Krožeče ravni izražanja mikroRNA, povezane z motnjami pri internetnem igranju (2018)

. 2018; 9: 81.

Objavljeno na spletu 2018 Mar 12. doi:  10.3389 / fpsyt.2018.00081

PMCID: PMC5858605

PMID: 29593587

Minimalizem

Ozadje

Zasvojenost z uporabo interneta in spletnih iger je potencialna psihiatrična motnja, imenovana motnja internetnih iger (IGD). Poročali so o spremenjenih profilih izražanja mikroRNA (miRNA) v krvi in ​​možganskih tkivih bolnikov z določenimi psihiatričnimi motnjami in jih predlagali kot biomarkerje. Vendar pa ni bilo poročil o krvnih miRNA profilih pri IGD.

Metode

Za odkrivanje miRNA, povezanih z IGD, smo analizirali profile izražanja miRNA vzorcev 51 (25 IGD in 26 kontrole) s pomočjo TaqMan nizke gostote miRNA Array. Za validacijo smo izvedli količinsko PCR s povratno transkripcijo z 36 neodvisnimi vzorci (20 IGD in 16 kontrole).

Rezultati

Z odkrivanjem in neodvisno validacijo smo identificirali tri miRNA (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p, hsa-miR-652-3p), ki so se v skupini IGD močno znižali. Posamezniki z vsemi tremi spremembami miRNA so imeli veliko večje tveganje za IGD kot tisti brez sprememb [kvoto razmerja (ALI) 22, 95% CI 2.29 – 211.11] in OR so povečali odmerek, odvisno od števila spremenjenih miRNA. Predvideni ciljni geni treh miRNA so bili povezani z nevronskimi potmi. Raziskali smo ekspresijo beljakovin treh spodnjih tarčnih genov z Western blotom in potrdili, da je bila ekspresija GABRB2 in DPYSL2 v skupini z IGD bistveno večja.

zaključek

Opazili smo, da so izrazi hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p in hsa-miR-652-3p pri bolnikih z IGD znižani. Naši rezultati bodo v pomoč pri razumevanju patofiziologije IGD.

ključne besede: Motnje internetnih iger, mikroRNA, biomarker, odvisnost, Western blot

Predstavitev

Zasvojenost z internetom in internetnimi igrami ni samo družbeni pojav v državah z obsežno infrastrukturo za dostop do interneta, temveč potencialna psihiatrična motnja, imenovana motnja internetnih iger (IGD) (-). Po epidemioloških poročilih je stopnja razširjenosti IGD pri mladostnikih med državami različna in sega od 0.8 do 26.7% (). Študije še posebej kažejo na stopnjo razširjenosti nad 10% pri mladostnikih v mnogih azijskih državah, kot so Južna Koreja, Kitajska, Tajvan, Hong Kong in Singapur (). IGD je povezan z okvaro kognicije, psihosocialnih odnosov in vsakdanjega življenja; na primer upadanje uspešnosti ali poklicne uspešnosti (-). IGD je zdaj vključen v oddelek III (Pogoji za nadaljnje preučevanje) pete revizije Diagnostičnega in statističnega priročnika duševnih motenj (DSM-V) (). Kljub klinično-socialnemu pomenu pa je o molekularno genetskem mehanizmu, ki stoji za IGD, malo znanega.

Nedavne obsežne študije dvojčkov kažejo na genetsko ozadje IGD (, ). Vink in sod. raziskal posamezne razlike v kompulzivni uporabi interneta z monozigotskimi in dizigotičnimi dvojčki 5,247 v nizozemskem registru dvojčkov in poročal, da so 48% razlik pojasnili z genetskimi dejavniki (). Li in sod. opazovali pare 825 kitajskih mladostniških dvojčkov in poročali, da so genetski dejavniki pojasnili 58 – 66% razlik (). V skladu s tem polimorfizmi genov, ki sodelujejo v nevrotransmisiji, kogniciji in pozornosti, kot so gen D2 receptorja za dopamin (DRD2) gen kateholamin-O-metiltransferaze (COMT), gen za prenašanje serotonina (5HTTLPR), in holinergični receptor nikotinski gen alfa 4 (CHRNA4) so poročali, da so pomembno povezane z odvisnostjo od interneta (-). Nedavno sta Kim in sod. pregledali različice več kot 100 kandidatnih genov, povezanih s proizvodnjo, delovanjem in presnovo nevrotransmiterjev z analizo zaporedja naslednje generacije in poročali, da je rs2229910 od NTRK3 gen je povezan z IGD ().

Poleg genetskih dejavnikov je tudi dobro znano, da nevrobehevioralne fenotipe epigenetsko nadzirajo nekodirajoče RNA, vključno z mikroRNA (miRNA) (, ). miRNA so majhne nekodirane enoverižne molekule RNK (približno dolžine približno 20 – 23 nukleotidov), ki negativno uravnavajo ekspresijo genov, ki kodirajo beljakovine, z degradacijo mRNA in igrajo kritično vlogo v patofiziološkem procesu različnih bolezni (). Podatki o dokazu so pokazali, da je miRNA v človekovem centralnem živčnem sistemu (CNS) v izobilju in delujejo tako, da naravnajo ravni izražanja svojih ciljnih genov, ki sodelujejo pri razvoju in zorenju sistema CNS (). Nedavne študije so pokazale, da so profili izražanja miRNA spremenjeni v možganskem tkivu bolnikov s psihiatričnimi motnjami, kar kaže na to, da bi lahko bili njihovi izraženi profili biomarkerji za psihiatrične motnje (, , ). Na primer s postmortem analizo, Lopez et al. poročali, da je izražanje miR-1202, ki uravnava izražanje metabotropnega gena za receptor glutamat-4 in napoveduje odziv na antidepresiv, v predfrontalnih tkivih skorje pri bolnikih z večjo depresivno motnjo zmanjšano (). Glede presejanja biomarkerjev ima ta pristop jasno omejitev, saj je biopsija tkiva CNS za presejanje nemogoča. Ker lahko miRNA odkrijemo v krvi (plazmi ali serumu), imajo cirkulirajoče miRNA zagotovo prednost kot neinvazivni biomarkerji pri nevropsihiatričnih motnjah. Vendar do danes še ni bilo nobenih študij o kroženju profilov miRNA pri IGD. Boljše razumevanje cirkulacijskih profilov izražanja miRNA bi lahko pomagalo razjasniti mehanizem razvoja IGD in olajšati klinično prevajanje.

V tej raziskavi smo želeli prepoznati označevalce miRNA, povezane z IGD, z opazovanjem različno izraženih plazemskih miRNA med IGD in kontrolnimi skupinami ter raziskali njihove biološke posledice.

