Определение влияния генетических вариаций в масштабе всего протеома

Впервые объединив две крупномасштабные технологии — мультиплексную масс-спектрометрию и популяцию мышей с высоким уровнем естественного генетического разнообразия — исследователи из Гарвардской медицинской школы (HMS) и Лаборатории Джексона (JAX) смогли решить важный вопрос в биологии и медицине: как генетические варианты влияют на уровни белков.

Белки — это цепи аминокислот, составляющие структурный и функциональный «список деталей» всех клеток и организмов. Понимание регуляции экспрессии белков критически важно для понимания нормального развития и болезней. Центральная догма молекулярной биологии описывает передачу генетической информации от ДНК к РНК и белку: последовательность ДНК сначала транскрибируется в матричную РНК (mRNA), а затем белковосинтезирующий аппарат клетки транслирует последовательности mRNA в аминокислотную последовательность белка.

Учитывая эту прямую связь между РНК и белками, широко предполагалось, что экспрессия белка будет тесно коррелировать с экспрессией mRNA. Однако несколько исследований, сравнивающих уровни клеточной mRNA и уровни белков, показали удивительно высокий уровень рассогласования между ними. Это говорит о том, что один или несколько механизмов действуют как буфер, защищая уровни белков от генетических вариантов, влияющих на уровни mRNA. Предыдущие эксперименты на мышах и человеческих клеточных линиях, направленные на идентификацию этих механизмов, были безрезультатными.

Профессор JAX и обладатель кафедры Карла Гуннара Йоханссона Гэри Черчилль, Ph.D., пионер в разработке мышиных популяций Collaborative Cross и Diversity Outbred, объединил усилия со Стивеном Джи, Ph.D., профессором клеточной биологии в Гарвардской медицинской школе, лидером в быстро развивающейся области количественной протеомики (изучения всего белкового состава организма), чтобы решить эту загадку.

Мыши Diversity Outbred, выведенные из восьми исходных штаммов, содержат обширные генетические вариации. «Наши мышиные популяции имеют более 50 миллионов SNP [однонуклеотидных полиморфизмов, вариаций отдельных строительных блоков ДНК]», — говорит Черчилль, — «а Стив может измерять уровни тысяч белков вместо десятков. Это делает возможным анализ в совершенно новом масштабе».

Джи и Черчилль являются соавторами публикации в Nature «Defining the consequences of genetic variation on a proteome-wide scale», в которой они сравнили уровни mRNA и белков в печени 192 мышей Diversity Outbred.

Исследователи идентифицировали 2 866 генетических маркеров, которые коррелируют с различиями в уровнях белков у разных мышей (локусы количественных признаков белка, или pQTL), и наблюдали две поразительные закономерности:

• Большинство белков с «локальными» pQTL (когда генетический вариант, влияющий на количество белка, расположен близко к последовательности ДНК, кодирующей этот белок) показали сильные свидетельства транскрипционной регуляции, где уровни белка тесно коррелировали с уровнями mRNA.
• В резком контрасте, белки с «дистальными» pQTL (когда генетический вариант, влияющий на количество белка, расположен далеко от последовательности ДНК, кодирующей белок) оказались полностью развязанными с количеством соответствующей им mRNA.

Применив новый статистический подход, они показали, что посттранскрипционные эффекты многих дистальных pQTL могут быть объяснены влиянием второго белка, раскрыв обширную сеть прямых белок-белковых взаимодействий и жёстко регулируемых клеточных путей. Исследователи подтвердили свои выводы на мышах Collaborative Cross.

«Теперь мы можем раскрывать ранее неизвестные взаимосвязи между генами, транскриптами и белками», — говорит Джи. «Наши результаты предполагают новую прогностическую геномную структуру, объединяющую количественную протеомику и транскриптомику для определения эффектов конкретного генетического варианта в масштабе всего протеома». В рамках этой структуры, говорит он, исследователи могут изучать и точно настраивать пути, связанные с интересующим их физиологическим процессом, болезнью или характеристикой.