‘But one thing is clear: To understand the whole, one must study the whole’
Yüklə 104,37 Kb. Pdf görüntüsü
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- Kompleks Hastalık Genetiği: Güncel Kavramlar ve Nörolojik Hastalıkların Tanısında Kullanılan Genomik Yöntemler
| Klinik Gelişim
‘But one thing is clear: To understand the whole, one must study the whole’ (Kacser H, 1986) Nörogenetik çalışmaların hedefi nörolojik hastalıklara neden olan gen ve risk faktörlerinin tanımlanması, mo- leküler mekanizmaların aydınlatılması, ve bunun sonu- cunda erken tanı ve etkin tedavi yöntemlerinin geliştiril- mesine olanak sağlanmasıdır. Son yıllarda kullanılmaya başlanılan tüm-genom çaplı araştırmalar geniş hasta ve kontrol gruplarının kısa sürede ve yüksek çözünürlükte analiz edilmesini mümkün kılarak nörogenetik çalışma- lara ivme kazandırmış, kalıtsal hastalıklara genetik bakışı farklılaştırmış ve yeni kavramlar yüklemiştir. Bu yazının amacı, moleküler genetik alanında gelişen teknolojilerin sağladığı bilgiler ışığında farklılaşan nörogenetik kavram- lara klinisyenleri yakınlaştırmak ve bu bilgi birikiminin uygulamaya yönelmesine katkıda bulunmaktır. Kompleks Kalıtım: Genler, Çevre ve Yaşlanma Arasında Karmaşık Bir �lişki İnsan Genom Projesi ve onu takip eden teknolojiler 2000’li yıllarda genetikteki tüm paradigmaları değiştirdi ve has- talık tanımında yeni bir dönem açtı. Bugün biliyoruz ki, sadece tek gene bağlı Mendel tipi hastalıklar değil, top- lumun çok daha büyük bir kısmını etkileyen tüm yaygın hastalıklar (kardiyovasküler hastalıklar, diyabet, kanser, obezite, astım, nörolojik ve mental bozukluklar vb. gibi) DNA yapımıza bağlıdır. Bu hastalıklara tek bir genin masif katkısı yerine, birçok genin küçük oranlarda katkısı vardır. Bir de buna çevresel faktörler ve ilerleyen yaş eklenince bu tür hastalıkların kalıtımına kompleks kalıtım, türüne de kompleks ya da poligenik hastalık adı verilir. Bireylerin genetik yapısı, dış görünüş gibi gözle görülür özellikleri- nin yanında, hastalıklara yatkınlığını, hastalık sürecini ve tedaviye/ilaçlara yanıtını belirler. Genetiğin hastalıklara katkısını anlamak, hastalık mekanizmalarını çözme, dola- yısıyla tedavi yolundaki en önemli aşamadır. 1-5
Hastalık ya da herhangi bir fenotip genelde iki türde kalıtılır Mendel türü (simpleks/monogenik) kalıtım: Tek gen/tek fenotip gözlenir, hastalığa neden olan mutasyonların pe- netransı yüksektir. Duchenne kas distrofisi, fenilketonü- ri, kistik fibrozis, talasemi, orak hücreli anemi, hemofili, Huntington gibi hastalıklar bu tür kalıtıma örnektir. Kompleks (poligenik) kalıtım: Birçok genin etkileşimi söz konusudur, mutasyonlardan ziyade polimorfik farklılıklar görülür ve bunların penetransları düşüktür. Ayrıca çevre- sel faktörler ve yaşlanma da kompleks kalıtımda etkilidir. Bu gruba, aklımıza gelen neredeyse tüm hastalıklar girer: kardiyovasküler hastalıklar, nörolojik hastalıklar, kanser, diyabet II, obezite, romatoid-artrit, osteoporoz, mental bozukluklar ve enfeksiyon hastalıkları gibi. Her ne kadar kompleks hastalık denildiği zaman komp- leks kalıtım düşünülse de, kompleks hastalıklarda da Mendel türü kalıtım görülebilir, yani bu hastalıkların ailevi türleri de vardır. Kompleks hastalıkların ailevi türü nadir ve genelde erken başlangıçlıdır. İkinci türü, yani görünüşte genetik olmayan ise, yaygın ve geç başlan- gıçlıdır. İşte bu türün çok yakın zamana kadar genetik komponenti olduğu bilinmezdi. Mendel türü ailevi kalıtım, kompleks hastalıkların çok az bir kısmını oluşturur (%5-10), ama görülen mutas- yonlar ve etkin olan mekanizmalar kompleks türlerin Kompleks Hastalık Genetiği: Güncel Kavramlar ve Nörolojik Hastalıkların Tanısında Kullanılan Genomik Yöntemler Esra BATTALOĞLU, A. Nazlı BAŞAK Boğaziçi Üniversitesi, Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü, İstanbul