Materiali in metode

Študijski predmeti

Anketirali smo najstnike 3,166 (v starosti 12 – 18 let) z uporabo DSM-V IGD točkovanja. Med njimi je bil 251 (moški 168 in ženske 83) diagnosticiran kot IGD v skladu z merili DSM-V (). Informirano soglasje za to študijo je dalo skupno število posameznikov 91 (49 IGD in 42 kontrole). Med njimi so bili po merilih za izključitev izključeni štirje posamezniki. Končno so bili v to študijo vključeni posamezniki 87 (preiskovanci 45 IGD in zdravi kontrolni posamezniki 42). Med njimi so bili kot odkritje iz 51 v 25 rekrutirani udeleženci 26 (pacienti 2014 IGD in kontrolniki 2016). Ostali udeleženci 36 (pacienti 20 IGD in kontrolniki 16) so bili izbrani kot neodvisni validacijski niz iz 2016. Vsi udeleženci so bili korejski posamezniki, vpisani iz bolnišnice St. Mary Mary v Seulu (Seul, Južna Koreja) in bolnišnice v Seulu National University Boramae (Seul, Južna Koreja). Vsi udeleženci so bili pod strukturiranim intervjujem psihiatra, ki je temeljil na korejskem seznamu Kiddie za afektivne motnje in shizofrenijo (K-SADS-PL) (). Vsi sodelujoči so zaključili podtestove za oblikovanje blokov in besedišče korejsko-wechslerjeve inteligence lestvice za otroke, izdaja 4th (K-WISC-IV) (). Impulzivnost je bila ocenjena z Barrattovo lestvico impulzivnosti (BIS) (). Za oceno osebnostne dimenzije sta merili lestvice za zaviranje vedenja (BInS) in sistem za vedenjski aktivacijski sistem (BAS).). Kriteriji za izključitev so vključevali pretekle ali sedanje večje zdravstvene motnje (npr. Diabetes mellitus), nevrološke motnje (npr. Motnje epileptičnega napada, poškodbe glave), psihiatrične motnje (npr. Velika depresivna motnja, anksiozne motnje), duševna zaostalost ali kakršna koli zloraba snovi (npr. , tobak, konoplja, alkohol). Splošne značilnosti predmetov študije so povzete v tabeli Tabela1.1. To študijo je odobril institucionalni revizijski odbor Medicinske fakultete Korejske katoliške univerze (MC16SISI0120). Vsi udeleženci in njihovi starši so dali pisno informirano soglasje.

Tabela 1

Splošne značilnosti predmetov študije.

 DiscoveryPotrditevKombinirano
 
 NadzorIGDP-vrednostNadzorIGDP-vrednostNadzorIGDP-vrednost
N2625 1620 4245 
Starost (leta)
Mediana (min – max)13 (12 - 17)13 (12 - 15)0.75915 (13 - 18)14.5 (12 - 18)0.62814 (12 - 18)14 (12 - 18)0.509
Tedenske internetne igre (h)
Mediana (min – max)5.25 (2 - 17)18 (6 - 46)1.27E – 6a5.5 (2 - 23)8 (1 - 112)0.3745.5 (2 - 23)14 (1 - 112)1.63E – 5a
Mesečni dohodek gospodinjstva (v milijonih KRW)
Mediana (min – max)5 (1 - 9)3 (1 - 9)0.5884 (4 - 4)2 (2 - 2)1.0005 (1 - 9)3 (1 - 9)0.460
Izobraževanje (leta)
Mediana (min – max)8 (7 - 9)8 (7 - 9)0.58412 (12 - 12)6 (6 - 13)0.3058 (7 - 12)8 (6 - 13)0.269
K-WISC: zasnova blokov
Mediana (min – max)10.5 (4 - 17)10 (4 - 16)0.54410 (3 - 16)12.5 (4 - 15)0.12510 (3 - 17)11 (4 - 16)0.598
K-WISC: besedišče
Mediana (min – max)9 (5 - 17)7 (5 - 13)0.1749.5 (8 - 15)11.5 (5 - 15)0.5959 (5 - 17)9 (5 - 15)0.527
KS
Mediana (min – max)24 (17 - 36)37 (22 - 51)3.81E – 6a29 (17 - 34)59 (22 - 108)1.2E – 5a25 (17 - 36)40 (22 - 108)2.05E – 10a
BIS
Mediana (min – max)63 (35 - 75)67.5 (45 - 81)0.08061 (45 - 79)63 (32 - 82)0.83562 (35 - 79)65 (32 - 82)0.240
NIZKA
Mediana (min – max)31 (15 - 40)31 (13 - 51)0.55836.5 (22 - 48)34 (27 - 52)1.00032 (15 - 48)34 (13 - 52)0.637
BInS
Mediana (min – max)18 (10 - 26)17.5 (13 - 27)0.64218.5 (12 - 25)20 (13 - 21)0.13818 (10 - 26)19 (13 - 27)0.302
 

IGD, bolniki z motnjami spletnih iger; KS, korejska lestvica nagnjenosti k internetni odvisnosti; BIS, Barrattova lestvica impulzivnosti; BAS, vedenjski aktivacijski sistem; BInS, sistem zaviranja vedenja; KRW, korejski zmagovalec.

aP <0.05 (Mann – Whitney – Wilcoxonov test).

Eksperimenti TaRM Array Array Array Array Array Array (TLDA)

Vsakemu udeležencu smo odvzeli periferno kri in jo v 4 h prenesli v laboratorij, da bi zmanjšali lizo krvnih celic. Vzorec je pri sobni temperaturi centrifugiral pri 3,000 vrt./min. Nato smo zbrali supernatant (plazemski sloj), ne da bi kontaminirali krvne celice. Cirkulirajoče miRNK smo ekstrahirali s TaqMan prečiščevalnim kitom MiRNA ABC (Human Panel A; Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, ZDA) v skladu z navodili proizvajalca. Na kratko smo zmešali 10 µl vzorca plazme in 50 µL pufra ABC. Po hibridizaciji s ciljno specifičnimi magnetnimi kroglicami za anti-miRNA smo vezane miRNA eluirali iz kroglic z 100 µL elucijskega pufra. V fazi odkritja smo miRNA 100 pregledali iz vzorcev plazme 381 (51 IGDs in kontrole 25) z uporabo TaqMan prečiščevalnega kompleta miRNA ABC (Human Panel A; Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, ZDA) v skladu z navodili proizvajalca. Megapleks povratne transkripcije in reakcije pred amplifikacije so bile izvedene za povečanje količine cDNA za analizo izražanja miRNA z uporabo MegaplexPreAmp Primers Human Pool A in TaqManPreAmp Master Mix (Thermo Fisher Scientific). TLDA plošča A v26 (Thermo Fisher Scientific) je bila izvedena po sistemu PCR v realnem času ViiA2.0 (Thermo Fisher Scientific) za oceno izražanja miRNA. Surovi podatki so bili obdelani s programom ExpressionSuite Software v7 (Thermo Fisher Scientific) za določitev vrednosti Ct za vsako miRNA.

Analiza podatkov za TLDA

Najprej smo izmerili pražne cikle (vrednost Ct) vsake miRNA. miRNA z vrednostjo Ct> 35 so bile nezaznavne in izključene iz nadaljnje analize. Vse vrednosti Ct so bile normalizirane na vrednost Ct miR-374b (vrednost ΔCt), ene najbolj stabilno izraženih miRNA, ki krožijo v človeški plazmi (). Izračunano je bilo razmerje spreminjanja krat-spremembe log2 (vrednost ΔΔCt) z uporabo srednjih vrednosti kontrolnih vzorcev kot kalibratorja v paketu HTqPCR v Bioprevodniku (). Relativna kvantifikacija (RQ) vsake tarče miRNA je bila definirana kot 2−ΔΔCt. Za hipotetično testiranje razlike v izražanju med dvema skupinama smo uporabili nadomestno analizo spremenljivk (SVA) za zajem heterogenosti, kot so šaržni učinki v poskusih z uporabo sva paket v Bioprevodniku (). miRNA z a P-vrednosti <0.05 se je med obema skupinama bistveno razlikovala.

