हिरोशी मोरिमोटो
जलवायु मानव स्वास्थ्य को प्रभावित करने वाले पर्यावरणीय कारकों में से एक है। ठंड के संपर्क में आने से जुड़े स्वास्थ्य जोखिमों को रिग्रेशन मॉडल के तरीकों का उपयोग करके अच्छी तरह से प्रलेखित किया गया है। इसके अलावा, मस्तिष्क रोधगलन के लिए, रिग्रेशन मॉडल ने चेतावनी प्रणाली प्रदान की जो कई देशों में तापमान की सीमा का उपयोग करके संचालित की गई थी: यदि तापमान सीमा से नीचे चला जाता है (या उससे अधिक बढ़ जाता है), तो वे सर्दियों में मस्तिष्क रोधगलन पर चेतावनी संदेश (या सुरक्षित संदेश) प्रदान करते हैं। हालाँकि, यदि सर्दियों में उच्च तापमान वाले नगण्य उच्च जोखिम वाले मामले हैं, तो यह चेतावनी प्रणाली अत्यधिक खतरनाक हो जाती है। ठंड के संपर्क में आने के मामलों के अलावा गर्म मामलों सहित मौसम के पैटर्न की विशेषताओं की खोज करना महत्वपूर्ण हो जाता है। इस अध्ययन में, हमने उच्च जोखिम और उच्च तापमान के मामलों पर ध्यान देते हुए मस्तिष्क रोधगलन की शुरुआत को प्रभावित करने वाले मौसम परिवर्तनों के पैटर्न का विश्लेषण करने का प्रयास किया, और मौसम के विशेष परिवर्तनों के दौरान डीएनए की अभिव्यक्तियों के डेटा की खोज करके रोग की शुरुआत के तंत्र का सुझाव देने का प्रयास किया। हम इन उच्च जोखिम वाले मामलों की विशेषताओं का पता लगाने के लिए एक विधि के रूप में बायेसियन विश्लेषण का उपयोग करते हैं। हमने मस्तिष्क रोधगलन की घटना के लिए उच्च जोखिम वाले मामलों में "ठंडा और गर्म पैटर्न" की पहचान की है। यह मस्तिष्क रोधगलन की शुरुआत तक पहुंचने वाले ठंडे जोखिम से अलग तंत्र का सुझाव देता है। डीएनए स्तर पर, भड़काऊ डीएनए के लिए जीन अभिव्यक्ति डेटा में एक समान विशेषता ज्ञात है। हम निष्कर्ष निकालते हैं कि मौसम के परिवर्तन और जीन अभिव्यक्तियों के बीच एक सामान्य विशेषता, ठंडा और गर्म होना है। यह खोज मस्तिष्क रोधगलन की घटना के लिए एक तंत्र को स्पष्ट करने में योगदान देगी।