Klinik Gelişim
genetiğini anlamaya ışık tutmaları açısından önemlidir. Örneğin Alzheimer hastalığında APP, PS1, PS2 genle- ri, Parkinson’da parkin, alfa-sinüklein, PINK1 genleri, ALS’de SOD1, Alsin, TDP-43, FUS genleri, meme kan- serinde BRCA1, BRCA2 genleri gibi. Bütün bu genlerin tanımlanması yukarıdaki hastalıkların kompleks türle- rinin deşifre edilmesine bir oranda yardımcı olmasına rağmen, kompleks hastalıkların genetiğinin çözülmesi beklenenden çok daha karmaşık oldu. Bu zorluğun ne- denleri arasında hastalıkta etkin olan faktörlerin zayıf genetik etkileri, düşük penetransları, yüksek fenotipik çeşitlilikleri, geç-başlangıçlı diğer hastalıklarla aynı anda görülen komorbidite, detaylı aile ağaçlarının yokluğu ve hastalığa-özgü biyomarkörlerin eksikliği sayılabilir. Bunlara ek olarak, modellenmesi zor olan gen-gen iliş- kileri ve ölçülmesi güç olan çevresel katkılardan dolayı da kompleks hastalıklara neden olan yatkınlık genlerinin tanımlanması öngörüldüğünden daha zordur (Şekil 1). Kompleks hastalıkların temelinde bireyler arasındaki çeşitlilik yatar İnsanı insan yapan DNA özellikleri arasındaki benzerlik, bireyler arasında %99,9’tur; dolayısıyla bireyleri farklı yapan DNA’nın sadece %0,1’lik küçük bir kısmıdır (3 milyar DNA yapı taşının 3 milyonu). Kompleks hastalı- ğın temelinde bireyler arasındaki bu çeşitlilik yatar. Yaygın (kompleks) hastalıklar, genom üzerinde yaygın olarak görülen DNA değişiklikleri (polimorfizm) ile karakterizedir. Bu tür kalıtım en uygun şekilde Yaygın Hastalık-Yaygın DNA Değişiklikleri hipotezi (Common Disease-Common Variant Hypothesis) ile açıklanır. DNA polimorfizmleri tek başlarına hastalık oluşturmak için yeterli değildir, ancak hastalık riskini arttırarak, kümü- latif etki ile hastalık oluştururlar. Bununla birlikte her farklılığın hastalığa etki oranı değişkendir (Şekil 2). Genom’daki çeşitlilik: DNA farklılıkları Polimorfizmlerin hem koruyucu etkileri, hem de çev- resel faktörler ve yaş ile tetiklenebilen olumsuz etkileri vardır; bunlar kritik ortamda ortaya çıkabilir. Ayrıca bu polimorfizmlerin fenotip oluşumunda kümülatif ya da epistatik (bağımsız) etkileri vardır. Bireyler arasındaki genom çeşitliliğinin iki ana türü var- dır; bunlar Tek Nükleotid Polimorfizmleri (Single Nucle- otide Polymorphisms: SNP) ve Kopya Sayısı Farklılıkları (Copy Number Variations: CNV) olarak adlandırılır. Tek nükleotid polimorfizmleri (SNP) SNP’ler genom dizisindeki tek nükleotid (A, T, C, G) değişimleridir. Örneğin, özgün bir pozisyonda bulunan adenin bazının timine dönüşmesi gibi. SNP’ler benzer koşullarda neden bazı bireylerin daha sağlıklı iken, diğerlerinin hastalığa yatkın olmasına, aynı hastalığın farklı bireyler arasında neden farklı şekilde seyrettiğine, ayrıca bazı bireylerin tedaviye olumlu ya- nıt verirken, diğerlerinin vermemesine büyük oranda açıklık getirir. Dış görünüşümüz birbirimizden nasıl farklıysa, yukarıdaki olaylara yanıtımız da o derece fark- lıdır. Bu fark da DNA’larımız arasındaki %0,1’lik yapısal değişiklikten kaynaklanır, bu %0,1’lik farkın büyük kıs- mını SNP’ler oluşturur. Bu farklılıklar bireyler üzerinde Şekil 1: Mendel türü mutasyonlar, hastalık yatkınlığına neden olan genetik risk faktörleri ve genetik olmayan risk faktörleri aynı spektrumun farklı bölgelerini oluştururlar ve birbirleri ile etkileşim içindedirler. 6
bozukluk hastalık nedenidir; diğer genler ve çevresel faktörler ancak hastalık başlangıç yaşına ve seyrine olumlu ya da olumsuz etki ederler. Kompleks hastalık oluşumunda birçok genin ve çevresel faktörlerin etkisi vardır.
