Interpretacja genomu

12 prototypów wygląda jak prefabrykowane dziecięce forty – pudła wielkości zamrażarek, wyłożone jaskrawoczerwonym plastikiem i pogrupowane w pary i trójki na betonowej podłodze w Pacific Biosciences, startupie w Menlo Park w Kalifornii. Ale prosta obudowa maszyn przeczy ich wewnętrznej złożoności. W każdym pudełku znajduje się mały chip wypełniony tysiącami nici DNA bakterii lub wirusów, każda nić znajduje się w studzience o rozmiarze nano. Enzym przyklejony do dna każdego dołka szybko buduje odpowiednią nić, łącząc razem zasady lub podjednostki chemiczne DNA, które parują prawidłowo z tymi z oryginału. Każdy z czterech typów zasad, reprezentowanych przez litery A, T, C i G, jest oznaczony innym markerem fluorescencyjnym, który jest aktywowany przez reakcję przyłączania nowej zasady do nici. Ponieważ maszyna śledzi reakcje na bieżąco, może generować ryzy surowych danych na temat sekwencji próbek DNA tak szybko, jak wbudowana kamera może je zarejestrować.

Superszybkie sekwencjonowanie: Maszyny prototypowe w Pacific Biosciences są testowane z bakteryjnym DNA.

Monitor komputerowy zainstalowany obok każdej maszyny wyświetla migawkę z rozgrywającej się akcji. Na ekranie rozlewa się seria świateł, które szybko pękają i gasną. Każdy błysk trwa zaledwie kilkadziesiąt milisekund, ale jego kolor wskazuje, która z czterech zasad została właśnie dodana do nici DNA, a jego pozycja wskazuje gdzie. Film musi być oglądany wolniej: błyski są zbyt szybkie, aby ludzkie oko mogło je przetworzyć. Algorytmy komputerowe przekształcają wzór błysków w sekwencje DNA o długości od setek do tysięcy zasad. Dodatkowe algorytmy porównują następnie miliony tych odcinków DNA, identyfikują sekwencje nakładające się na ich końcach i dopasowują do siebie fragmenty, aby uchwycić kompletny genom.

Ta historia była częścią naszego wydania ze stycznia 2009

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

Jeśli chodzi o sekwencjonowanie DNA, czas to pieniądz, a komercyjne maszyny Pacific Biosciences, które mają pojawić się w 2010 roku, mogą okazać się najszybsze, jakie kiedykolwiek powstały. Human Genome Project zajęło około 300 milionów dolarów i 13 lat, aby opracować sekwencję trzech miliardów par zasad DNA w złożonym ludzkim genomie, zadanie ukończone w 2003 roku. Do października 2008 roku naukowcy korzystający z różnych nowych typów maszyn byli mówiąc, że mogą zsekwencjonować pojedynczy genom za mniej niż 100 000 USD; jedna firma obiecuje genom o wartości 5000 dolarów do przyszłej wiosny. Pacific Biosciences przewiduje, że do 2013 roku jej maszyny będą w stanie zsekwencjonować genom człowieka w 15 minut za mniej niż 1000 dolarów.

Do tej pory naukowcy sekwencjonowali genomy garstki ludzi, co dało im ogólne poczucie ludzkiej zmienności. Ale szybka i tania technologia sekwencjonowania może sprawić, że odczytanie genomów tysięcy, a może milionów ludzi będzie praktyczne. Przeczesując te niezliczone genomy i łącząc określone sekwencje DNA z różnymi cechami – ręcznością, wzrostem, ciśnieniem krwi i podatnością na lęk, żeby wymienić tylko kilka – naukowcy powinni być w stanie rozwikłać złożoną interakcję wariantów genetycznych, które sprawiają, że każda osoba jest wyjątkowa. Co najważniejsze, tego rodzaju zdolność sekwencjonowania może w końcu ujawnić odziedziczone podstawy pospolitych chorób – zagadkę, która od dziesięcioleci drwi z genetyków.