Analiza obogatitve gena

Za analizo obogatitve nabora genov smo uporabili ToppFun v ToppGene Suite () sklepati na znatno obogateno gensko ontologijo (GO) () izrazov, poti in izrazov bolezni. Kot vložek za ta pristop smo uporabili 1,230 predvidene ciljne gene kandidatk miRNA. Analiza poti je bila uporabljena za iskanje pomembnih poti predvidenih ciljnih genov glede na poti KEGG, BioCarta, Reactome, GeneMAPP in MSigDBin ToppGene. Pomen pogojev funkcionalne obogatitve je bil določen na podlagi prilagojenih Bonferroni P-vrednost.

Kvantitativno preverjanje in podvajanje PCR (qRT-PCR) s povratno transkripcijo

Za potrditev miRNA 10, ki so bile v fazi odkritja različno izražene, smo qRT-PCR izvedli s pomočjo TaqMan MicroRNA analize (miR-15b-5p, #000390; miR-26b-5p, #000407; miR-29p # 3p, #000413, # 125p, X5b, 000449; miR-200b-3p, #002300; miR-337c-5p, #002156; miR-411-5p, #001610; miR-423-5p, #002340; miR-483p, #5; miR-002338X, #652; -3p, #002352 in miR-7-4366596p, #2) in sistem ViiAXNUMX (Life Technologies) v skladu s protokolom proizvajalca. Deset nanogramov skupne RNA je bilo pretvorjeno v prvo verigo cDNA z miRNA-specifičnimi temeljnimi materiali z uporabo TaqMan MicroRNA povratne transkripcijskega kompleta (#XNUMX, Life Technologies), ki mu je sledil PCR v realnem času s TaqMan sondami. RQ vsake miRNA je bil opredeljen kot XNUMX−ΔCt, kjer je ΔCt razlika mejnih ciklov za zadevni vzorec, normalizirana glede na endogeno miRNA (miR-374b-5p, #001319). Vse reakcije PCR smo izvedli v treh izvodih in njihove vrednosti Ct so bile povprečne. Izračunali smo količnik sprememb log2 krat-spremembe (ΔΔCt) vsake miRNA na enak način kot v matrični analizi. Neparaparaterski preskus Mann – Whitney – Wilcoxon je bil izveden za testiranje razlik v nivoju izražanja miRNA v dveh skupinah s pragom Pvrednost 0.05.

Western Blot analiza

Vsak vzorec seruma je bil najprej izčrpan iz vrhunskih beljakovin z veliko številčnostjo 14 (albumin, imunoglobulin G, imunoglobulin A, serotransferrin, haptoglobin, antitripsin alfa-1, fibrinogen, alfa-2 makroglobulin, alfa-1 kislin glikoprotein, imunoglobulin A, , apolipoprotein A-II, dopolni C3 in transtretin) z uporabo stolpca MARS-14 (4.6 × 50 mm, Agilent Technology, Santa Clara, Kalifornija, ZDA) pred analizo western blota. Nevezana frakcija, dobljena iz stolpca MARS-14, je bila koncentrirana z uporabo centrifugalnega filtra Amicon Ultracel-3 (odrez 3 kDa), nato pa je bila določena koncentracija beljakovin po metodi bicinhoninske kisline. Enake količine (od 10 do 30 µg) kontrolnih in IGD vzorcev seruma smo ločili na 4 – 20% Mini-PROTEAN TGX prednastavljeni gel (Bio-Rad, CA, ZDA) in prenesli na membrano poliviniliden difluorida. Nato je bila membrana blokirana v TBS-T (190 mM NaCl, 25 mM Tris-HCl, pH 7.5 in 0.05% Tween 20) z 5% nemastnim suhim mlekom pri sobni temperaturi 30 min. Membrane so nato inkubirali s primarnimi protitelesi proti DPYSL2 (1: 500, Novus Biologicals, Littleton, CO, ZDA), GABRB2 (1: 1000, Abcam, Cambridge, MA, ZDA) in CNR1 (1: XzUMX: 100: 4: 1: Cruzum, 500: , Inc., Santa Cruz, Kalifornija, ZDA), DUSP15 (1: 500, MybioSource, San Diego, Kalifornija, ZDA) in PI5 (4: 1, MybioSource, San Diego, Kalifornija, ZDA) v TBS-T z 1,000 % nemastnega suhega mleka pri 1 ° C čez noč, nato pa z ustreznimi sekundarnimi protitelesi bodisi govejega protitelesa (1,000: 1, Santa Cruz Biotechnology) bodisi kozjega zajca (1: XNUMX, Cell Signaling, Beverly, MA, ZDA ) konjugirana s hrenovo peroksidazo pri sobni temperaturi XNUMX h. Zaznavanje signalov je bilo izvedeno s pomočjo hemiluminescence z ECL reagentom (GE healthcare, Piscataway, NJ, ZDA). Rezultate Western blota smo količinsko opredelili s programsko opremo za analizo TotalLab XNUMXD (nelinearna dinamika, Newcastle upon Tyne, Velika Britanija). Nato smo vrednost razmerja denzitometrije izračunali z deljenjem vrednosti denzitometrije vsakega vzorca, kot je opisano drugje (). Za kontrolo normalizacije je bil za vsak poskus uporabljen vzorec seruma, zbran iz 46 IGD, in kontrolni vzorci. Statistično pomembnost smo določili z neparametričnim testom Mann – Whitney – Wilcoxon s pragom Pvrednost 0.05.

Rezultati

Značilnosti predmetov študija

Demografske in klinične značilnosti preiskovancev so prikazane v tabeli Tabela1.1. Ko smo primerjali IGD in kontrolne skupine glede na korejsko lestvico nagnjenosti k internetu (K-Skale), kot je opisano drugje (, ), skupina IGD je pokazala bistveno višjo srednjo vrednost K-lestvice kot kontrolna skupina (37 v primerjavi z 24, P = 3.81 × 10-6) (Tabela (Tabela1) .1). Srednji tedenski čas, porabljen za internetno igranje v skupini IGD, je bil bistveno daljši kot pri kontrolah (18 v primerjavi z 5.25 h, P = 1.27 × 10-6). Medtem ko ni bilo pomembne razlike med dvema skupinama glede na starost, mesečni dohodek gospodinjstva, trajanje izobraževanja, oblikovanje blokov in besedni rezultati podtestov K-WISC, BIS, BInS in BAS.

