科学家借助人工智能与实验室培养的微型大脑，绘制出与自闭症相关的基因突变如何重塑发育中大脑的分子图谱。发表在《科学》（Science）杂志上的研究显示，不同突变可能通过重新安排蛋白质之间的联系，影响相同或相近的生物通路。这张图谱被研究团队称为迄今最大的自闭症图谱，可能为更有针对性的疗法提供药物靶点。

研究作者内万·克罗根博士（Nevan Krogan）是加州大学旧金山分校（University of California, San Francisco）教授，也是非营利机构格莱斯顿研究所（Gladstone Institutes）的高级研究员。他说，基因和突变本身只是零件清单，“你需要的是这份零件清单的接线图”，只有了解蛋白质如何相互作用，研究人员才可能解释遗传变化怎样转化为大脑发育过程中的异常。

自闭症谱系障碍与超过250个基因有关。面对如此多的遗传变化，直接为每一种突变寻找一把对应的“钥匙”，往往难以形成适用于更大患者群体的治疗方案。克罗根表示，团队现在绘制的图谱“基本上提供了自闭症的分子基础，并为药物发现指明了多个不同方向”。研究重点因此从单个基因，延伸到多个突变是否在蛋白质网络层面汇聚。

研究人员在存在相关基因突变的情况下建立分子图谱，观察蛋白质相互作用如何被“重新连接”。他们识别出超过1800种与自闭症有关的蛋白质—蛋白质相互作用，其中87%此前从未被观察到。研究团队随后使用人工智能系统AlphaFold，对可能最关键的突变进行优先排序，再把这些变化放入实验室培养的脑类器官中研究，以检验其对发育中神经系统的影响。

克罗根说，人工智能让科学家得以研究“几年前我们甚至无法想象能够研究的蛋白质”，并为自闭症及其潜在生物学提供前所未有的观察窗口。他希望未来回顾这项工作时，人们能够说：“这张图谱带来了X、Y和Z，因此我们终于有了自闭症的首个治疗方法。”他同时透露，自己和同事已经启动三个项目，试图依据新发现开发潜在疗法。

这项研究的规模不仅体现在自闭症领域。克罗根称，它是神经精神疾病中同类图谱最大的研究，也是所有疾病领域中规模最大的突变图谱。埃默里大学医学院（Emory University School of Medicine）人类遗传学助理教授菲克里·比雷（Fikri Birey）未参与研究，他评价说，这项工作代表了迄今对自闭症风险最系统的蛋白质层面观察。

比雷表示，未来或许可以寻找能够稳定受损蛋白质复合物、或阻断病理性相互作用的药物，而不必试图逐一纠正每个导致自闭症的突变。自闭症专家和倡导者也对研究表示肯定。自闭症科学基金会（Autism Science Foundation）主席艾莉森·辛格（Alison Singer）说，研究展示了不同自闭症基因如何汇聚到共享生物通路，而这些通路最终可能成为覆盖更大患者群体的治疗靶点。

研究的适用范围仍有限。报告称，结果与重度自闭症患者的关联最直接，这一群体约占自闭症谱系障碍患者的30%；克罗根说，其中一些人需要全天候护理。因此，图谱不能被视为适用于所有自闭症患者或所有类型自闭症的现成方案。辛格说，从基因发现走向治疗的路径已更清晰，但相关成果仍须转化为候选药物，并接受安全性和有效性测试。

自闭症之声（Autism Speaks）首席科学官安迪·希（Andy Shih）在电子邮件中警告，把这类发现转化为疗法是一个漫长过程。它提供了潜在靶点的重要线索，但在进入临床应用前还需要更多研究。自闭症已成为美国总统川普（Donald Trump）第二任政府卫生与公众服务部（Department of Health and Human Services）的重点议题，跨部门自闭症协调委员会（Interagency Autism Coordinating Committee）负责协助制定和更新国家自闭症研究战略计划。

新的战略计划草案将于周四提交该委员会投票。辛格表示，她不确定草案是否会推动针对自闭症生物靶点的研究，并担心联邦关注点转向疫苗与自闭症之间未经证实的联系。她批评联邦计划弱化遗传学、神经发育和大脑生物学，倾向于与当代科学方向不一致的广泛损伤模型。希则预计，新计划会纳入更多自闭症相关基因变化研究，并继续投资大规模、数据驱动的方法，以追踪遗传因素如何影响发展轨迹。图谱能否最终带来药物，取决于后续实验、临床测试以及研究资金方向。