Notatnik reportera : Emily Singer

Rzeczywisty wpływ na medycynę jest jednak znacznie mniej pewny i może być znacznie mniej pozytywny. Od prawie dwóch dekad naukowcy obiecują, że postępy w technologii sekwencjonowania umożliwią lekarzom praktykowanie medycyny spersonalizowanej, ukierunkowanej na leczenie pacjentów na podstawie ich profili genetycznych. Założenie było takie, że ograniczona liczba powszechnych wariantów genetycznych okaże się leżeć u podstaw konkretnej choroby, a lekarze będą mogli przepisywać leki zgodnie z tym, jakie warianty posiadali ich pacjenci. Jednak najnowsze dane sugerują, że nawet najczęstsze choroby dziedziczne, takie jak cukrzyca i choroby serca, są powiązane z wieloma różnymi wariantami, z których każdy jest stosunkowo rzadki. Jeśli to prawda, praktykowanie medycyny spersonalizowanej może stać się bardzo skomplikowane i bardzo kosztowne. Nie byłoby dobrze mieć genom za 5000 dolarów i analizę za 500 000 dolarów, mówi Francis Collins, były dyrektor National Human Genome Research Institute i lider Human Genome Project.

Poza powszechnymi odmianami
Medycyna genomiczna rozpoczęła się na dobre w latach 80. XX wieku, kiedy naukowcy zidentyfikowali geny powiązane z chorobami, takimi jak dystrofia mięśniowa Duchenne'a i mukowiscydoza. Obie są tak zwanymi chorobami Mendla, co oznacza, że ​​są spowodowane mutacjami w jednym genie; Każdy, kto odziedziczy jedną lub dwie kopie zmutowanego genu, w zależności od choroby, będzie dotknięty chorobą. W ciągu ostatnich 20 lat naukowcy zidentyfikowali geny wielu zaburzeń Mendla, a testy przesiewowe oparte na tych odkryciach doprowadziły do ​​wcześniejszych diagnoz. W przypadku zaburzeń, które rozwijają się dopiero, gdy dana osoba odziedziczy dwie kopie mutacji, testy mogą zidentyfikować zdrowych nosicieli, pomagając im podejmować bardziej świadome decyzje o posiadaniu dzieci. Jednak zaburzenia jednogenowe stanowią bardzo mały procent chorób człowieka. W przypadku większości chorób znacznie trudniej jest wskazać genetycznych winowajców.

Gdy pod koniec lat 90. naukowcy zaczęli tworzyć wstępny szkic sekwencji genomu, odkryli przydatne zjawisko. Duże bloki DNA, znane jako bloki haplotypów, były przekazywane z pokolenia na pokolenie w stanie nienaruszonym. Różne wersje tych bloków, które były powiązane z pochodzeniem przodków danej osoby, miały charakterystyczne wzory powszechnych wariacji genetycznych znanych jako polimorfizmy pojedynczego nukleotydu (SNP), w których sekwencja genetyczna różni się tylko o jedną literę DNA. Tak więc charakterystyczny SNP może służyć jako marker dla otaczającego go DNA. Odkrycie było dobrodziejstwem dla genetyków – jeśli każdy blok miał tendencję do występowania w ograniczonej liczbie odmian w populacji ludzkiej, nie byłoby konieczne sprawdzanie każdej podstawy w genomie pod kątem odmian związanych z powszechnymi chorobami, takimi jak astma czy schizofrenia. Obecność konkretnego SNP wskazywałaby, jaki blok haplotypowy nosi dany osobnik.

Naukowcy opracowali mikromacierze genetyczne, które mogą szybko wykryć obecność tych powszechnych SNP w całym genomie; Dzięki skanowaniu w poszukiwaniu charakterystycznych zmian, stosunkowo niedrogim procesie, mikromacierze umożliwiły największe dotychczas badania genomiczne. Naukowcy wykorzystali je do skutecznego przeszukiwania dziesiątek tysięcy ludzkich genomów pod kątem SNP częstszych na przykład u osób z autyzmem lub chorobą Alzheimera niż u osób zdrowych. W ciągu ostatnich dwóch lat opublikowano zalew badań, w których zidentyfikowano ponad 300 odmian genetycznych powiązanych z szeregiem wspólnych cech i chorób.

