Исследователи, финансируемые проектом Национальных институтов здравоохранения по экспрессии генотипа и ткани (GTEx), создали новый долгожданный ресурс данных, чтобы помочь установить, как различия в геномном составе человека могут влиять на активность генов и способствовать развитию заболеваний. Новый ресурс позволит ученым одновременно изучить основную геномику множества различных тканей и клеток человека и обещает открыть новые возможности для изучения и понимания биологии человека.
Исследователи GTEx сообщили о первоначальных результатах двухлетнего пилотного исследования в нескольких статьях, опубликованных в Интернете 7 мая 2015 года в научных и других журналах. Эти усилия позволяют по-новому взглянуть на то, как варианты генома – унаследованные различия в написании кода ДНК – контролируют, как, когда и сколько генов включаются и выключаются в разных тканях, и могут предрасполагать людей к таким заболеваниям, как рак, болезни сердца и диабет.
"GTEx был разработан для того, чтобы отобрать как можно больше тканей у большого количества людей, чтобы понять причинные эффекты генов и вариантов, а также то, какие ткани способствуют предрасположенности к заболеванию," сказал Эммануил Дермитзакис, доктор философии.D., профессор генетики медицинского факультета Женевского университета, Швейцария, и автор-корреспондент основного научного доклада. "Количество тканей, исследованных в GTEx, обеспечивает беспрецедентную глубину геномной изменчивости. Это дает нам уникальное представление о том, как люди различаются по экспрессии генов в тканях и органах."
NIH запустил проект GTEx в 2010 году, чтобы создать ресурс данных и банк тканей для ученых, чтобы изучить, как варианты генома могут влиять на активность генов и восприимчивость к заболеваниям. Исследователи собирают более 30 типов тканей при аутопсии и пожертвованиях органов в дополнение к программам трансплантации тканей. Затем ДНК и РНК из этих образцов анализируются с использованием передовых геномных методов. В конечном итоге в проект будут включены образцы тканей около 900 умерших доноров. GTEx поддерживается Общим фондом NIH и управляется Национальным институтом исследования генома человека (NHGRI), Национальным институтом психического здоровья (NIMH) и Национальным институтом рака (NCI), входящими в состав NIH.
"GTEx станет отличным ресурсом для понимания биологических функций человека и найдет множество практических применений в таких областях, как разработка лекарств," сказала директор программы NHGRI Симона Вольпи, Фарм.D., Ph.D. "Ученые, изучающие астму или рак почки, например, будут заинтересованы в понимании того, как конкретные варианты влияют на биологическую функцию легких, почек и других органов."
"Проекты, поддерживаемые Общим фондом, направлены на развитие нескольких областей биомедицинских исследований," сказал Джеймс М. Андерсон, М.D., Ph.D., директор отдела координации программ, планирования и стратегических инициатив NIH, в котором находится Общий фонд. "Беспрецедентный объем доноров GTEx и типов тканей создает ресурс, который ученые, изучающие различные области, от артериального давления до нейродегенеративных заболеваний, найдут неоценимым."
В основном научном документе исследователи проанализировали показания активности генов более чем 1600 образцов тканей, собранных у 175 человек и 43 различных типов тканей. Один из способов, которым исследователи оценивают активность гена, – это измерение РНК, которая является считыванием инструкций ДНК генома. Исследователи сосредоточили большую часть своих анализов на образцах девяти наиболее доступных типов тканей: жира, сердца, легких, скелетных мышц, кожи, щитовидной железы, крови, а также большеберцовой артерии и нервов.
Геномный план каждой клетки одинаков, но то, что отличает клетку почек от клетки печени, – это набор генов, которые включаются (экспрессируются) и выключаются с течением времени, а также уровень, на котором эти гены экспрессируются. Исследователи GTEx использовали методологию – анализ локуса количественных признаков экспрессии (eQTL) – чтобы оценить, как варианты влияют на активность экспрессии генов. EQTL – это ассоциация между вариантом в определенном месте генома и уровнем активности гена в конкретной ткани. Одна из целей GTEx – определить eQTL для всех генов и оценить, являются ли их эффекты общими для нескольких тканей.