7 Klinik Gelişim 0
çeşitli etkiler yaratır. Örneğin, fenotipi etkileyen bazı farklılıklar zararsızken, diğer bazıları ise diyabet, kanser, kalp hastalığı, Alzheimer, otizm, şizofreni gibi hastalık- lara neden olabilir. SNP’ler genlerin içinde veya gene yakın bir bölgede bulunabilirler. Genomun çok küçük bir bölümü gen kodladığı için, SNP’lerin büyük kısmı gen kodlamayan bölgelerdedir. İnsan genomunda 15-30 milyon SNP olduğu varsayılmaktadır ve günümüzde 13 milyona yakını tanımlanmıştır. SNP’leri mutasyondan ayıran farklılıklar: i. bir değişimin SNP olarak tanımla- nabilmesi için, geniş bir toplumun en az %1’inin DNA dizisinde görülmelidir; ii. SNP’lerin penetransları düşük olmalarına rağmen yaygındırlar ve tek başlarına hasta- lığa yol açmazlar, iii. mutasyonlar nadir görülmelerine rağmen penetransları yüksektir, tek başlarına hastalık nedenidirler. Kopya sayısı farklılıkları (CNV) Son yıllarda tanımlanan CNV’ler insan genetik çeşitliliği- ne yeni bir boyut getirmiştir. Bir hücrede, biri anneden biri babadan olmak üzere iki eş DNA kopyası olmasına rağmen, DNA’nın bazı bölgelerinin kopya sayısında fark- lılıklar olduğu anlaşılmıştır. Bunlar delesyon ve düpli- kasyonlardır. Yakın zamana kadar varlıkları bilinmeyen CNV’ler, 1 kilobazdan 10’larca megabaza uzayabilen DNA bölgeleridir ve tüm genoma dağılmış halde bulunurlar; bireyden bireye çok farklılık gösterirler (http://projects. tcag.ca/variation/). Tek nükleotid değişiminden oluşan SNP’lerden farklı olarak, CNV’ler, boyutları dolayısıyla, genom yapısında SNP’lerden daha fazla nükleotidi kap- sarlar, dolayısıyla hastalık oluşumunda en az SNP’ler kadar etkilidirler. CNV türü mutasyon günümüzde, hem Mendel tipi, hem kompleks hastalıklarda artarak görül- mektedir. Bu kantitatif yapısal varyantlar genelde bir çok geni ve bu genlerin anlatımını düzenleyen bölgeleri etkilerken, genomun bazı bölgelerinde belirgin fenotipe yol açmayabilir ve bazen de gen dozajını ve anlatımını olumsuz etkileyebilirler. Bu etkileşim sonucunda, tek başlarına ya da başka genetik ve çevresel faktörlerle bir- likte hastalık nedeni olurlar. Bugün 3000’i aşkın CNV tanımlanmıştır. CNV’lerin insan genomunun heterojen yapısına katkıları çok büyüktür; bir bireyde ortalama 50 kb boyutunda 100 CNV bulunduğu tahmin edilmek- tedir; DNA’nın yapısını çözümleyen James Watson’ın genomunda 23 yeni CNV belirlenmiştir. Genom çapı ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) Linkage Analizi, yani aile düzeyinde uygulanan bağlantı analizi, ancak etkisi güçlü olan mutasyonların neden ol- duğu tek-gene bağlı hastalıkları tanımlar, dolayısıyla et- kileri zayıf olan ve birçok genin neden olduğu kompleks hastalıklar için yetersiz kalır. İnsan genetiğinde 21.yy’ın devrimi olarak nitelendirilen GWAS, yüksek sayıda (>1000) hasta/kontrol örneği kullanarak, 1 milyon SNP ve CNV’yi eşzamanlı olarak test eder, ve bu ölçekle etkisi küçük olan genleri de tanımlayabilir. GWAS yöntemiyle son iki yılda 250’yi aşkın genetik lokusun poligenik has- talıklarla ilişkisi tanımlanmıştır. 