Jednak odkrycie tych różnic nie doprowadziło do przełomu, na który liczyli niektórzy naukowcy w zrozumieniu genetycznych podstaw powszechnych chorób. Dzieje się tak, ponieważ okazuje się, że odpowiadają one tylko za niewielką część genetycznego ryzyka wielu chorób. Naukowcy zidentyfikowali na przykład 18 genów powiązanych z cukrzycą typu 2 i wprowadzono testy identyfikujące zmiany. Jednak wiele innych dziedzicznych czynników ryzyka choroby pozostaje niezidentyfikowanych. Oznacza to, że nowe testy dają niepełny obraz prawdopodobieństwa zachorowania na cukrzycę, co utrudnia ich wykorzystanie do dostosowywania decyzji medycznych. Nie ma zbyt wielu powodów, by zachęcać do zrewolucjonizowania strategii zapobiegania dzięki temu, co do tej pory odkryliśmy [na podstawie genetycznej podstaw powszechnych chorób], mówi David Goldstein, dyrektor Centrum Genomiki Populacyjnej i Farmakogenetyki na Uniwersytecie Duke w Durham. NC.

Polowanie na SNP ma sens, jeśli dziedziczne ryzyko chorób, takich jak cukrzyca typu 2, wynika z połączenia wielu powszechnych wariacji genetycznych, z których każda wywiera niewielki wpływ. Ale co, jeśli to tylko część historii? A jeśli inne, rzadsze rodzaje mutacji genetycznych również odgrywają rolę? Ponieważ mikromacierze zostały zaprojektowane do wykrywania powszechnych SNP, pomijają wariacje, które pojawiają się u mniej niż 1 procent populacji. Te mutacje są przedmiotem alternatywnej hipotezy, w której – podobnie jak w modelu Mendla – wariacje indywidualne o dużym wpływie w dużym stopniu przyczyniają się do choroby. Zgodnie z tym poglądem każda z tych zmian może występować rzadko, ale jeśli wpływa na te same lub powiązane szlaki biochemiczne, może dawać podobne wyniki. Łącznie mogą sprawić, że zaburzenie będzie stosunkowo powszechne.

Do niedawna podejmowano jedynie ograniczone wysiłki w poszukiwaniu rzadkich wariantów powiązanych z powszechnymi chorobami. To poszukiwanie może obejmować przesiewanie każdej litery DNA – coś, co można zrobić tylko przez sekwencjonowanie. W przypadku starej technologii było to zbyt drogie, aby było praktyczne. Jednak w świetle rozczarowujących wyników badań mikromacierzy naukowcy zwracają się do nowych szybkich technologii sekwencjonowania, aby rygorystycznie przetestować hipotezę rzadkich wariantów. Jest prawdopodobne, że większość reszty dziedziczności [choroby] ukrywa się w rzadkich wariantach o dużym wpływie, mówi Collins. Jeśli naprawdę chcemy zrozumieć genomikę choroby, potrzebujemy kompletnych sekwencji genomu.

Wciąż nie jest jasne, w jakim stopniu rzadkie odmiany przyczyniają się do choroby, ale zaczynają pojawiać się dowody. W badaniu opublikowanym tego lata biolodzy z University of California w Berkeley zsekwencjonowali gen dla enzymu zwanego MTHFR, który przekształca kwas foliowy witaminy B (kwas foliowy) z jednej postaci w drugą. Naukowcy wcześniej zidentyfikowali powszechny wariant genetyczny, który wytwarza osłabioną wersję enzymu, zwiększając ryzyko wad wrodzonych i prawdopodobnie chorób serca. Sekwencjonując gen MTHFR u 564 osób o różnym pochodzeniu etnicznym, Nick Marini i współpracownicy znaleźli cztery nowe warianty, które również zaburzają funkcję enzymu; obecne u mniej niż 1 procent badanych, warianty te byłyby niewykrywalne w badaniach mikromacierzy.