Исследователи обнаружили набор вариантов с общей активностью среди разных типов тканей. Фактически, около половины eQTL для генов, кодирующих белок, были активны во всех девяти тканях. Они идентифицировали приблизительно от 900 до 2200 генов eQTL – генов, связанных с близлежащими геномными вариантами – для каждой из девяти изученных тканей, и 6486 генов eQTL во всех тканях. "Мы не знали, насколько специфичной будет эта регуляция в разных тканях," сказала соавтор-корреспондент Кристин Ардли, Ph.D., который руководит Центром анализа и координации лабораторных данных GTEx в Институте Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда в Кембридже, Массачусетс. "Анализ показал большое количество вариантов, эффекты которых являются общими для разных тканей, и в то же время существуют подмножества вариантов, эффекты которых зависят от ткани."
Сравнение тканеспецифичных eQTL с ассоциациями генетических заболеваний может помочь понять, какие ткани наиболее актуальны для заболевания. Исследователи также обнаружили, что eQTL в значительной степени разделяется между тканями, что может помочь объяснить, как геномные варианты влияют на различные ткани, в которых они активны.
Даже будучи активным в нескольких тканях, один и тот же вариант может иногда иметь разный эффект в разных тканях. Например, исследователи GTEx обнаружили, что вариант, который влияет на активность двух генов, связанных с артериальным давлением, сильнее влияет на экспрессию генов, связанных с артериальным давлением в большеберцовой артерии, хотя общая активность генов в других тканях была выше. Они также отметили, что те же профили активности генов, характеризующие ткани от живых доноров, наблюдались в образцах GTEx от умерших доноров.
Два сопутствующих исследования в Science использовали данные GTEx для изучения других аспектов активности генов в разных тканях. Одно исследование охарактеризовало влияние вариантов, усекающих белок (PTV), на активность генов. PTV укорачивают последовательность генов, кодирующих белок, и влияют на их функцию. Некоторые редкие PTV могут приводить к заболеваниям, таким как мышечная дистрофия Дюшенна. Геном каждого человека содержит около 100 PTV, хотя большинство из них имеют незначительный эффект или не оказывают никакого эффекта (а в некоторых случаях могут даже защитить от болезней).
Мануэль Ривас, доктор наук.D. кандидат Оксфордского университета и его коллеги использовали данные GTEx и информацию из крупного европейского проекта для изучения показаний генов от более чем 600 человек. Команда обнаружила PTV, которые влияют на выработку белка либо за счет деградации транскриптов генов, либо за счет нарушения процесса, называемого сплайсингом. В обоих случаях исследователи смогли использовать данные GTEx для измерения этих эффектов у людей и типов тканей. В настоящее время группа разрабатывает более эффективные методы прогнозирования воздействия PTV, выявленных у пациентов с заболеваниями.
В другом исследовании, посвященном науке, Родерик Гиго, доктор философии.D., координатор программы биоинформатики и геномики в Центре геномного регулирования в Барселоне, Испания, и его коллеги изучили закономерности считывания генов в почти 1500 образцах тканей GTEx. Исследователи обнаружили, что активность генов значительно больше различалась в разных тканях, чем у разных людей.
Исследователи обнаружили чуть менее 2000 генов, которые меняются с возрастом, включая гены, связанные с нейродегенеративными заболеваниями, такими как болезнь Паркинсона и болезнь Альцгеймера. Они также обнаружили более 750 генов с различиями в активности между мужчинами и женщинами. Некоторые гены связаны с заболеваниями, распространенность которых между мужчинами и женщинами различается, в том числе пять генов связаны с сердечными заболеваниями.
Три других исследования, анализирующих данные GTEx, также появятся 8 мая в журналах Bioinformatics, PLoS Computational Biology и Genome Research.