近日，来自西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）的研究人员使用了一种新的机器学习方法，确定了来自13个大脑区域中的413个精神分裂症相关基因。这项研究发表在了《Nature Genetics》上，是同类研究中规模最大的一次，参与人数超过10万人。这项研究使用机器学习算法，从组织水平上检测基因表达，不仅可以识别出与精神分裂症相关的新基因，还可以精确定位大脑中可能发生异常表达的区域。
“我们研发的新预测模型为研究精神分裂症的预测基因表达，以及确定与疾病相关的新风险基因，提供了前所未有的力量，”来自西奈山伊坎医学院的遗传学、基因组科学和精神病学助理教授 Laura Huckins 博士表示：“通过结合转录组学插补和全基因组关联研究，我们希望不仅可以阐明与精神分裂症相关的基因发展，而且能够为未来的研究方法与设计奠定基础。”(生物谷Bioon.com）