Osobisty genom
Na niedawnej konferencji w czcigodnym laboratorium Cold Spring Harbor na Long Island James Watson, współodkrywca struktury DNA, siedział zgarbiony w pierwszym rzędzie audytorium pod swoim dużym portretem. Watson, który przez pewien czas kierował Human Genome Project, zsekwencjonował swój genom w 2007 roku. Był to dopiero drugi indywidualny genom, który został całkowicie zmapowany. (Craig Venter, który kierował prywatnymi próbami sekwencjonowania genomu, użył jako próbki własnego DNA.)

Watson nie jest znany z tego, że przesiaduje podczas kolejnych prezentacji konferencyjnych. Ale spora część tej konferencji była o nim. Uczestniczył w rozmowie po rozmowie, gdy naukowcy przedstawiali swoje analizy tego, co stało się pieszczotliwie nazywane Projektem Jim. Watson jest pozornie zdrowym 80-letnim mężczyzną, a wyniki badania jego genomu były jak dotąd dość przyziemne. Ma dodatkowe kopie wariacji genetycznych wykazanych w poprzednich badaniach w celu ochrony na przykład przed chorobami serca i zwyrodnieniem plamki żółtej. Początkowo niepokojąca mutacja w BRCA1 gen, który jest powiązany z rakiem piersi, okazał się nieszkodliwy. Ale zdecydowana większość genomu Watsona pozostaje niemożliwa do zinterpretowania. Naukowcy muszą jeszcze znaleźć genetyczny składnik jego inteligencji, jego ciekawości lub skłonności do niepoprawnych politycznie wybuchów. Być może najważniejsze dla Watsona nie jest jeszcze jasne, czy nosi on genetyczną podatność na schizofrenię, którą przekazał swojemu synowi, który ma tę chorobę.

Sekwencja referencyjna Human Genome Project, która jest połączeniem informacji genetycznej od ponad 20 osób, dała naukowcom podstawowy plan genomu. Ale pojedynczy genom ma swoje ograniczenia. Dopiero porównując wiele genomów, naukowcy mogą zacząć rozumieć zmienność genetyczną, która leży u podstaw podatności na choroby lub szaleństwo, skłonność do sprawności fizycznej lub geniuszu matematycznego, dążenie do altruizmu lub agresji.

Nawet Watson, który spędził swoją karierę na próbie zrozumienia DNA, nie wydaje się być pod wrażeniem, kiedy przedstawiono szczegóły jego genomu. Zobaczymy, czy cokolwiek z tego wydłuży moje życie o pięć minut – zauważył na konferencji. Rzeczywiście, znaczenie większości jego dziwactw genetycznych pozostanie tajemnicą, dopóki wiele osób nie dołączy do niego, aby zsekwencjonować swoje genomy.

PGP 10: Pierwszych 10 ochotników w Personal Genome Project ma obecnie sekwencjonowane regiony kodujące ich genomy; dla tych, których dane są publikowane online, wyświetlany jest mały fragment sekwencji. Dane sekwencyjne będą przechowywane w publicznej bazie danych, wraz z dokumentacją medyczną ochotników i innymi informacjami, takimi jak morfologia twarzy (mierzona taśmami czołowymi). Naukowcy wykorzystają bazę danych, która ma docelowo obejmować 100 000 osób, do poszukiwania powiązań między genami a chorobami lub innymi cechami.

Genetyk z Harvard Medical School, George Church, który pracuje nad technologią sekwencjonowania od czasu swojego doktoratu na Harvardzie we wczesnych latach 80., dąży do przyspieszenia tego procesu. Trzy lata temu Church uruchomił projekt Personal Genome Project (PGP), którego celem jest zbieranie danych genetycznych i medycznych od tysięcy ludzi w ciągu najbliższych pięciu lat. Projekt wskazuje nie tylko techniczne i naukowe wyzwania, jakie może nieść sekwencjonowanie ludzkich genomów na dużą skalę, ale także kwestie etyczne.