8-11 İnsan Genom Projesi, HapMap Projesi, CNV, Bireysel Genom Analizi, 1000 Genom Projesi, Genotip-Doku Ekspresyonu Projesi gibi çalışmalar sonucunda gen arama artık gen-merkezli değil, genom-çapında yürütül- mektedir. Bu kapsamda genoma dağılmış 1 milyon SNP ve CNV, paralel olarak genotiplenebilmekte ve hastalık ile ilişkilendirilebilmektedir. Genomun doğru bölgelerine mi bakıyoruz: ncRNA? Moleküler biyolojinin santral dogma’sına göre, protein sentezi DNA’dan RNA’ya bilgi aktarımı ve RNA’nın pro- teine translasyonu sonucu oluşur. Bir insanda 24.000 gen bulunmaktadır, bu genler genomun sadece %2’sini oluşturur. Geri kalan DNA bölgelerinin işlevi tam ola- rak bilinmemekle birlikte, bunların yarısının RNA’ya kopyalandığı, fakat protein senteziyle sonuçlanmadığı bilinmektedir. Protein kodlayan DNA’nın anlatımını düzenlediği bilinen bu tür RNA’lara kodlamayan RNA (ncRNA) denir. Bir canlının karmaşıklığı gen sayısı ile değil, ncRNA miktarı ile doğru orantılıdır. Protein kodla- yan genler gibi ncRNA’lar da bireyler arasında farklılıklar gösterir; bu farklılıkların Glioma, Prader-Willi Sendro- mu, Frajil X ve nörodejeneratif hastalıklara yol açtığı son zamanlarda gösterilmiştir. Tek gene bağlı Mendel türü hastalıklara neden olan mutasyonlar, yukarıda da belirtildiği gibi, tüm genomun sadece %2’si tarafından kodlanır. Tek gene bağlı olan etkiler nadirdir, ama ağır bir fenotipe neden olurlar. Yaygın kompleks hastalıklara temel teşkil eden kalıtım, ncRNA türü ‘gen’lerin dizilerindeki çeşitlilikten kay- naklanabilir, dolayısıyla da kompleks hastalıklar için, Mendel türü hastalıklarda taranan gen bölgeleri içinde mutasyonlardan daha zayıf etkili polimorfizmler aramak belki de doğru değildir. GWA çalışmalarının hipotezden bağımsız ve önyargısız olması, kodlayıcı bölgelere ya da ncRNA’ya sınırlı kalmaması ve tüm genomu hedef alması bu çalışmanın önemli bir avantajıdır. Uzun zamandır gen aramada tek başına kullanılan SNP’lerden sonra insan- da etkin bir çeşitlilik kaynağı olan yapısal farklılıkların (CNV’lerin) keşfi de, GWA’nın bu önyargısız yaklaşımı ile olmuştur. Mikroarray teknolojisi Mikroarray teknolojisi, yaklaşık bir cm karelik yüzeye (mikroskop lamı olabilir) sabitlenen kısa DNA probları ile bireylerden alınan ve enzimle parçalanarak çoğaltıl- mış ve işaretlenmiş genomik DNA örneklerinin hibridi- zasyonu temeline dayanmaktadır. Komplementer DNA dizilerinin birbirlerini tanıyarak yapışmaları sonucu oluşan ışıma özel sistemler ve yazılımlar ile görüntü- lenmektedir. Bu teknoloji ile SNP analizi, CNV analizi, gen anlatım profili belirlenmesi, ve DNA dizilemesi gibi genomik yöntemler gerçekleştirilebilmektedir. Örneğin son geliştirilen mikroarray platformlarında 1.800.000 SNP/CNV’nin ilişkilendirme ve bağlantı analizlerinde kullanılması mümkündür. Bu analiz belirli bir kalıtsal hastalıktan sorumlu gen ve risk bölgelerinin tanımlan- masını kolaylaştırmaktadır (Şekil 3).
Klinik Gelişim
Kopya sayısı farklılıkları’nın neden olduğu hastalıklar Kopya sayısı farklılıkları (CNV), yukarıda da anlatıldığı gibi, uzunluğu bir kilobaz ile birkaç megabaz arası deği- şebilen düplikasyon ve delesyonlara denir. Söz konusu düplikasyon ve delesyonlar birçok geni içerebilmekte ve kritik genlerin anlatım düzeylerini etkileyerek kalıtsal hastalıklara neden olabilmektedir. Kopya sayısı farklılığının Herediter Motor ve Duysal Nö- ropati (HMSN/CMT) nedeni olduğu 1991 yılından beri bilinmektedir (12). Demiyelizan tipte CMT hastalarının yaklaşık %70’inde 17. kromozomun p11.2 bölgesinde PMP22 genini içeren 1.5 Mb’lık bölgenin çiftlenmesi (düplikasyonu) hastalıktan sorumludur. CNV’lerin ge- netik varyasyona nasıl neden olduğu henüz tam olarak bilinmese de, alfa-sinüklein gen kopya sayısının artışının Parkinson hastalığına neden olabileceği rapor edilmiş- tir.
