Genetičari koji traže unutar nuklearnog genoma mutacije koje doprinose bolesti dugo su se oslanjali na princip poznat kao modeliranje ograničenja, što omogućava istraživačima da procene stepen selektivnog pritiska koji dovodi do čišćenja određenih varijanti gena. Ali dok su modeli ograničenja bili veoma efikasni za identifikaciju varijanti koje izazivaju bolesti u nuklearnom genomu, oni nisu bili korisni za mutacije u mitohondrijskom genomu, što je izvor frustracije za genetičare i porodice koje žive sa genetskim bolestima.
Međutim, tim predvođen Jejlom razvio je revolucionarni pristup koji pruža nadu. Novi okvir – opisan u časopisu Priroda – pruža genetičarima dugo potreban alat za utvrđivanje koje mutacije mitohondrijalne DNK (mtDNK) doprinose bolesti.
Multidisciplinarni tim predvodili su genetičari sa Jejla Nikol Lejk i Monkol Lek.
„Imali smo nekoliko alata koji bi nam pomogli da identifikujemo mutacije koje izazivaju bolesti u mtDNK“, rekao je Lejk, docent genetike na Medicinskom fakultetu Jejla (ISM) i Jejlskom centru za genomsko zdravlje. „Iako postoje desetine dostupnih za nuklearni genom, ovaj alat po prvi put pruža mapu koja su mesta u mitohondrijskom genomu najvažnija za zdravlje i bolest.
Mitohondrije su ćelijske strukture koje su mesto proizvodnje energije ćelija. Oni sadrže DNK, nasleđen od majke, i suštinski su podskup genoma. Mitohondrije određuju da li ćelija živi ili umire kroz proces programirane ćelijske smrti ili apoptoze.
Pokušaji da se napravi model ograničenja mitohondrija bili su frustrirani nekoliko faktora, uključujući relativno malu veličinu mitohondrijalnog genoma i jedinstvene karakteristike mtDNK.
Da bi ovo rešio, tim Jejla je razvio model ograničenja koji koristi potpuno novu metodologiju. Kao prvi korak, kreirali su mitohondrijski mutacioni model koji je prilagodio verziju modela „kompozitne verovatnoće“ za analizu kolekcije novonastalih genetskih mutacija, što je pomoglo istraživačima da shvate verovatnoću mutacija koje se javljaju na različitim lokacijama u genomu.
To im je zauzvrat omogućilo da naprave mapu koja pokazuje koji su regioni skloniji genetskim mutacijama u osnovi bolesti.
Model se zasniva na prethodnoj studiji Leka i Leka, koji je takođe docent genetike na ISM-u, za koji su generisali skup mitohondrijalnih podataka od 56.434 osobe u saradnji sa Lekovim bivšim kolegama na Broad Institutu MIT-a i Harvarda.
Kada su istraživači uneli te iste mitohondrijalne podatke u novi model, bili su u stanju da kvantifikuju ograničenje – ili odsustvo promene – u mtDNK, potvrđujući efikasnost novog modela u identifikaciji regiona sa prisustvom mutacija koje doprinose mitohondrijalnoj bolesti.
Da bi dodatno potvrdio model, tim je svoje podatke dopunio podacima drugog velikog genomskog projekta, UK Biobank, koji sadrži genetske i zdravstvene informacije od pola miliona učesnika. Kada su primenili svoj model na varijante iz ovog proširenog skupa pojedinaca sa mitohondrijskom bolešću, njihov model ograničenja se održao.
Ovo je, kako su rekli, pokazalo da bi model mogli da koriste drugi istraživači da unaprede otkriće varijacije mtDNK u osnovnoj bolesti.
„Radi se o izgradnji modela koji je robustan; to se može proveriti“, rekao je Lek. „To je pouzdano i pouzdano predviđanje.“
Mnoge varijante pronađene u mtDNK nazivaju se „varijantama neizvesnog značaja“, što je frustrirajuće za genetičare i porodice ljudi sa ovim bolestima, rekao je Lejk. „Nadam se da će alat predstavljen u ovom radu pružiti informacije koje su nam potrebne, tragove, za smanjenje ovih nesigurnosti u analizi mtDNK“, rekla je ona.
Iako je proboj teško da je stvar slučaja, Lejk pripisuje seriji slučajnih razgovora koji su pomogli timu da dođe do svog „eureka“ trenutka.
Godine 2020, otprilike nedelju dana pre nego što je pandemija COVID-19 izazvala gašenja širom sveta, Lek je pomenuo izazove koje su istraživači imali pred Šamilom Sunjajevom, kompjuterskim genomičarem i genetičarom na Harvardu. Suniaev, koji je bio pozvan da govori na Jejlskom odeljenju za genetiku, primetio je sličan problem sa kojim su se on i njegove kolege sa Instituta Broad susreli istražujući genetiku raka – izazov na koji su se bavili koristeći kompozitni model verovatnoće.
„Svaka čast Nikol“, reče Lek. „Rekao sam ‘šta misliš?’ i ona je trčala s tim.“
Kada je svet zatvoren, Lejk i Lek su počeli da se sastaju virtuelno sa Sunjaevim, koji je slušao njihove ideje i postavljao pitanja. Kako je projekat napredovao, doveli su Dena Arkinga, profesora genetičke medicine na Univerzitetu Džon Hopkins, i druge stručnjake da pomognu u analizi njihovog skupa podataka o mtDNK — koji je sada deo gnomAD-a, velike međunarodne genomske baze podataka otvorenog koda — i podataka iz UK Biobank.
„Izgradili smo mutacioni model koji je bio zaista predvidljiv i dao nam je rezultate koje smo se nadali da ćemo videti“, rekao je Lake. „Tada smo zaista znali da imamo put napred.“
Lek je dodao: „Pobrinuli smo se da uključimo što više perspektiva. Najbolji posao se obavlja u saradnji.“
Lake vidi njihov revolucionarni model kao alat prve generacije i oduševljen je što će biti slobodno dostupan naučnicima širom sveta.
„Ovo je važan napredak, ali postoji uzbudljiv potencijal za proširenje“, rekla je ona. „Ovo je donekle zanemaren deo našeg genoma i to je deo našeg genoma koji je zaista bitan. Tu se može još mnogo toga naučiti.“