W fazie pilotażowej projekt skoncentruje się na 10 wolontariuszach, w tym Churchu, psychologu z Harvardu Stevenu Pinkerze i przedsiębiorczyni Esther Dyson. Na początek zsekwencjonuje kodujące regiony ich genomów – 1 procent DNA, który kieruje produkcją białek. Informacje te, wraz z historiami medycznymi uczestników (w tym schematami przepisywania recept) oraz informacjami o ich wzroście, wadze, ręczności i innych cechach, zostaną zdeponowane w publicznej bazie danych. Zespół Churcha ma nadzieję, że ta baza danych posłuży naukowcom, a nawet członkom społeczeństwa, którzy chcą szukać powiązań między określonymi odmianami genetycznymi a chorobami lub innymi cechami.

Pierwszy zestaw danych – udostępniony uczestnikom w październiku – wskazuje zarówno na obietnicę sekwencjonowania, jak i obecne ograniczenia analizy genetycznej. John Halamka, CIO z Harvard Medical School i jeszcze jeden z 10 pierwotnych wolontariuszy, dowiedział się, że jest nosicielem mutacji choroby Charcota Marie-Tootha, dziedzicznego zaburzenia neurologicznego. Ta rzadka zmienność nie zostałaby znaleziona w istniejących macierzach SNP. Ale ponieważ Halamka przeżył dzieciństwo bez szwanku, a tylko trzy inne osoby na świecie były nosicielami tej konkretnej mutacji, trudno jest stwierdzić, jaki wpływ, jeśli w ogóle, miała na jego zdrowie. Być może wiele osób jest nosicielami tej odmiany bez żadnych negatywnych skutków, a związek między chorobą a mutacją jest przesadzony. A może gen ma większy wpływ niż oczekiwano, zwiększając ryzyko innych chorób neurologicznych. (Lub, jak zauważa George Church, odkrycie może być po prostu błędem).

Im większa liczba wpisów w bazie, tym łatwiej będzie zrozumieć znalezisko takie jak Halamka. A w kwietniu 2008 roku zespół Churcha otrzymał zgodę Harvardu na rozszerzenie projektu z 10 do 100 000 uczestników. (Kościół planuje powoli zwiększać skalę, pomnażając liczbę badanych przez 10 każdego roku.) W kolejnej fazie poważnie przetestujemy zarówno technologię używaną do sekwencjonowania genomów, jak i strategie stosowane do interpretacji uzyskanych danych. Od listopada, około roku po rozpoczęciu projektu, naukowcy PGP przeszli tylko około jednej piątej drogi przez sekwencjonowanie regionów kodujących genomów pierwotnych ochotników. (Kościół planuje rozszerzyć PGP na cały genom, gdy sekwencjonowanie stanie się wystarczająco tanie.) Jeśli mają zsekwencjonować tysiące więcej genomów, technologia sekwencjonowania będzie musiała stać się tak szybka i solidna, jak wierzy Church.

Zbyt wiele informacji
Korzystanie z danych z PGP będzie samo w sobie stwarzać problemy. Po pierwsze, Church i jego zespół będą musieli znaleźć najlepszy sposób na przekazanie wyników większej grupie wolontariuszy. Pierwszych 10 otrzymało indywidualne porady genetyczne od Josepha Thakurii, dyrektora medycznego projektu i genetyka klinicznego w Harvard Medical School. Ale Thakuria nie będzie w stanie doradzić tysiącom nowych przedmiotów. Biorąc pod uwagę niedobór genetyków i doradców genetycznych z odpowiednim przeszkoleniem, problem ten z pewnością zostanie powtórzony o wiele szerzej, ponieważ genomika osobista stanie się bardziej dostępna.

