Новый цифровой метод улучшает понимание изменений в структуре ДНК

Ученые разработали вычислительный метод для обнаружения химических изменений в ДНК, которые подчеркивают разнообразие клеток и могут привести к лучшему пониманию рака.

В европейском исследовании, опубликованном в Nucleic Acids Research с участием Университета Ньюкасла, эксперты создали биоинформатический метод, применимый в гемопоэзе — процессе образования крови из стволовых клеток.

Информация о том, как формировать различные клетки нашего тела, закодирована в нашем геноме, который состоит из четырех букв ДНК.

Каждый тип клеток характеризуется своим уникальным эпигеномом — структурой генома, состоящей из множества различных белков, которые оставляют разные части генома «открытыми» или «закрытыми».

Используя разные структуры, один и тот же геном у одного человека может кодировать информацию, необходимую для развития всех различных тканей и органов.

Новый метод позволяет автоматически анализировать несколько эпигеномов для идентификации геномных участков, где структура изменяется для формирования как здоровых, так и больных типов клеток.

Биомаркеры заболеваний

Доктор Даниэль Рико, научный сотрудник Института клеточной медицины Университета Ньюкасла, заявил: «У нас есть технология, чтобы раскрыть различные эпигеномные структуры, и это генерирует значительный объем данных. Мы можем серьезно говорить о "больших данных" в эпигеномных исследованиях. Однако основным узким местом является перевод всех этих данных в полезную информацию для понимания биологических механизмов».

«Новый метод, который мы разработали, позволит исследователям идентифицировать ключевые области в геноме, которые демонстрируют различные структуры в зависимости от типов клеток. Поскольку многие заболевания связаны со специфичными для болезни эпигеномными структурами, этот метод будет особенно полезен для выявления ключевых областей в геноме, где структура отклоняется от здорового состояния. Это позволит разработать новые биомаркеры заболеваний и, надеемся, откроет новый путь для разработки терапий, нацеленных на эпигеномы».

Метод позволяет интегрировать различные наборы эпигеномных данных для классификации разных образцов и автоматической идентификации геномных областей, изменения в которых влияют на определение типа клетки.

Структура генома

Человеческий геном — это скучная последовательность букв, но он оживает благодаря помощи эпигенома. Геном подобен книге, в которой буквы следуют друг за другом без пробелов, точек или запятых. Читать такую книгу было бы очень сложно, понять ее — совершенно невозможно. Однако с простым добавлением знаков препинания мы можем прочитать и понять смысл этой, казалось бы, скучной последовательности букв.

В этом и заключается великая задача, выполняемая эпигеномом, который состоит из химических изменений в ДНК, позволяющих нам и клетке понимать, как читать и интерпретировать геном.

Поэтому изучение эпигенома важно для понимания того, как развитие может привести к большому разнообразию типов клеток, формирующих ткани и органы, — все, начиная с одной клетки и одного генома.

Эпигеном также часто участвует в объяснении того, как здоровая клетка превращается в опухоль после злокачественной трансформации. Но, несмотря на доступные коллекции данных, определение тех областей генома с химическими изменениями и типа изменений остается сложной задачей.

Эти химические изменения происходят во время развития и на протяжении жизни как эффект внешних факторов, таких как образ жизни, и они могут быть триггерами таких заболеваний, как рак. Идентификация эпигенетических биомаркеров имеет фундаментальное значение для создания новых диагностических и терапевтических возможностей.

Молекулярные классификации широко использовались с учетом уровней экспрессии генов в качестве биомаркеров, используя их состояние «включено/выключено».

Этот метод позволяет исследователям идентифицировать те области, которые участвуют в регуляции состояния гена «включено/выключено», подобно биологическим переключателям. Эти области могут быть использованы в качестве эпигенетических биомаркеров, дополняющих существующие молекулярные классификации.

Важное развитие

Энрике Каррильо-де-Санта-Пау, соавтор исследования из Испанского национального центра исследования рака, сказал: «Разработка методов такого типа очень важна. До сих пор различия между типами клеток в основном характеризовались на уровнях генов, которые либо включены, либо выключены, то есть конечного продукта эпигеномной регуляции, но мы не знали, где находятся переключатели для этих генов (закодированные в эпигеноме). Эти приобретенные знания имеют фундаментальное значение для обеспечения новых методов лечения, основанных на воздействии на правильные переключатели в случаях, когда клетка теряет контроль при таких заболеваниях, как рак. Понимание этого уровня регуляции приблизит нас на один шаг к реализации повестки персонализированной медицины».

Надеются, что этот метод позволит ученым идентифицировать новые эпигенетические биомаркеры, которые могут быть использованы в диагностике и лечении персонализированной медицины.