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Integrative metabolomics‐genomics approach reveals key metabolic pathways and regulators of Alzheimer's disease

代谢组学 生物 转录组 系统生物学 疾病 计算生物学 功能基因组学 基因组学 阿尔茨海默病 基因表达 生物信息学 遗传学 基因 医学 内科学 基因组
作者
Emrin Horgusluoglu,Ryan Neff,Won‐Min Song,Minghui Wang,Qian Wang,Matthias Arnold,Jan Krumsiek,Beatriz Galindo‐Prieto,Ming Chen,Kwangsik Nho,Gabi Kastenmüller,Xianlin Han,Rebecca Baillie,Qi Zeng,Shea J. Andrews,Haoxiang Cheng,Ke Hao,Alison Goate,David A. Bennett,Andrew J. Saykin
出处
期刊:Alzheimers & Dementia [Wiley]
卷期号:18 (6): 1260-1278 被引量:100
标识
DOI:10.1002/alz.12468
摘要

Metabolites, the biochemical products of the cellular process, can be used to measure alterations in biochemical pathways related to the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD). However, the relationships between systemic abnormalities in metabolism and the pathogenesis of AD are poorly understood. In this study, we aim to identify AD-specific metabolomic changes and their potential upstream genetic and transcriptional regulators through an integrative systems biology framework for analyzing genetic, transcriptomic, metabolomic, and proteomic data in AD. Metabolite co-expression network analysis of the blood metabolomic data in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) shows short-chain acylcarnitines/amino acids and medium/long-chain acylcarnitines are most associated with AD clinical outcomes, including episodic memory scores and disease severity. Integration of the gene expression data in both the blood from the ADNI and the brain from the Accelerating Medicines Partnership Alzheimer's Disease (AMP-AD) program reveals ABCA1 and CPT1A are involved in the regulation of acylcarnitines and amino acids in AD. Gene co-expression network analysis of the AMP-AD brain RNA-seq data suggests the CPT1A- and ABCA1-centered subnetworks are associated with neuronal system and immune response, respectively. Increased ABCA1 gene expression and adiponectin protein, a regulator of ABCA1, correspond to decreased short-chain acylcarnitines and amines in AD in the ADNI. In summary, our integrated analysis of large-scale multiomics data in AD systematically identifies novel metabolites and their potential regulators in AD and the findings pave a way for not only developing sensitive and specific diagnostic biomarkers for AD but also identifying novel molecular mechanisms of AD pathogenesis.
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