Diferencialno izražene miRNA med IGD in kontrolami

Za odkrivanje miRNA, povezanih z IGD, smo sprejeli dvostopenjski (odkritje in neodvisno preverjanje veljavnosti). Oblika študije in celotna strategija sta prikazana na sliki S1 v dodatnem gradivu. V fazi odkritja smo analizirali profile izražanja miRNA vzorcev 51 (25 IGD in 26 kontrole) z uporabo miRNA matrike, ki vsebuje 384 miRNA. Ugotovljeno je bilo, da se stopnje ekspresije miRNA 10 bistveno razlikujejo med IGD in kontrolnimi skupinami (preglednica (Tabela2) .2). Relativne stopnje izražanja teh 10 miRNA so prikazane na sliki Slika1.1. Med njimi sta bila dva (hsa-miR-423-5p in hsa-miR-483-5p) uregulirana in osem (hsa-miR-15b-5p, hsa-miR-26b-5p, hsa-miR-29p-3b, Xsa hsa-miR-125b-5p, hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-337c-5p, hsa-miR-411-5p in hsa-miR-652-3p) so bili v skupini I znižani.

Tabela 2

Diferencialno izražene mikroRNA (miRNA) in spremembe krat.

miRNADiscoveryPotrditevKombinirano
 
 P-vrednostSpremeni sprememboP-vrednostSpremeni sprememboP-vrednostSpremeni spremembo
hsa-miR-15b-5p0.0330.8290.6941.1190.3810.947
hsa-miR-26b-5pa0.0080.8710.0490.8410.0130.857
hsa-miR-29b-3p0.0050.4000.5601.1870.0890.647
hsa-miR-125b-5p0.0210.5820.2900.9500.0690.723
hsa-miR-200c-3pa0.0110.3360.0030.5422.93 × 10-50.415
hsa-miR-337c-5p0.0090.3850.5820.8720.0200.553
hsa-miR-411-5p0.0040.3220.3361.2820.1580.595
hsa-miR-423-5p0.0261.3870.1890.9550.5181.175
hsa-miR-483-5p0.0181.8610.7651.4130.2111.647
hsa-miR-652-3pa0.0190.7150.0490.8770.0110.782
 

amiRNA so se dosledno spreminjale tako v odkrivanju kot v potrditvi.

 

Zunanja datoteka, ki vsebuje sliko, ilustracijo itd. Ime predmeta je fpsyt-09-00081-g001.jpg

Relativne stopnje izražanja 10 različno izraženih miRNA. Relativna kvantifikacija (RQ) se je normalizirala na miR-374b-5p.

qRT-PCR Validacija kandidatk miRNA

Za potrditev miRNA kandidatk 10 smo izvedli qRT-PCR z neodvisnim validacijskim naborom (20 IGD in 16 kontrole) (Tabela S1 v dodatnem materialu). Tri od teh miRNA (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p in hsa-miR-652-3p) so bile v skupini IGD v validacijskem nizu znatno znižane (tabela (Tabela2) .2). Trije drugi miRNA (hsa-miR-337c-5p, hsa-miR-125b in hsa-miR-423-5p) so bili prav tako znižani v skupini IGD, vendar ne bistveno. Preostali štirje miRNA (hsa-miR-15b-5p, hsa-miR-29b-3p, hsa-miR-411-5p in hsa-miR-423-5p) so bili v validacijskem nizu izraženi nasprotno. Ko smo kombinirali naloge za odkrivanje in preverjanje (skupno 45 IGD subjektov in kontrol 42), so bile tri potrjene miRNA dosledno pomembne (tabela (Tabela2) .2). Podrobne informacije, kromosomske lokacije, zrele sekvence in nivoji ekspresije v CNS teh treh miRNA so na voljo v tabeli S2 v dodatnem materialu.

Sinergistični učinek sočasne spremembe treh miRNK na tveganje IGD

Za oceno kombiniranega učinka treh miRNA smo opazili razmerja kvot (OR) štirih podskupin (s spremembami mikroRNA 0, 1, 2 ali 3). sprememba miRNA je bila določena z vrednostjo RQ, kot je opisano v razdelku "Materiali in metode. "Ker so bili vsi trije markerji miRNA v skupini IGD znižani, je miRNA, katere vrednost RQ je bila pod eno, spremenjena kot spremenjena. Podrobne informacije o vrednosti RQ vsakega preiskovanca za tri miRNA so na voljo v tabeli S3 v dodatnem materialu. Za vsako podskupino so bili kvoti izračunani kot razmerje med številom kontrol in deležem IGD-jev, nato je bil vsak OR izračunan z deljenjem kvot vsake podskupine s kvotami podskupine brez kakršnih koli sprememb miRNA. Pri posameznikih s tremi spremembami miRNA je bilo tveganje 22-krat večje kot pri tistih brez kakršnih koli sprememb miRNA (ALI 22, 95% CI 2.29 – 211.11). OR so pokazali naraščajoči trend s številom spremenjenih miRNA iz 0 v 3 (r2 = 0.996) (slika (Figure22).

Zunanja datoteka, ki vsebuje sliko, ilustracijo itd. Ime predmeta je fpsyt-09-00081-g002.jpg
Odmerna razmerja (ORs) glede na število znižanih markerjev mikroRNA (miRNA). Vrednosti nad oceno točk so OR (95% interval zaupanja).

GO in potna analiza ciljnih genov kandidatk miRNA

Da bi dobili vpogled v funkcije treh markerjev miRNA, ki so bili v skupini IGD bistveno manj regulirani, so predvideli njihove ciljne gene z uporabo baze miRWalk 2.0 (). Štirje algoritmi (miRWalk, miRanda, RNA1,230 in Targetscan) so s pomočjo baze miRWalk dosledno napovedovali skupno 22 gene-) (Tabela S4 v dodatnem gradivu). Analiza obogatitve nabora genov z uporabo ToppFun v ToppGene Suite je pokazala, da so bili ciljni geni teh miRNA pomembno povezani z živčnimi razvojnimi potmi, kot so "vodenje po Axonu" in izrazi GO, kot je "nevrogeneza" (tabela S5 v dodatnem materialu).

Izražanje predvidenih ciljnih genov

Med spodnjimi ciljnimi geni treh miRNK so 140 napovedovali hkrati za dve ali več miRNA (tabela S4 v dodatnem materialu). Za raziskovanje, ali se njihove ravni ekspresije beljakovin v ciljnih genih navzdol po pretoku razlikujejo med IGD in kontrolnimi skupinami, smo izbrali gene 2 (DUSP4 in PI15), ki so predvideni kot ciljne vrednosti vseh miRNA 3 in dodatnih genov 3 (GABRB2, DPYSL2in CNR1) od tistih, ki so napovedali miRNA 2 in izvedli Western blot analizo z vzorci plazme iz 28 IGD-jev in kontrolnikov 28, ki so bili na voljo za poskus. Primerjali smo izraze petih tarč med IGD in kontrolnimi skupinami z merjenjem intenzitete in površine pasu, kot je opisano drugje (). Med njimi so ravni izražanja DPYSL2 (28 IGD in 28 kontrole, P = 0.0037) in GABBR2 (27 IGD in 28 kontrol, P = 0.0052) so bili v skupini IGD bistveno višji (slika (Figure3) .3). Vendar pa nismo mogli opaziti diferencialnih izrazov CNR1 (P = 0.0853), DUSP4 (P = 0.5443) in PI15 (P = 0.6346).

