍，如同隐藏在黑暗中的谜题，一直困扰着科学界。它影响着患者的社交互动、沟通能力，还伴随着重复行为和狭隘兴趣，给患者及其家庭带来了沉重的负担。尽管其遗传度高达 80%，但经过多年研究，仍有很大一部分遗传结构未被揭示，这使得 ASD 的诊断在临床和科研中都困难重重。近年来，可变剪接（AS）逐渐进入科学家的视野，被认为可能是解开 ASD 遗传谜题的关键钥匙。AS 就像是细胞内的一个神奇 “剪辑师”，能从同一个基因 “剪辑” 出多种不同的转录本和蛋白质产物，在神经系统的发育、神经元的分化和成熟等过程中发挥着至关重要的作用。而且，已有研究发现，AS 的异常与多种神经发育障碍（NDDs）有关，这让科学家们猜测，它或许也是 ASD 发病机制中的重要一环。
在这样的背景下，来自西班牙圣地亚哥德孔波斯特拉大学（University of Santiago de Compostela）、马德里康普顿斯大学（Complutense University of Madrid）等机构的研究人员决心深入探索 AS 在 ASD 中的奥秘。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们理解 ASD 的发病机制带来了新的曙光。
研究人员开展了一项综合性研究，旨在识别、预测和验证西班牙 ASD 队列中的剪接变异，从而揭示其对 ASD 的潜在贡献。研究人员从西班牙的 360 个 ASD 三联体（即未受影响的父母和患病的先证者）入手，这些样本分别来自圣地亚哥和马德里的相关机构。他们首先利用 SpliceAI 这一先进的机器学习工具，对样本中的剪接变异进行预测。SpliceAI 能够精准地预测剪接位点和影响剪接的变异，研究人员通过设定严格的阈值（Δ≥0.8），筛选出高可信度的剪接变异。接着，为了进一步验证这些预测结果，研究人员使用了 SpliceVault 和 ABSplice 工具。SpliceVault 通过分析来自 GTEx v8 和序列读取存档（SRA）的 335,663 个参考 RNA 测序（RNA-seq）数据集，对剪接变异进行验证；ABSplice 则用于评估变异在 49 种人体组织中的特异性影响。此外，研究人员还利用了多个互补数据集进行基因验证和基因本体（GO）分析。
研究结果主要有以下几方面：
- 剪接变异的预测与验证：通过一系列严格的筛选和验证步骤，研究人员最终确认了 75.61% 的初始预测剪接变异。其中，有 43 个高可信度的剪接变异，这些变异在至少一个剪接位点的 SpliceAI Δ≥0.8，涉及到受体获得（AG）、受体丢失（AL）、供体获得（DG）和供体丢失（DL）等不同类型的预测。
- 组织特异性分析：研究发现，预测的剪接变异在不同组织中具有特异性。脂肪组织对 38.7% 的变异显示出最高得分，其次是大脑（32.1%）、睾丸和肾上腺（各 9.6%）。通过对相关基因在 GTEx 门户中的表达分析发现，部分在大脑组织中影响最大的基因，如 CACNA1I、SCN2A、DLGAP1 和 PRMT8 等，确实在大脑组织中表达较高；而在脂肪组织中影响最大的基因，其表达并不局限于脂肪组织。
- 聚类富集分析：研究人员构建了一个大脑特异性的功能相关基因网络，发现这些基因在与神经元功能相关的生物过程中显著富集，如调节化学突触传递、跨突触信号传导、突触可塑性、认知和记忆等。在分子功能方面，它们与钙调蛋白结合通道、跨膜受体蛋白激酶活性、钙离子通道等密切相关。与非剪接基因列表相比，剪接基因列表在功能富集上存在明显差异，非剪接基因列表在染色质重塑和组蛋白修饰等方面显著富集。
- 单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）分析：通过 scRNA-seq 分析发现，含有最高 ABSplice 分数变异的基因在所有神经元细胞类型中均过表达，而含有最低 ABSplice 分数变异的基因则表现为低表达。这表明可变剪接在神经元基因调控和功能中起着关键作用，可能有助于神经元细胞类型特异性特性的形成，并参与关键的神经元过程。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，尽管他们的研究取得了重要进展，但仍存在一些局限性。例如，研究样本量有限，且无法获取某些 ASD 数据集，这可能影响研究结果的普遍性。此外，由于缺乏样本和难以重新采样，无法进行体外验证，只能依靠计算机模拟验证，这也存在一定的局限性。不过，该研究首次深入探讨了 AS 在 ASD 中的作用，为后续研究指明了方向。未来的研究可以通过整合多组学数据，进一步探索剪接变异与其他调控机制之间的相互作用，深入研究这些变异对蛋白质功能、信号通路和细胞过程的影响，从而更全面地揭示 ASD 的发病机制。同时，研究人员还强调，虽然目前大多数预测的剪接变异的功能验证仍需进行，但计算机预测工具的结果可以为变异分类提供支持，有助于优先选择剪接变异进行后续的功能测试和实验验证。这项研究对于推动 ASD 的研究具有重要意义，为未来开发更有效的诊断方法和治疗策略奠定了基础。