13,14 Erken başlangıçlı Alzheimer hastalarında ise APP gen bölgesini içeren düplikasyon belirlenmiştir. 15 Bu bilgilere rağmen kopya sayısı faklılıklarının kalıtsal has- talıklara neden olabileceği gerçeği yıllarca gözardı edil- miştir. Bunun başlıca nedeni kopya sayısı farklılıklarının belirlenmesinde kullanılan yöntemlerden kaynaklanan sorunlardır. İlk olarak tümör hücrelerindeki düplikasyon ve delesyonların yakalanması amacıyla kullanılan Karşı- laştırmalı Genom Hibridizasyonu (Comparitive genome hybridization-CGH) yöntemi mikroarray teknolojisinin gelişimi sonucu son yıllarda nörolojik hastalıklara neden olabilecek CNV’lerin belirlenmesinde de kullanılmaya başlanmıştır. Array CGH olarak bilinen bu teknik ile gerçekleştirilen çalışmalar henüz rapor edilmektedir. Bu çalışmalarda ortaya çıkan bulgulardan biri CNV’lerin farklı klinik özellikler ile beraber seyredebiliyor olma- sıdır. Örneğin Jacquemont et al., 2006 yılında yayımla- dıkları çalışmalarında otizm hastalarında dismorfik yüz özellikleri ile beraber seyreden 1.4 -10 Mb arası deği- şen altı yeni kromozomal düzenleme belirlemişlerdir. Hastada dismorfik özellikler ve nörolojik semptomların varlığında array-CGH’in genetik testlerde kullanılmasını önermektedirler (16). Bir başka çalışmada ise 427 otizm hastası ve 500 kontrol incelenmiştir. CNV’ler ailevi olgu- lardan ziyade izole hastalarda belirlenmiş ve hastaların % 6.3’ünün yeni CNV taşıdığı gösterilmiştir. 17 Christian ve arkadaşlarının 2008 yılında gerçekleştirdiği çalışmada ise 397 ASD hastasında yedi yeni ve 44 kalıtsal CNV be- lirlenmiştir. 18
Geniş bir ALS grubunda (406 sporadik ALS hastası ve 404 kontrol) gerçekleştirilen array CGH çalışmasında ise 155 geni kapsayan delesyonlar bildirildi. Bu genler, oksidatif fosforilasyon, aktin iskeletinin düzenlenmesi, sitokin-reseptör etkileşiminde rol almaktadır. Bu bul- gular ışığında sporadik ALS patolojisinde birden fazla gen delesyonun etkili olabileceği savlanmıştır. 19 Tüm bu çalışmalardan önemli olabilecek bir çıkarım sinirgelişim yolaklarında etkin genlerin ender mutasyonlarının has- talığın etiyolojisine katkıda bulunabileceğidir. İşte bu nedenle de SNP’lerin yanısıra CNV’ler de artık genom- temelli ilişkilendirme çalışmalarına dahil edilmekte ve yaygın hastalık-yaygın farklılık hipotezinin geliştirilme- sine olanak tanımaktadır. RNA anlatım profillerinin incelenmesi de yeni hipotez- ler geliştirilmesine ve test edilmesine yol açmaktadır. Rett Sendromundan sorumlu MECP2 geninin global transkripsiyon regülatörü olması nedeniyle birçok genin anlatımını etkileyebileceği ve Rett semptomlarına neden olabileceği savlanmaktadır. Ancak RNA anlatım profil- lerinin karşılaştırılması MECP2 mutasyonlarının Rett hastalarında sadece birkaç genin anlatımını farklılaştırdı- ğını göstermiştir. 20 Hastalık mekanizmasının beklendiği gibi olmadığına ve alternatif hipotezler geliştirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Huntington Hastalığı (HD) hayvan modellerinde ve normal bireylerde gen anlatım profilleri karşılaştırılarak ilaç ve periferik biyomarkörle- rin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. 21,22
SCA1 hayvan mo- deli ile yapılan çalışmalarda ise nörodejenerasyon öncesi gen anlatım farklılıkları incelenerek hastalığın moleküler biyolojisinin aydınlatılması beklenilmektedir. 23 Frajil X Sendromu için de hastalıktan sorumlu FMRP kompleksi ile etkileşen RNA ve gen ürünlerinin tanımlanması ama- cıyla mikroarrayler kullanılmaktadır. 