 

Zunanja datoteka, ki vsebuje sliko, ilustracijo itd. Ime predmeta je fpsyt-09-00081-g003.jpg

Slike z zahodno blot in okvirčki s pikami, ki prikazujejo izraz () DPYSL2 in (B) GABRB2. Tako proteini DPYSL2 kot GABRB2 so pokazali pomembne razlike v stopnjah izražanja med motnjo internetnega igranja (IGD) in kontrolnimi vzorci (P-vrednost <0.05). Oba proteina sta bila izražena na višjih ravneh v vzorcih IGD.

Razprava

Poročalo se je, da so miRNA vključene v nevronski razvoj (, ), diferencialno izražanje možganskih miRNA pa opazimo pri psihiatričnih boleznih, kot je shizofrenija (). Zato je verjetno, da bi lahko krožili miRNA profili bili koristni biomarkerji za IGD. Cirkulirajoče miRNA so predlagane kot biomarkerji za različne nevropsihiatrične motnje (-); vendar so molekularni mehanizmi za razvoj IGD kljub kliničnemu in družbenemu pomenu še vedno v veliki meri neznani. Konkretno ni bilo nobenih študij o miRNA, povezanih z IGD. Cilj te študije je bil dvojen. Najprej smo poskušali odkriti plazemske miRNA, povezane z IGD. Drugič, ovrednotili smo biološko posledico kandidatov za miRNA z raziskovanjem ekspresije beljakovin in GO spodnjih ciljnih genov. Z genskim pregledovanjem profilov izražanja miRNA in spodnjo validacijo kandidatov smo odkrili, da je bila ekspresija treh miRNA (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p in hsa-miR-652-3p) bistveno nižji pri bolnikih z IGD kot pri kontrolnih skupinah Čeprav vzorčni vzorci drugih sedmih kandidatov za miRNA niso bili ponovljeni pri validaciji, je lahko v tej študiji lažno negativen. Kolikor vemo, je to prvo poročilo o možnosti, da bi lahko bili profili izražanja miRNA v krvi koristni biomarkerji za IGD. Kombinacija treh markerjev miRNA lahko služi kot minimalno invazivno orodje za zgodnjo identifikacijo ljudi, ki jim grozi IGD.

Poročali so, da so miRNA, ugotovljene v tej študiji, vključene v različne nevropsihiatrične motnje. Poročali so, da je izražanje hsa-miR-200c v krvi pri nekaterih psihiatričnih motnjah, kot je shizofrenija () in večje depresivne epizode (). Poročali smo, da je miR-200c bolj izrazit v sinaptičnih frakcijah kot v celotni sprednji možgani () in tudi povezana s smrtjo nevronskih celic (). Na podlagi teh prejšnjih poročil je miR-200c vključen v nevrorazvoj in je lahko povezan z nevropsihiatričnimi motnjami, če je njegova izraženost motena. Več študij je nakazalo povezavo med miR-652 in tveganjem za nevropsihiatrične motnje. Podobno kot pri našem pristopu za prepoznavanje bioloških markerjev v krvi za shizofrenijo, Lai et al. opravili analizo TLDA pri bolnikih s shizofrenijo in običajnimi kontrolami ter ugotovili, da se je sedem miRNA, vključno s hsa-miR-652, različno izrazilo pri bolnikih s shizofrenijo (). V naslednji študiji so zasnovali model napovedi z uporabo izraženih podatkov miRNA in uspešno razlikovali shizofrenijo od običajne kontrole (). Spremenjen izraz hsa-miR-652 smo opazili tudi pri alkoholikih (). Ugotovljeno je bilo, da se med diferenciacijo nevronskih celic aktivira Hsa-miR-26b (). Perkins et al. poročali, da se je v predfrontalni skorji bolnikov s shizofrenijo zmanjšal hsa-miR-26b ().

Čeprav ni neposrednih dokazov, ki bi podpirali povezavo med motenim izražanjem teh miRNA in patofiziologijo IGD, lahko sklepamo, da je disregulacija teh miRNK lahko povezana s patofiziologijo IGD na podlagi različnih prejšnjih poročil o gene v nadaljnjem toku, ki smo jih napovedali . Nekateri geni na nižji stopnji treh miRNA, kot so GABRB2, CNR1, NRXN1in DPYSL2 poročajo, da so povezane z nevropsihiatričnimi motnjami. Gama-amino-maslačna kislina (GABA) je glavni zaviralni nevrotransmiter v osrednjem živčevju. Disregulacija receptorja GABA je vpletena v nevropsihiatrične motnje, vključno z odvisnostjo, tesnobo in depresijo (), ki so tudi glavne značilnosti IGD (). Poroča se, da so genetski polimorfizmi v genih receptorjev GABA povezani z odvisnostjo od alkohola in shizofrenijo (, ). Dihidropirimidinaza podobni 2 (DPYSL2) je član družine proteinov mediatorja na kolapsin, ki igra vlogo pri sestavljanju mikrotubul, sinaptični signalizaciji in uravnavanju rasti aksonov. Posledično je bila ta molekula predlagana kot biomarker za psihiatrične motnje (, ). Polimorfizem v DPYSL2 Poročalo se je tudi, da je gen povezan z motnjo uživanja alkohola (). Prejšnja poročila in naši podatki kažejo, da prekomerna ekspresija GABRB2 in DPYSL2, tarče znižanih miRNK, vpliva na patogenezo nevropsihiatričnih motenj, vključno z IGD. Kanabinoidni receptor tipa 1 (CNR1) je presinaptični heteroreceptor, ki modulira sproščanje nevrotransmiterja in motnje v kanabinoidni signalizaciji so povezane z različnimi nevropsihiatričnimi motnjami (). Genetski polimorfizem CNR1 Za gene je znano, da so pri belcih povezani s odvisnostjo od snovi (). V modelu podgan aktiviranje ventralnega hipokampusa CNR1 moti normalno socialno vedenje in spoznanje (). Genska sprememba v družini NRXN je znana, da je vključena v različne nevropsihiatrične motnje, vključno z odvisnostjo ().

Da bi na neposrednejši način preučili biološko posledico treh kandidatov za miRNA, smo raziskovali beljakovinsko izražanje njihovih ciljno usmerjenih genov. Zaradi omejene razpoložljivosti vzorcev plazme smo med običajnimi kandidati za 140 (predvidoma kot nizvodno od 2 ali več miRNA) preučili cilje 5 (GABRB2, DPYSL2, CNR1, DUSP4 in PI15) z zahodno blot in potrdili, da je izraz GABRBN DPYSL2 je bil v skupini z IGD znatno višji. Prejšnja poročila in naši podatki kažejo, da lahko prekomerna ekspresija GABRB2 in DPYSL2, nižje tarče znižanih miRNA, vpliva na patogenezo nevropsihiatričnih motenj, vključno z IGD. Rezultati GO in analize nevronskih razvojnih poti podpirajo tudi nevrobiološko posledico markerjev miRNA. Druga zanimiva ugotovitev je bil sinergijski učinek hkratne spremembe miRNA. Posamezniki z znižanjem vseh miRNA 2 so pokazali 3 krat večje tveganje kot pri tistih, pri katerih ni bilo upada, in OR so se povečale od odmerka. Čeprav je bila vrednost teh treh sprememb zaradi omejene velikosti vzorca široka, je jasna pozitivna korelacija (r2 = 0.996) podpira sinergijski učinek treh miRNA.

