Взаимодействие генов, органов и болезней

Хотя наши знания о клетках и тканях человека неуклонно росли в последние десятилетия, многие вещи остаются неизвестными – такие, как взаимодействие генов, органов и болезней. Например, клетки зачастую существуют в переходных, динамических состояниях, и понимание их имеет основополагающее значение для расшифровки болезней и поиска лекарств. Классические методы, используемые в лаборатории для изучения типов клеток, сталкивались с ограничениями и не позволяли точно детализировать профиль функции клеток.

Чтобы преодолеть это препятствие, группа ученых из Национального центра геномного анализа (CNAG-CRG) из Центра геномного регулирования (CRG) в Барселоне, Испания, во главе с Хольгером Хейном, разработала новый вычислительный инструмент, основанный на математической теории графов, позволяющий вывести глобальные, масштабные регуляторные сети из здоровых и патологических органов, таких как те, которые страдают диабетом или болезнью Альцгеймера. Исследователи смогли точно определить гены, имеющие отношение к функции органов и потенциальным факторам заболеваний. Они публикуют свои результаты в текущем выпуске журнала Genome Biology.

Учёные из CNAG-CRG

«Наши ранее разработанные одноклеточные транскриптомные инструменты были очень полезны для обнаружения неизвестных типов клеток», – говорит Джованни Яконо, учёный из CNAG-CRG и основной автор исследования, – «Эти инструменты позволили нам описать новые типы и подтипы клеток с их уникальными биологическими ролями и иерархическими отношениями».

До настоящего времени анализ отдельных клеток использовался для понимания типов клеток и их функций в тканях. «Крупномасштабные консорциумы, такие как проект «Атлас человеческих клеток», создают одноклеточные карты целых организмов, и для преобразования больших данных в биологические и клинические данные необходимы сложные стратегии анализа», – говорит Хольгер Хейн, руководитель группы по однокомпонентной геномике в CNAG-CRG и старший автор исследования.

Сетевой анализ

Инструмент, разработанный этой научной группой, позволит сделать еще один шаг вперед, чтобы увидеть взаимодействие генов для образования ткани. «Наш инструмент пытается точно адресовать процесс регулирования, который контролирует морфологию и функции клетки», – подчеркивает Яконо.

Инструмент основан на теории графов, абстрактной математической модели, в которой есть узлы, соединенные ребрами. Когда у вас есть график, структура, вы можете измерить важность каждого узла для сети. В этом случае каждый узел представлял собой ген, и важность определялась как функция того гена, который является ключевым для исследуемой биологической системы.

Исследователи CNAG-CRG обработали наборы данных из десяти тысяч клеток, чтобы вывести регуляторные сети, которые управляют формированием клеточного фенотипа и их соответствующими функциями. Они применили свой инструмент для изучения диабета II типа и болезни Альцгеймера и смогли найти функциональные изменения, относящиеся к этим заболеваниям. Важно отметить, что это открывает двери для поиска новых лекарств.

«Сетевой анализ, который мы разработали, выходит за рамки применяемых в настоящее время подходов,  и может обеспечить глубокое понимание того, как взаимодействие генов формирует ткани и органы. Это очень важно для понимания болезней, при которых эти сети рушатся, и нахождения их «ахиллесовой пяты » для эффективного лечения» – говорит Хейн.

Потенциально, средство можно применять при любом заболевании, от болезни Альцгеймера до хронического лимфолейкоза.

Giovanni Iacono, Ramon Massoni-Badosa, Holger Heyn.

Single-cell transcriptomics unveils gene regulatory network plasticity.

Genome Biology, 2019; 20 (1) DOI: 10.1186/s13059-019-1713-4