24 Bu çalışmaların hastalığa neden olan mekanizmaları aydınlatması, biyo- markör, ilaç ve tedavi yöntemleri geliştirilmesine katkıda bulunması beklenmektedir. MikroRNA genleri Son 15 yılda genomik biliminde çığır açan diğer bir gelişme ise başlıca görevi translasyonu susturmak olan mikroRNA genlerinin (miR) tanımlanmasıdır. İnsan genomunda bilinen genlerin %1’ini kapsayan miR gen- leri genomda transkripsiyonu düzenleyen transkripsiyon faktörlerini kodlayan genler kadar yer tutarlar. Bu genle- rin ürünleri (miRNA) hedef mRNA’larda transkripsiyon sonrası susturma (post-transcriptional silencing) meka- nizması ile translasyonun ince ayarına olanak sağlarlar. Anlatımları farklı beyin bölgelerinde ve farklı gelişim ev- relerinde çeşitlilik gösterir. Nörona özel gen anlatımının düzenlenmesi, mRNA kırpılması, nöronal hücre hattı özelleşmesi, nörogenez ve sinaptogenez gibi süreçlerde rolleri bulunmaktadır. MiR genlerinin nükleotid dizilerinin yakın akraba türlerde üst düzeyde korunduğu bilindiği için miR gen mutasyon- larının henüz nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilmemiş olması şaşırtıcı değildir. Ancak nörolojik hastalıklardan sorumlu olduğu bilinen genlerde miRNA bağlanma nok-
bir platform üzerine kısa ve tek zincirli DNA dizilerinin (SNP içeren problar) uygulanmasıyla elde edilir.
Klinik Gelişim
talarında polimorfizmler rapor edilmektedir. Sözkonusu polimorfizmlerin miRNA’ların mRNA’lara bağlanmasını engellediği ve mRNA’ların aşırı anlatımına neden olduğu savı kabul görmektedir. Bu polimorfizmlerden ilki Tou- rette Sendromu için risk faktörü olarak bilinen SLITRK1 mRNA’sında belirlenmiş ve miR-189’un bu mRNA’lara bağlanmasını etkilediği gösterilmiştir. 25
Son yıllarda miRNA hedef gen dizisindeki mutasyonla- rın fenotipi etkileyebileceği yönünde raporlar ardarda gelmektedir; Herediter Spastik Paraparezi hastalarında REEP1 geninde miRNA’ların bağlandığı 3’ bölgesinde SNP’ler belirlenmesi, 26 Parkinson hastalığı ile ilişkilen- dirilen FGF20 geninde bulunan bir SNP’in orta beyine özgün miR-433’ün aktivitesini düşürdüğünün ve FGF20 ve alpha-sinüklein fazla anlatımına neden olduğunun gösterilmesi 27 bu bulgulardan başlıcalarıdır. Bu hastalık- ların genetik tanısında genlerin protein kodlayan dizileri dışında miRNA bağlanma bölgelerinin de araştırılması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. miRNA düzeylerindeki değişimler de nörodejeneratif hastalıklarla ilişkilendirilmektedir. Sporadik Alzheimer hastalarında miR-29 anlatımının azalması veya ortadan kalkmasının BACE1/ β-sekretaz anlatımının artmasına neden olduğu ve miR-298 ve miR-328’in doğrudan BACE1 mRNA’sı 3’UTR bölgesi ile etkileştiği gösteril- miştir. 28
faktörlerinden APP anlatımını düzenlediği ve miR-106b anlatımının sporadik AD hastalarının beyin dokusunda azaldığı belirlenmiştir. 29 MikroRNA’lar ile aynı susturma mekanizmasını kullanan ve hücre dışından verilen çift sarmal RNA molekülleri ise özellikle baskın mutasyonların sıklıkla görüldüğü nörolo- jik hastalıkların tedavisi için yeni bir modeldir. RNA müda- helesi (RNA interference-RNAi) olarak bilinen mekanizma ve bu mekanizmanın nörolojik hastalıkların tedavisinde kullanılması amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar bu yazı- da ele alınamayacak kadar geniş kapsamlıdır. Kuşkusuz, miRNA’lar ve diğer kısa ve kodlamayan RNA’ların hücre içi hastalık mekanizmalarına katkısının aydınlatılması ve kompleks nörodejeneratif hastalıklardaki rollerinin belir- lenmesi bu hastalıklar için yeni nesil RNA-temelli erken tedavinin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Özgün risk profili, hastalık prognozu, bireysel tedavi Genom teknolojileri insan genetiğindeki bilgi birikimi- mizi her geçen gün ikiye katlamaktadır; ama bu bilgiler hem çok yoğun, hem de işlenmemiş durumdadır. Bu bilgiler nasıl değerlendirilecek? Klinik uygulamada işe yarayacak mı? Sonuçların tanı ve tedaviye katkısı olacak mı? Evet ise, ne zaman? Burada klinisyenlere düşen gö- rev nedir?