Čeprav smo odkrili označevalce miRNA, povezane z IGD, in pri posameznikih z vsemi tremi spremembami miRNA je bilo tveganje 22 krat večje kot pri tistih brez kakršnih koli sprememb miRNA, v tej študiji obstaja več omejitev. Prvič, majhna velikost vzorca je povečala verjetnost, da manjkajo drugi pomembni markerji miRNA. Drugič, ker naši podatki niso bili dovolj za razjasnitev, ali so plazemski miRNA profili vzroki ali učinki, ne moremo potrditi biološke vloge teh neinvazivnih markerjev v kliničnem okolju. Nadaljnje profiliranje miRNA in njihova genska analiza na spodnji strani z uporabo možganskih tkiv iz banke možganskih tkiv lahko dajo bolj neposreden odgovor. Koristna bi bila tudi analiza možganskega tkiva z živalskim modelom z motnjo igranja na srečo. Tretjič, zaradi omejene razpoložljivosti vzorcev plazme smo pregledali le pet molekul, ki so nižje. Raziskovanje več ciljev na nižji stopnji z večjim naborom vzorcev bo koristno za nadaljnje razumevanje molekularnega mehanizma IGD.

Če povzamemo, z genskim pregledovanjem profilov izražanja miRNA in neodvisno validacijo smo odkrili tri miRNA, povezane z IGD (hsa-miR-200c-3p, hsa-miR-26b-5p in hsa-miR-652-3p). Poroča se, da so številni njihovi gene navzdol vključeni v različne nevropsihiatrične motnje, eksperimentalna validacija spremenjene ekspresije teh nadaljnjih genov pa podpira posledice miRNA, ugotovljene v tej študiji. Ugotovili smo, da imajo osebe z zmanjšano regulacijo vseh treh miRNA veliko tveganje za nastanek IGD. Skupaj z znanimi dejavniki tveganja za okolje in diagnostičnimi merili lahko naše ugotovitve olajšajo zgodnjo intervencijo za pomoč ljudem z večjim tveganjem za IGD.

Izjava o etiki

To študijo je odobril institucionalni revizijski odbor Medicinske fakultete Korejske katoliške univerze (MC16SISI0120). Vsi udeleženci in njihovi starši so dali pisno informirano soglasje.

Prispevki avtorjev

ML in HC sta prispevali enako. ML, D-JK in Y-JC so zasnovali študijo. SJ, S-MC, YP, DC in JL so izvajali poskuse in zbiranje podatkov. J-WC, S-HP, J-SC in D-JK so zbirali vzorce krvi in ​​klinične podatke. ML, HC, S-HY in Y-JC so analizirali podatke. ML, HC, S-HY in Y-JC so opisali rokopis. Y-JC je nadziral projekt.

Izjava o konfliktu interesov

Avtorji izjavljajo, da je bila raziskava izvedena v odsotnosti komercialnih ali finančnih odnosov, ki bi se lahko razumeli kot potencialno navzkrižje interesov.

Opombe

 

Financiranje. To delo je bilo podprto s štipendijo programa za raziskovanje možganov prek Nacionalne raziskovalne fundacije Koreje (NRF), ki ga financira Ministrstvo za znanost in IKT in prihodnje načrtovanje (NRF-2015M3C7A1064778).

 

