Гены активируются для производства РНК и белков, а затем снова выключаются, когда молекулы больше не нужны. И ген, и его переключатели являются последовательностями ДНК, и они могут находиться далеко друг от друга в линейном геноме. Это представляет проблему для клетки, потому что эти области обычно должны контактировать для активации гена.Это также создает проблему для ученых, пытающихся понять один из центральных вопросов биологии: как клетки решают, какие гены должны быть активированы и когда?
Ответ частично будет зависеть от соответствия каждого гена его контрольным последовательностям. Но нити ДНК слишком тонкие, чтобы их можно было отследить под микроскопом, и даже если бы это было возможно, вам пришлось бы бороться с огромным количеством ДНК в ядре. Представьте себе, что вы изучаете клубок пряжи размером с Землю в надежде увидеть встречу между отдельными прядями.
Новый метод, называемый картированием архитектуры генома, или GAM, теперь помогает идентифицировать эти контакты. Он включает мгновенное замораживание ткани или клеток с последующим разрезанием тонких срезов отдельных ядер. Затем крошечное количество ДНК в каждом срезе ядра секвенируется, и команда развертывает математическую модель, названную SLICE, для определения «горячих точек» повышенного взаимодействия между нитями.
Модель рассматривает частоту, с которой различные области генома появляются в срезе, чтобы сделать вывод об относительном положении генов и областей, называемых энхансерами, которые активируют их.«Можно провести аналогию: если вы хотите понять, как взаимодействуют школьники, вы можете время от времени фотографировать, где они сидят в столовой или появляются вместе на детской площадке», — объясняет ведущий автор проекта Ана Помбо, начавшая проект во время работы. в Лондонском институте медицинских наук MRC (LMS) и в настоящее время базируется в Берлинском институте системной биологии, Центре молекулярной медицины Макса Дельбрука в Ассоциации Гельмгольца (MDC) и Берлинском институте здравоохранения (BIH). «Если вы сделаете это много раз в течение месяца, вы начнете видеть закономерность в тех, кто часто сидит рядом друг с другом или бегает вместе во время игры. Эти случайные снимки могут рассказать вам об их социальном взаимодействии».
«Это стало возможным благодаря отфильтровыванию случайных столкновений из реальных взаимодействий с использованием математических методов», — говорит ведущий автор Марио Никодеми из Неаполитанского университета Федерико II, который придумал такие математические модели и с помощью своего аспиранта Антонио Скиалдоне разработал их.Пол Эдвардс из Исследовательского центра Hutchison / MRC и отделения патологии Кембриджского университета и Ана Помбо пришли к первоначальной идее еще до того, как стали доступны методы, необходимые для проведения эксперимента. «Моя исследовательская группа оптимизировала подход, и по мере появления новых технических шагов мы добавляли их в наш метод», — говорит она.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature, этот метод применяется к эмбриональным стволовым клеткам мыши, и авторы надеются, что он поможет пролить свет на многие гены, активность которых нарушается при некоторых очень серьезных заболеваниях. При некоторых заболеваниях проблема заключается в последовательности гена, но дефекты в регуляторных областях, обнаруженные в других частях генома, могут быть столь же опасными и гораздо более трудными для понимания. Новые данные предоставляют длинный список новых подозреваемых, которые теперь могут быть изучены исследователями.Хотя предыдущие исследования выявили двусторонние контакты, эта информация не раскрывает, как часто такие контакты происходят и, косвенно, насколько важными они могут быть, Помбо говорит: «Они могут определить, что мы с вами друзья, но не насколько крепка эта дружба. относительно всех остальных ".«Люди долгое время измеряли двусторонние контакты», — говорит Роберт Бигри, первый соавтор статьи, который был аспирантом вместе с Аной Помбо в LMS, когда собирал данные для исследования, и сейчас базируется в Оксфордский университет. «Эти исследования часто показывают, что у вас может быть набор различных элементов ДНК, которые взаимодействуют друг с другом попарно.
Благодаря этому новому подходу мы можем создать полногеномный каталог всех регионов, которые, как мы уверены, взаимодействуют в группах. " Теперь исследователи могут надежно обнаруживать и количественно определять так называемые «трехсторонние контакты» в областях генома, которые активно экспрессируются.Но, пожалуй, наиболее заметным достижением GAM является то, что эксперименты основаны на отдельных клетках — общих или редких в ткани — и отслеживают их положение относительно друг друга в ткани. Существующие методы требуют наличия множества клеток одного типа, что затрудняет изучение биологии и болезней редких типов. «Существует огромный потенциал для применения этого в образцах тканей человека для каталогизации контактов между регуляторными областями и их генами-мишенями и использования этого для понимания генетических вариаций и того, как они могут повлиять на аспекты ядерной биологии», — говорит Помбо.
Некоторые исследователи начинают проявлять интерес к использованию этой техники для изучения того, что происходит, когда ретровирусы вставляют свою ДНК в геном хозяина. Ученые-онкологи также стремятся создать карты ДНК определенных областей опухоли. «Используя уникальную природу данных GAM, математические модели могут надежно получать такую информацию, открывая путь для идентификации множественных групповых взаимодействий, которые могут играть ключевую роль в регуляции генов», — объясняет Никодеми. «Теперь мы можем спросить, контактируют ли с геном одновременно все его энхансеры или каждый энхансер по одному?», — говорит Бигри. «Мы знаем, что многие гены, важные для раннего развития, имеют несколько энхансеров.
Но как и почему они действуют, регулируя гены, остаются без ответа вопросами».