Yatkınlık genlerinin tanımlanması Yeni biyolojik bilgiler Bireysel etiyolojik süreçlerin daha etkin ölçülmesi Klinik ilerleme Bireysel tıp Tedavi hedefleri Biyomarkörler Önlem
Tanı Prognoz
Terapik optimizasyon Şekil 5: Temel bilim ve genom teknolojileri ile desteklenen 21. yy tıbbı artık sanat değil, bilimdir! ‘Hastalık değil hasta vardır!’ “If it were not for the great variability among individuals, medicine might as well be a science and not an art” Sir William Osler (1849-1919)
Klinik Gelişim
Genlerin örtüşen işlevlerini, birbirleri ile ilişkilerini ve biyokimyasal yolakları yorumlamak daha güçlü biyoinfor- matik yöntemleri ve ancak sistem biyolojisi yaklaşımları ile mümkün olacaktır. Bunların entegrasyonu, yeni hi- potezler ve açıklanacak yeni moleküler mekanizmalar ile bugünkü karmaşık tablonun netleşmesini sağlayacaktır. Biyolojideki buluşların kliniğe anında aktarılma diye bir garantisi yoktur! Kolesterol molekülünün kimyasal yapısının açıklanması ile statinlerin bulunması arasında bir yüzyıl ve üç Nobel ödülü vardır. Translational research dediğimiz bu tür bir çalışma, hem temel bilim, hem değişik klinik düzeylerde mülti-disipliner araştırma, laboratuvarlar ve klinisyenler arasında mükemmel bir koordinasyon ve çok büyük ve pahalı bir teknoloji gerektirir, yani hem güç, hem uzun solukludur: Genler ve dahil oldukları biyolojik yolaklar ile ilgili bilgimiz ne kadar tam olursa, genom biyolojisi ile hasta/tedavi arasındaki mesafe o kadar kısalacaktır. Ancak bu aşamalar sonrasında bireysel riskler hesapla- nabilecek, erken tanı ve tedavi mümkün olacaktır (Şekil 4). 10,30
En basit şeklinde bile bu bilgi, çok karmaşık ve kapsamlıdır. Klinisyenlerin, temel ve kompleks genetik ilkeleri, teknolojiyi ve risk hesaplamalarını anlamaları, bu karmaşık bilgiyi hastalarına anlamlı bir şekilde aktar- maları açısından gereklidir (Şekil 5). Teşekkür
Bu makalenin derlenmesine yardımcı olan Kadir Özkan, Pınar Deniz, Gönenç Çobanoğlu, Suna Lahut, Arman Aksoy, Sena Ağım, Özgün Uyan ve Gülçin Vardar’a te- şekkür ederiz. Kaynaklar Manolio TA, Collins FS. Genes, Environment, Health, and Disea- se: Facing up to Complexity. Hum Hered. 2007; 63(2) :63-66. Manolio TA, Collins FS. The HapMap and Genome-Wide Asso- ciation Studies in Diagnosis and Therapy. Annu Rev Med. 2009l; 60: 443-456. Goldstein DB. Common Genetic Variation and Human Traits. N Eng J Med. 2009; 360(17): 1696-1698. Manolio TA. Cohort studies and the genetics of complex disease. Nature Genetics. 2009; 41(1): 5-6. Manolio TA, Collins FS, Cox NJ, Goldstein DB, et al. Finding the missing heritability of complex diseases. Nature Reviews. 2009; 461: 747-753. Bertram L, Tanzi RE. The genetic epidemiology of neurodegene- rative disease. JCI 2005; 115: 1449-1457. Manolio TA, Brooks LD, Collins FS. A HapMap Harvest of Insights into the Genetics of Common Disease. JCI. 2008;118(5):1590-1605. Lander ES, Schork NJ. Genetic Dissection of Complex Traits. Science. 1994; 265(5181): 2037-2048. Altshuler D, Daly MJ, Lander ES. Genetic mapping in human disease. Science. 2008; 322: 881-888. McCarthy MI, Abecasis GR, Cardon LR, et al. Genome-wide association studies for complex traits: consensus, uncertainty and challanges. Nature Review Genetics. 2008; 9: 356-369. 1. 2.