Reference

1. Mlada KS. Zasvojenost z internetom: pojav nove klinične motnje. Cyber ​​Psychol Behav (1998) 1 (3): 237 – 44.10.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
2. Petry NM, Rehbein F, Ko CH, O'Brien CP. Motnja spletnih iger v DSM-5. Curp Psychiatry Rep (2015) 17 (9): 72.10.1007 / s11920-015-0610-0 [PubMed] [Cross Ref]
3. Cho H, Kwon M, Choi JH, Lee SK, Choi JS, Choi SW in sod. Razvoj lestvice zasvojenosti z internetom na podlagi meril za motnje internetnih igralnih motenj, predlaganih v DSM-5. Odvisnik Behav (2014) 39 (9): 1361 – 6.10.1016 / j.addbeh.2014.01.020 [PubMed] [Cross Ref]
4. Kuss DJ, dr. Griffiths, Karila L, Billieux J. Internet zasvojenost: sistematičen pregled epidemioloških raziskav v zadnjem desetletju. Curr Pharm Des (2014) 20 (25): 4026 – 52.10.2174 / 13816128113199990617 [PubMed] [Cross Ref]
5. Park M, Choi JS, Park SM, Lee JY, Jung HY, Sohn BK in sod. Disfunkcionalna obdelava informacij med slušnimi potencialnimi nalogami pri osebah z motnjo internetnih iger. Transl psihiatrija (2016) 6: e721.10.1038 / tp.2015.215 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
6. Lim JA, Lee JY, Jung HY, Sohn BK, Choi SW, Kim YJ in sod. Spremembe kakovosti življenja in kognitivnih funkcij pri ljudeh z motnjo internetnih iger: spremljanje v mesecu 6. Medicina (Baltimore) (2016) 95 (50): e5695.10.1097 / MD.0000000000005695 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
7. van Rooij AJ, Van Looy J, Billieux J. Motnja spletnih iger kot formativni konstrukt: posledice za konceptualizacijo in merjenje. Klinika za psihiatrijo Nevrosci (2016) 71 (7): 445 – 58.10.1111 / pcn.12404 [PubMed] [Cross Ref]
8. Ameriško psihiatrično združenje, urednik. , urednik. Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj: DSM-5. 5th ed Arlington, VA: Ameriško psihiatrično združenje; (2013).
9. Vink JM, van Beijsterveldt TC, Huppertz C, Bartels M, Boomsma DI. Dediščina kompulzivne uporabe interneta pri mladostnikih. Bioak odvisnika (2016) 21 (2): 460 – 8.10.1111 / adb.12218 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
10. Li M, Chen J, Li N, Li X. Dvojna študija problematične uporabe interneta: njena dednost in genetska povezanost s skrbnim nadzorom. Twin Res Hum Genet (2014) 17 (4): 279 – 87.10.1017 / thg.2014.32 [PubMed] [Cross Ref]
11. Han DH, Lee YS, Yang KC, Kim EY, Lyoo IK, Renshaw PF. Dopaminski geni in nagradna odvisnost pri mladostnikih s prekomerno internetno igranje video iger. J Odvisni med (2007) 1 (3): 133 – 8.10.1097 / ADM.0b013e31811f465f [PubMed] [Cross Ref]
12. Lee YS, Han DH, Yang KC, Daniels MA, Na C, Kee BS in sod. Depresija kot značilnosti polimorfizma in temperamenta 5HTTLPR pri prekomernih internetnih uporabnikih. J Affect Disord (2008) 109 (1 – 2): 165 – 9.10.1016 / j.jad.2007.10.020 [PubMed] [Cross Ref]
13. Montag C, Kirsch P, Sauer C, Markett S, Reuter M. Vloga gena CHRNA4 v odvisnosti od interneta: študija primera. J Odvisnik med (2012) 6 (3): 191 – 5.10.1097 / ADM.0b013e31825ba7e7 [PubMed] [Cross Ref]
14. Kim JY, Jeong JE, Rhee JK, Cho H, Chun JW, Kim TM in sod. Ciljno sekvenca exome za identifikacijo zaščitne variante proti motnjam spletnega igranja pri rs2229910 nevrotrofičnega receptorja za tirozin kinazo, tip 3 (NTRK3): pilotna študija. J Behav odvisnik (2016) 5 (4): 631 – 8.10.1556 / 2006.5.2016.077 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
15. Issler O, Chen A. Ugotavljanje vloge mikroRNK pri psihiatričnih motnjah. Nat Rev Neurosci (2015) 16 (4): 201 – 12.10.1038 / nrn3879 [PubMed] [Cross Ref]
16. Kocerha J, Dwivedi Y, Brennand KJ. Nekakodirane RNK in nevrobehevioralni mehanizmi pri psihiatrični bolezni. Mol psihiatrija (2015) 20 (6): 677 – 84.10.1038 / mp.2015.30 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
17. Ambros V. MikroRNA: drobni regulatorji z velikim potencialom. Celica (2001) 107 (7): 823 – 6.10.1016 / S0092-8674 (01) 00616-X [PubMed] [Cross Ref]
18. Hollins SL, Cairns MJ. MicroRNA: majhni RNA mediatorji možganskega odziva na okolje. Prog Neurobiol (2016) 143: 61 – 81.10.1016 / j.pneurobio.2016.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
19. Lopez JP, Lim R, Cruceanu C, Crapper L, Fasano C, Labonte B in sod. miR-1202 je za primate specifična in možgansko obogatena mikroRNA, ki sodeluje pri veliki depresiji in zdravljenju z antidepresivi. Nat Med (2014) 20 (7): 764 – 8.10.1038 / nm.3582 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
20. Kim YS, Cheon KA, Kim BN, Chang SA, Yoo HJ, Kim JW in sod. Zanesljivost in veljavnost urnika za afektivne motnje in shizofrenijo, ki je prisotna in vseživljenjska, korejska različica (K-SADS-PL-K). Yonsei Med J (2004) 45 (1): 81 – 9.10.3349 / ymj.2004.45.1.81 [PubMed] [Cross Ref]
21. Kwak K, Oh S, Kim C. Priročnik za korejsko inteligenčno lestvico za korejsko Wechsler za otroke-IV (K-WISC-IV) -Manual. Seul, Južna Koreja: Hakjisa; (2011).
22. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES. Faktorska struktura Barrattove lestvice impulzivnosti. J Clin Psychol (1995) 51 (6): 768–74.10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: AID-JCLP2270510607> 3.0.CO; 2-1 [PubMed] [Cross Ref]
23. Carver C, bela TL. Zaznavanje vedenja, vedenjska aktivacija in afektivni odzivi na bližajočo se nagrado in kazen: lestvice BIS / BAS. J Pers Soc Psychol (1994) 67 (2): 319 – 33.10.1037 // 0022-3514.67.2.319 [Cross Ref]
24. Weiland M, Gao XH, Zhou L, Mi QS. Majhne RNK imajo velik vpliv: krožijo mikroRNA kot biomarkerje za človeške bolezni. RNA Biol (2012) 9 (6): 850 – 9.10.4161 / rna.20378 [PubMed] [Cross Ref]
25. Dvinge H, Bertone P. HTqPCR: analiza velikega pretoka in vizualizacija kvantitativnih PCR podatkov v realnem času v R. Bioinformatika (2009) 25 (24): 3325 – 6.10.1093 / bioinformatika / btp578 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
26. Leek JT, nadstropje JD. Zaznavanje heterogenosti v študijah genske ekspresije s pomočjo nadomestne spremenljive analize. PLoS Genet (2007) 3 (9): 1724 – 35.10.1371 / journal.pgen.0030161 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
27. Chen J, Bardes EE, Aronow BJ, Jegga AG. ToppGene paket za analizo obogatitve seznama genov in določitev prednostnih vrst kandidatnih genov. Resolucija nukleinskih kislin (2009) 37 (izdaja spletnega strežnika): W305 – 11.10.1093 / nar / gkp427 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
28. Ashburner M, Ball CA, Blake JA, Botstein D, Butler H, Cherry JM et al. Genska ontologija: orodje za poenotenje biologije. Konzorcij za gensko ontologijo. Nat Genet (2000) 25 (1): 25 – 9.10.1038 / 75556 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
29. Cheon DH, Nam EJ, Park KH, Woo SJ, Lee HJ, Kim HC in sod. Celovita analiza človeškega plazemskega proteoma z nizko molekulsko maso z uporabo masne spektrometrije od zgoraj navzdol. J Proteome Res (2016) 15 (1): 229 – 44.10.1021 / acs.jproteome.5b00773 [PubMed] [Cross Ref]
30. Park CH, Chun JW, Cho H, Jung YC, Choi J, Kim DJ. Ali so možgani, odvisni od internetnih iger, blizu patološkega stanja? Bioak odvisnika (2017) 22 (1): 196 – 205.10.1111 / adb.12282 [PubMed] [Cross Ref]
31. Dweep H, Gretz N. miRWalk2.0: celovit atlas interakcij mikroRNA. Nat metode (2015) 12 (8): 697.10.1038 / nmeth.3485 [PubMed] [Cross Ref]
