ການສຶກສາໃຫມ່ກ່ຽວກັບສາເຫດທາງພັນທຸກໍາຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງດ້ານສຸຂະພາບຈິດ

ການວິນິດໄສຄວາມຜິດກະຕິທາງຈິດຢ່າງຖືກຕ້ອງສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບເດັກນ້ອຍໄວຫນຸ່ມທີ່ບໍ່ສາມາດເຮັດແບບສອບຖາມຫຼືຕາຕະລາງຄະແນນ. ສິ່ງທ້າທາຍນີ້ແມ່ນຮ້າຍແຮງໂດຍສະເພາະໃນປະຊາກອນຊົນເຜົ່າສ່ວນນ້ອຍທີ່ບໍ່ມີການສຶກສາ. ການຄົ້ນຄວ້າ genomic ທີ່ຜ່ານມາໄດ້ພົບເຫັນສັນຍານ genomic ຫຼາຍຢ່າງສໍາລັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງຈິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ໂດຍມີບາງອັນເປັນເປົ້າຫມາຍຂອງຢາປິ່ນປົວທີ່ມີທ່າແຮງ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງຍັງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການວິນິດໄສພະຍາດທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນ: ຄວາມຜິດປົກກະຕິກ່ຽວກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຄວາມເອົາໃຈໃສ່ (ADHD). ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ຄ່ອຍໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຄົນເຈັບອາຟຣິກາອາເມລິກາ.

ໃນການສຶກສາທີ່ເປັນເອກະລັກ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສ້າງຂໍ້ມູນການຈັດລໍາດັບ genome ທັງຫມົດຈາກ 4,179 ຕົວຢ່າງເລືອດຂອງຄົນເຈັບໃນອາຟຣິກາອາເມລິກາ, ລວມທັງຄົນເຈັບ 1,384 ທີ່ໄດ້ຮັບການວິນິດໄສວ່າມີຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງດ້ານຈິດໃຈຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງ ການສຶກສານີ້ໄດ້ສຸມໃສ່ແປດຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງຈິດທົ່ວໄປ, ລວມທັງ ADHD, ຊຶມເສົ້າ, ຄວາມກັງວົນ. , ຄວາມຜິດກະຕິ autism spectrum, ຄວາມພິການທາງປັນຍາ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງດ້ານການປາກເວົ້າ / ພາສາ, ຄວາມຊັກຊ້າໃນການພັດທະນາແລະຄວາມຜິດກະຕິຂອງຝ່າຍຄ້ານ (ODD). ເປົ້າຫມາຍໄລຍະຍາວຂອງວຽກງານນີ້ແມ່ນເພື່ອຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງສະເພາະສໍາລັບການພັດທະນາພະຍາດບາງຢ່າງໃນປະຊາກອນອາຟຣິກາອາເມລິກາແລະວິທີການປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບດ້ານສຸຂະພາບໂດຍການສຸມໃສ່ວິທີການສ່ວນບຸກຄົນຫຼາຍຂຶ້ນໃນການປິ່ນປົວ.

"ການສຶກສາສ່ວນໃຫຍ່ສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ພະຍາດດຽວ, ແລະປະຊາກອນຊົນເຜົ່າສ່ວນນ້ອຍແມ່ນຫນ້ອຍຫຼາຍໃນການສຶກສາທີ່ມີຢູ່ແລ້ວທີ່ນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສຶກສາຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງດ້ານຈິດໃຈ," Hakon Hakonarson, MD, PhD, ຜູ້ອໍານວຍການສູນພັນທຸກໍາທີ່ CHOP ກ່າວ. . "ພວກເຮົາຕ້ອງການທົດສອບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງຢູ່ໃນປະຊາກອນອາຟຣິກາອາເມລິກາເພື່ອເບິ່ງວ່າມັນສາມາດແຍກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄົນເຈັບທີ່ເປັນໂຣກຈິດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຈາກການຄວບຄຸມສຸຂະພາບ, ແລະພວກເຮົາສາມາດຕິດປ້າຍປະເພດຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ໂດຍສະເພາະໃນຄົນເຈັບທີ່ມີຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼາຍ."

ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງຊອກຫາພາລະຂອງຕົວແປຂອງພັນທຸກໍາຢູ່ໃນການເຂົ້າລະຫັດ ແລະເຂດທີ່ບໍ່ແມ່ນການເຂົ້າລະຫັດຂອງ genome. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍກວ່າ 70% ໃນການຈໍາແນກຄົນເຈັບທີ່ມີຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງຈິດຈາກກຸ່ມຄວບຄຸມ. ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນມີປະສິດທິພາບເທົ່າທຽມກັນໃນການວິນິດໄສຄົນເຈັບທີ່ມີຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼາຍ, ດ້ວຍຕົວແບບສະຫນອງການຈັບຄູ່ການວິນິດໄສທີ່ແນ່ນອນໃນປະມານ 10% ຂອງກໍລະນີ.

ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຍັງໄດ້ກໍານົດຢ່າງສໍາເລັດຜົນໃນພາກພື້ນ genomic ຫຼາຍທີ່ອຸດົມສົມບູນຫຼາຍສໍາລັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງຈິດ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີສ່ວນຮ່ວມໃນການພັດທະນາຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງການແພດເຫຼົ່ານີ້. ເສັ້ນທາງຊີວະພາບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງລວມມີການພົວພັນກັບການຕອບສະຫນອງຂອງພູມຕ້ານທານ, ການຜູກມັດ antigen ແລະອາຊິດ nucleic, ເສັ້ນທາງສັນຍານ chemokine, ແລະຕົວຮັບທາດໂປຼຕີນຈາກ guanine nucleotide. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຍັງພົບວ່າ variants ໃນເຂດທີ່ບໍ່ມີລະຫັດສໍາລັບທາດໂປຼຕີນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນຄວາມຜິດປົກກະຕິເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນຄວາມຖີ່ທີ່ສູງຂຶ້ນ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາອາດຈະເປັນເຄື່ອງຫມາຍທາງເລືອກ.

"ໂດຍການກໍານົດຕົວແປທາງພັນທຸກໍາແລະເສັ້ນທາງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ການຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດທີ່ແນໃສ່ລັກສະນະການເຮັດວຽກຂອງພວກມັນອາດຈະໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງດ້ານກົນໄກກ່ຽວກັບວິທີການຜິດປົກກະຕິເຫຼົ່ານີ້ພັດທະນາ," Hakonarson ເວົ້າ.

ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກກອງທຶນພັດທະນາສະຖາບັນຈາກ CHOP ໄປຫາສູນສໍາລັບ Genomics ທີ່ໃຊ້ໄດ້ແລະໂຮງຫມໍເດັກນ້ອຍຂອງ Philadelphia Endowed Chair ໃນການຄົ້ນຄວ້າພັນທຸກໍາ.