Ученые разработали технологию, позволяющую предсказывать, насколько та или иная мутация в ДНК помешает синтезу РНК в клетках человека, а следовательно, формированию белков. Точность модели оказалась в шесть раз выше, чем у предыдущих вариантов. Она потенциально может использоваться в генетическом обследовании людей, которое позволит выявить опасные для здоровья будущих поколений мутации. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Genetics.
Генетическая информация нашего организма содержится в молекулах ДНК. По их последовательностям синтезируются РНК, которые, в свою очередь, являются матрицами для будущего синтеза белков. Однако перед тем как начинается синтез белка, РНК разрезается на кусочки, часть из которых удаляется, а остальные сшиваются между собой. Этот процесс — сплайсинг — регулируется молекулами ДНК. В зависимости от вариации контролирующей ДНК сплайсинг может быть нарушен, ошибки в нем могут привести к дефектным РНК и, следовательно, нефункциональным белкам, что может быть причиной наследственных заболеваний.
Немецкие ученые разработали технологию, позволяющую эффективно предсказывать, какие вариации ДНК могут привести к тканеспецифичным ошибкам в сплайсинге. Для этого они использовали базу данных, насчитывающую более 16 тысяч генетических последовательностей, полученных из 49 тканей 946 человек. Исследователи смотрели, насколько часто в результате того или иного изменения в ДНК проявляется неправильный сплайсинг. Команда учитывала гены, участвующие в образовании белков и имеющие по крайней мере один редкий генетический вариант. В результате ученые проанализировали почти девять миллионов редких генетических вариантов.
Основными критериями моделей являются точность и повторяемость. Точность показывает, сколько генетических вариаций, предсказанных моделью, на самом деле приводят к неправильному сплайсингу. Повторяемость говорит о количестве мутаций, приводящих к неправильному сплайсингу, которые обнаруживает модель. Ученым удалось повысить точность прогнозирования неправильного сплайсинга в шесть раз по сравнению с предыдущими моделями. В результате модель авторов предсказывала вероятность неправильного сплайсинга в определенной ткани и сообщала о нем с наибольшей вероятностью.
«Мы добились такого значительного прогресса в точности, рассматривая процесс сплайсинга с учетом особенностей тканей и используя прямые измерения сплайсинга легкодоступных тканей, таких как кровь или клетки кожи, чтобы предсказать ошибки в этом процессе в недоступных тканях, таких как сердце или мозг», — дополняют авторы исследования.
Таким образом, методика, разработанная учеными, потенциально может помочь в диагностике редких заболеваний. С помощью новой технологии медики будут получать существенно более короткие списки возможных кандидатов-последовательностей для изучения.
Автор: Анна Дегтярь.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