Jednak największym wyzwaniem w kolejnej fazie ludzkiej genomiki będzie prawdopodobnie interpretacja znaczenia pozornie nieskończonej liczby wariacji, które zostaną odkryte. Indywidualne zmiany genetyczne zachodzą przypadkowo, a niektóre są nieszkodliwe. Inne bywają niebezpieczne, zaburzając niektóre ważne procesy komórkowe i zwiększając ryzyko chorób. A niektóre mogą być nawet korzystne – na przykład wzmagając rozkład toksyn, a tym samym chroniąc przed niektórymi dolegliwościami. Ale często nie można stwierdzić, do której klasy należy dana odmiana, po prostu patrząc na nią. A ponieważ nowe technologie umożliwiają naukowcom sekwencjonowanie genomów dużej liczby ludzi, lista znanych wariantów będzie szybko rosnąć. Ta informacja będzie drażliwa i problematyczna pod względem interpretacji, mówi James Evans, profesor genetyki i medycyny z University of North Carolina w Chapel Hill. Wszyscy mamy mutacje i zmiany, których po prostu nie rozumiemy. Jak zwykle technologia wyprzedzi nasze możliwości jej wykorzystania.

Złożoność nowych informacji genomicznych może również stanowić przeszkodę dla spersonalizowanej medycyny, którą miało wprowadzić sekwencjonowanie genów. Naukowcy mieli nadzieję stworzyć testy, które przewidują indywidualne ryzyko konkretnej choroby lub ujawniają, który lek będzie najlepiej działał na on albo ona. Ale testy genetyczne, które wykrywają nowo odkryte wariacje, nie będą zbyt przydatne, dopóki naukowcy nie będą w stanie dowiedzieć się, co te wariacje oznaczają. A jeśli wiele powszechnych chorób jest spowodowanych rzadkimi wariantami, zadanie będzie ogromne. Zrozumienie ryzyka związanego z rzadkimi wariantami zajmie nam lata, mówi Dietrich Stephan, założyciel i dyrektor naukowy Navigenics, start-upu zajmującego się genomiką osobistą.

Niektórzy naukowcy uważają, że prawdziwa wartość genomiki może wcale nie leżeć w medycynie spersonalizowanej. Mówią, że naprawdę opłaca się pogłębiać nasze zrozumienie chorób i pomagać naukowcom w odkrywaniu nowych celów dla leków. Podstawową wartością mapowania genetycznego nie jest przewidywanie ryzyka, ale dostarczanie nowych informacji na temat mechanizmów choroby, napisał David Altshuler, lekarz i genetyk z Broad Institute w Cambridge, MA, w ostatnim artykule opublikowanym w czasopiśmie Science. W rzeczywistości, jak podkreśla Altshuler, identyfikacja nawet rzadkich zmian genetycznych może pomóc dużej liczbie pacjentów. Na przykład badania nad dziedziczną formą wysokiego cholesterolu występującą u mniej niż 0,2 procent populacji doprowadziły do ​​odkrycia receptora lipoprotein o niskiej gęstości (LDL), który pomaga usuwać nadmiar cholesterolu z krwiobiegu. To z kolei doprowadziło do opracowania przebojowych leków znanych jako statyny, leków obniżających poziom cholesterolu, które powodują wzrost liczby receptorów LDL na powierzchni komórek wątroby.

Nikt nie wie, kiedy nadejdzie kolejny hit. Przewidywanie korzyści płynących z genomiki stało się równie niewdzięczne, jak próba przewidywania samego ryzyka choroby. A im łatwiej jest zsekwencjonować genom, tym trudniej jest zrozumieć złożoność, jaką ujawniają sekwencje. Jak ujął to Collins, Projekt Ludzkiego Genomu był prawdopodobnie prostym przedsięwzięciem w porównaniu z tym, z czym przyjdzie nam się zmierzyć dalej.

Emily Singer jest Przegląd technologii starszy redaktor biomedyczny.

ukryć