32. Enright AJ, John B, Gaul U, Tuschl T, Sander C, Marks DS. Cilji mikroRNA v Drosophila. Genom Biol (2003) 5 (1): R1.10.1186 / gb-2003-5-1-r1 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
33. Miranda KC, Huynh T, Tay Y, Ang YS, Tam WL, Thomson AM in sod. Metoda, ki temelji na vzorcu, za prepoznavanje mest, ki vežejo mikroRNA, in njihovih ustreznih heterodupleksov. Celica (2006) 126 (6): 1203 – 17.10.1016 / j.cell.2006.07.031 [PubMed] [Cross Ref]
34. Lewis BP, Burge CB, Bartel DP. Ohranjeno parjenje semen, ki ga pogosto spremljajo adenozini, pomeni, da je na tisoče človeških genov tarča mikroRNA. Celica (2005) 120 (1): 15 – 20.10.1016 / j.cell.2004.12.035 [PubMed] [Cross Ref]
35. Schratt GM, Tuebing F, Nigh EA, Kane CG, Sabatini ME, Kiebler M in sod. Možganska mikroRNA uravnava razvoj dendritične hrbtenice. Narava (2006) 439 (7074): 283 – 9.10.1038 / narava04367 [PubMed] [Cross Ref]
36. Sempere LF, Freemantle S, Pitha-Rowe I, Moss E, Dmitrovsky E, Ambros V. Ekspresijsko profiliranje mikroRNK sesalcev odkriva podmnožico mikroRNA, izraženih v možganih, z možnimi vlogami pri mišji in človeški nevronski diferenciaciji. Genom Biol (2004) 5 (3): R13.10.1186 / gb-2004-5-3-r13 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
37. Beveridge NJ, Tooney PA, Carroll AP, Gardiner E, Bowden N, Scott RJ in sod. Disregulacija miRNA 181b v temporalni skorji pri shizofreniji. Hum Mol Genet (2008) 17 (8): 1156 – 68.10.1093 / hmg / ddn005 [PubMed] [Cross Ref]
38. Wei H, Yuan Y, Liu S, Wang C, Yang F, Lu Z, et al. Zaznavanje nivojev miRNA v obtoku pri shizofreniji. Am J Psihiatrija (2015) 172 (11): 1141 – 7.10.1176 / appi.ajp.2015.14030273 [PubMed] [Cross Ref]
39. Dwivedi Y. Patogenetske in terapevtske aplikacije mikroRNK pri večjih depresivnih motnjah. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry (2016) 64: 341 – 8.10.1016 / j.pnpbp.2015.02.003 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
40. Hara N, Kikuchi M, Miyashita A, Hatsuta H, Saito Y, Kasuga K et al. Serumska mikroRNA miR-501-3p kot potencialni biomarker, povezan z napredovanjem Alzheimerjeve bolezni. Acta Neuropathol Commun (2017) 5 (1): 10.10.1186 / s40478-017-0414-z [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
41. Gardiner E, Beveridge NJ, Wu JQ, Carr V, Scott RJ, Tooney PA in sod. Vtisnjeno območje DLK1-DIO3 v 14q32 definira podpis miRNA, povezano s shizofrenijo, v mononuklearnih celicah periferne krvi. Mol psihiatrija (2012) 17 (8): 827 – 40.10.1038 / mp.2011.78 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
42. Belzeaux R, Bergon A, Jeanjean V, Loriod B, Formisano-Treziny C, Verrier L in sod. Med velikimi depresivnimi epizodami imajo bolniki, ki se odzivajo in se ne odzivajo, različno periferne transkripcijske podpise. Transl psihiatrija (2012) 2: e185.10.1038 / tp.2012.112 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
43. Lugli G, Torvik VI, Larson J, Smalheiser NR. Izražanje mikroRNA in njihovih prekurzorjev v sinaptičnih frakcijah prednjih možganov odrasle miške. J Nevrokem (2008) 106 (2): 650 – 61.10.1111 / j.1471-4159.2008.05413.x [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
44. Stary CM, Xu L, Sonce X, Ouyang YB, White RE, Leong J, et al. MicroRNA-200c prispeva k poškodbam zaradi prehodne žariščne možganske ishemije z usmerjanjem na reelin. Hod (2015) 46 (2): 551 – 6.10.1161 / STROKEAHA.114.007041 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
45. Lai CY, Yu SL, Hsieh MH, Chen CH, Chen HY, Wen CC, et al. Aberacija izražanja mikroRNA kot potencialni biomarker periferne krvi za shizofrenijo. PLoS One (2011) 6 (6): e21635.10.1371 / journal.pone.0021635 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
46. Lai CY, Lee SY, Scarr E, Yu YH, Lin YT, Liu CM, et al. Aberantno izražanje mikroRNK kot biomarkerja za shizofrenijo: od akutnega stanja do delne remisije in od periferne krvi do kortikalnega tkiva. Transl psihiatrija (2016) 6: e717.10.1038 / tp.2015.213 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
47. Lewohl JM, Nunez YO, Dodd PR, Tiwari GR, Harris RA, Mayfield RD. Up-regulacija mikroRNA v možganih človeških alkoholikov. Klinika za alkoholno piko (2011) 35 (11): 1928 – 37.10.1111 / j.1530-0277.2011.01544.x [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
48. Dill H, Linder B, Fehr A, Fischer U. Intronic miR-26b nadzoruje diferenciacijo nevronov z zatiranjem njegovega gostiteljskega prepisa ctdsp2. Genes Dev (2012) 26 (1): 25 – 30.10.1101 / gad.177774.111 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
49. Perkins DO, CD Jeffries, Jarskog LF, Thomson JM, Woods K, Newman MA in sod. Izraženost mikroRNA v prefrontalni skorji posameznikov s shizofrenijo in shizoafektivno motnjo. Genom Biol (2007) 8 (2): R27.10.1186 / gb-2007-8-2-r27 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
50. Kumar K, Sharma S, Kumar P, Deshmukh R. Terapevtski potencial GABA (B) receptorskih ligandov pri odvisnosti od drog, anksioznosti, depresiji in drugih motnjah CNS. Pharmacol Biochem Behav (2013) 110: 174 – 84.10.1016 / j.pbb.2013.07.003 [PubMed] [Cross Ref]
51. McCracken ML, Borghese CM, Trudell JR, Harris RA. Transmembranska aminokislina v podenoti beta2 receptorja GABAA, ki je kritična za delovanje alkoholov in anestetikov. J Pharmacol Exp Ther (2010) 335 (3): 600 – 6.10.1124 / jpet.110.170472 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
52. Zong L, Zhou L, Hou Y, Zhang L, Jiang W, Zhang W et al. Genetska in epigenetska regulacija transkripcije GABRB2: hidrotipimetilacija in spremembe metilacije pri shizofreniji. J Psychiatr Res (2017) 88: 9 – 17.10.1016 / j.jpsychires.2016.12.019 [PubMed] [Cross Ref]
53. Fukata Y, Itoh TJ, Kimura T, Menager C, Nishimura T, Shiromizu T et al. CRMP-2 se veže na tubulinske heterodimere, da spodbudi sestavljanje mikrotubul. Nat Cell Biol (2002) 4 (8): 583 – 91.10.1038 / ncb825 [PubMed] [Cross Ref]
54. Kekesi KA, Juhasz G, Simor A, Gulyassy P, Szego EM, Hunyadi-Gulyas E in sod. Spremenjene funkcionalne beljakovinske mreže v predfrontalni skorji in amigdali žrtev samomora. PLoS One (2012) 7 (12): e50532.10.1371 / journal.pone.0050532 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
55. Taylor A, Wang KS. Povezava med polimorfizmi gena DPYSL2 in odvisnostjo od alkohola v kavkaških vzorcih. J Nevronski transm (Dunaj) (2014) 121 (1): 105 – 11.10.1007 / s00702-013-1065-2 [PubMed] [Cross Ref]
56. Hua T, Vemuri K, Pu M, Qu L, Han GW, Wu Y in sod. Kristalna struktura človeškega kanabinoidnega receptorja CB1. Celica (2016) 167 (3): 750 – 62.e14.10.1016 / j.cell.2016.10.004 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
57. Benyamina A, Kebir O, Blecha L, Reynaud M, Krebs MO. Polimorfizmi genov CNR1 pri odvisniških motnjah: sistematični pregled in metaanaliza. Bioak odvisnika (2011) 16 (1): 1 – 6.10.1111 / j.1369-1600.2009.00198.x [PubMed] [Cross Ref]
58. Loureiro M, Kramar C, Renard J, Rosen LG, Laviolette SR. Kanabinoidni prenos v hipokampusu aktivira jedra, ki naseljujejo nevrone in modulira nagradno in odporno čustveno občutljivost. Biološka psihiatrija (2016) 80 (3): 216 – 25.10.1016 / j.biopsych.2015.10.016 [PubMed] [Cross Ref]
59. Kasem E, Kurihara T, Tabuchi K. Neureksini in nevropsihiatrične motnje. Nevrosci Res (2017) 127: 53 – 60.10.1016 / j.neures.2017.10.012 [PubMed] [Cross Ref]