Napredni softverski alat otkriva nove gene koji pokreću rak

Napredni softverski alat otkriva nove gene koji pokreću rak

Napredni softverski alat za analizu sekvenci DNK iz uzoraka tumora otkrio je vjerojatne nove gene koji uzrokuju rak u studiji koju su vodili istraživači s Weill Cornell Medicine.

U studiji, objavljenoj 26. rujna u časopisu Nature Communications, istraživači su dizajnirali softver poznat kao CSVDriver za mapiranje i analizu lokacija velikih mutacija, poznatih kao strukturne varijante (SV), u skupovima podataka DNK tumora. Zatim su primijenili alat na skup podataka od 2382 genoma iz 32 različita tipa raka i zasebno analizirali genome raka iz različitih organskih sustava. Rezultati su potvrdili vjerojatnu ulogu 47 gena u pokretanju raka, po prvi put uvjetno povezali nekoliko njih s određenim vrstama raka i ukazali na 26 drugih gena kao vjerojatne pokretače raka, iako nikada prije nisu bili povezani s rakom.

"Naši rezultati pokazuju da bi CSVDriver mogao biti od velike koristi zajednici koja se bavi istraživanjem raka pružajući nove uvide u evoluciju raka, kao i potencijalne nove mete", rekla je glavna autorica studije dr. Ekta Khurana, izvanredna profesorica fiziologije i biofizike i suvoditeljica Programa za genetiku i epigenetiku raka u Centru za rak Meyer pri Weill Cornell Medicine.

Prvi autor studije bio je dr. Alexander Martinez-Fundichely, predavač fiziologije i biofizike na Weill Cornell Medicine i član laboratorija Khurana.

Rakovi obično nastaju i napreduju do veće malignosti kada se mutacije DNK dogode u jednoj stanici, učinkovito uklanjajući ili nadjačavajući uobičajene kočnice stanične diobe. Biolozi koji se bave rakom su tijekom proteklih nekoliko desetljeća popisali stotine ovih mutacija koje uzrokuju rak, a mnoge su sada meta liječenja lijekovima. Ali otkriće mutacija koje uzrokuju rak daleko je od potpunog.

Velika većina mutacija u stanicama raka nisu pokretačke mutacije. To su takozvane mutacije putnika ili pozadinske mutacije koje ne potiču rast ili preživljavanje tumora. Ove mutacije putnika raširene su po cijelom genomu i može biti teško razlikovati mutacije vozača usred sve te "pozadinske buke". Istraživači su postigli značajan napredak u razvrstavanju vozača i putnika u najjednostavnijoj klasi DNK mutacija, točkastih mutacija, također poznatih kao jednonukleotidne varijante. Ali manje su napredovali na SV-ovima, koji su veće, složenije mutacije, uključujući brisanja i dodatne kopije ponekad dugih segmenata DNK.

U novoj studiji istraživači su razvili CSVDriver za analizu skupova podataka SV u genomima raka kako bi otkrili vjerojatne pokretače raka.

Opća ideja bila je modelirati distribuciju pozadinskih mutacija koje bismo očekivali za određeni tip raka i zatim identificirati, kao moguća pokretačka mjesta, regije u kojima se mutacije pojavljuju češće nego što se očekivalo u velikom broju pacijenata.

Dr. Alexander Martinez-Fundichely, predavač fiziologije i biofizike, Weill Cornell Medicine

E-knjiga o genetici i genomici

Kompilacija najboljih intervjua, članaka i vijesti iz prošle godine. Preuzmite kopiju danas

CSVDriver predstavlja napredak u odnosu na prethodne napore u ovom području jer modelira očekivanu SV pozadinu na način koji uzima u obzir faktore specifične za tkivo koji mogu utjecati na ovu pozadinu, kao što su: B. trodimenzionalno savijanje DNK.

Sve u svemu, analiza je identificirala kao navodne pokretače raka unutar velikog skupa podataka SV 53 gena za kodiranje proteina, tri segmenta DNK koji kodiraju regulatorne RNA i 24 mjesta poznata kao "poboljšivači" jer privlače proteine ​​faktora transkripcije koji povećavaju aktivnost drugih gena. Za mnoge od ovih osumnjičenih se već znalo da su pokretači raka iz prethodnih istraživanja, tako da su rezultati potvrdili algoritam u tom pogledu.

Međutim, CSVDriver je također pokazao svoju vrijednost kao alat za otkrivanje otkrivajući neke poznate gene povezane s rakom kao vjerojatne pokretače raka s kojima prethodno nisu bili povezani, poput gena DMD kod raka jednjaka i NF1 kod raka jajnika. Osim toga, rezultati su također istaknuli 26 gena koji prethodno nisu bili povezani s rakom kao vjerojatne pokretače raka.

"Ovo su otkrića koja se mogu pratiti daljnjim studijama u mokrom laboratoriju i na životinjskim modelima kako bi se istražili učinci mutacija u tim genima, a što bi zauzvrat moglo dovesti do razvoja novih tretmana raka koji ciljaju na te mutacije", rekao je dr. Khurana, koji je također istraživački suradnik WorldQuant Foundation u Weill Cornell Medicine.

Većina genoma analiziranih u studiji potječe iz primarnih karcinoma, ali dr. Khurana i Martinez-Fundichely i njihovi kolege sada planiraju koristiti CSVDriver za otkrivanje pokretača uznapredovalog, metastatskog raka, koji nosi najgore prognoze i ima nekoliko učinkovitih tretmana.

Izvor:

Weill-Cornell medicina

Referenca:

Martinez-Fundichely, A., et al. (2022.) Modeliranje blizine prijelomne točke specifične za tkivo strukturnih varijacija iz cijelih genoma za prepoznavanje pokretača raka. Komunikacija s prirodom. doi.org/10.1038/s41467-022-32945-2.

.