4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Hardy J, Singleton A. Genomewide Association Studies and Human Disease. N Eng J Med. 2009; 360(17): 1759-1768. Lupski JR, de Oca-Luna RM, Slaugenhaupt S, et al. DNA duplica- tion associated with Charcot-Marie-Tooth disease type 1A. Cell. 1991; 66:219–232. Singleton AB, et al. Alpha-synuclein locus triplication causes Parkinson’s disease. Science. 2003; 302: 841. Farrer M, et al. Comparison of kindreds with Parkinsonism and alpha-synuclein genomic multiplications. Ann. Neurol. 2004; 55: 174–179. Rovelet-Lecrux A, et al. APP locus duplication in a Finnish family with dementia and intracerebral haemorrhage. J. Neurol. Neuro- surg. Psychiatry. 2007; 78: 1158–1159. Jacquemont ML, Sanlaville D, Redon R, et al. Array-based compa- rative genomic hybridisation identifies high frequency of cryptic chromosomal rearrangements in patients with syndromic autism spectrum disorders. J Med Genet. 2006; 43(11): 843-849. Marshall CR, Noor A, Vincent JB, et al. Structural variation of chromosomes in autism spectrum disorder. Am J Hum Genet. 2008; 82(2): 477-88. Christian SL, Brune CW, Sudi J, et al. Novel submicroscopic ch- romosomal abnormalities detected in autism spectrum disorder. Jr. Biol Psychiatry. 2008; 63(12): 1111-1117. Blauw HM, Veldink JH, van Es MA, et al. Copy-number variation in sporadic amyotrophic lateral sclerosis: a genome-wide screen. Lancet Neurol. 2008; 7(4): 319-326. Tudor M, Akbarian S, Chen RZ, Jaenisch R. Transcriptional profiling of a mouse model for Rett syndrome reveals subtle transcriptional changes in the brain. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002; 99(24): 15536-15541. Sipione S, Rigamonti D, Valenza M, et al. Early transcriptional profiles in huntingtin-inducible striatal cells by microarray analy- ses. Hum Mol Genet. 2002; 11(17): 1953-1965. Morton AJ, Hunt MJ, Hodges AK, et al. A combination drug therapy improves cognition and reverses gene expression changes in a mouse model of Huntington’s disease. Eur J Neurosci. 2005; 21(4): 855-870. Serra HG, Byam CE, Lande JD, et al. Gene profiling links SCA1 pathophysiology to glutamate signaling in Purkinje cells of trans- genic mice. Hum Mol Genet. 2004; 13(20): 2535-2543. Brown V, Jin P, Ceman S, et al. Microarray identification of FMRP-associated brain mRNAs and altered mRNA translational profiles in fragile X syndrome. Cell. 2001; 107(4): 477-487. Abelson JF, Kwan KY, O’Roak BJ, et al. Sequence variants in SLITRK1 are associated with Tourette’s syndrome. Science. 2005; 310(5746) :317-320. Beetz C, Schüle R, Deconinck T, et al. REEP1 mutation spectrum and genotype/phenotype correlation in hereditary spastic parap- legia type 31. Brain. 2008; 131(Pt 4): 1078-1086. Wang G, van der Walt JM, Mayhew G, et al. Variation in the miRNA-433 binding site of FGF20 confers risk for Parkinson disease by overexpression of alpha-synuclein. Am J Hum Genet. 2008; 82(2): 283-289. Boissonneault V, Plante I, Rivest S, Provost P. MicroRNA-298 and microRNA-328 regulate expression of mouse beta-amyloid precursor protein-converting enzyme 1. J Biol Chem. 2009; 284(4): 1971-1981. Hébert SS, Horré K, Nicolaï L, et al. MicroRNA regulation of Alzheimer’s Amyloid precursor protein expression. Neurobiol Dis. 2009; 33(3):422-428. Hirschhorn JN. Genomewide association studies - Illuminating biologic pathways. N Engl J Med. 2009; 360(17):1699-1700. 11.
12. 13.
14. 15.
16. 17.
18. 19.
20. 21.
22. 23.
24. 25.
26. 27.
28. 29.
30. Yüklə 104,37 Kb. Dostları ilə paylaş:
|