Штрих-код из снипов
Каждый человек несет в своем генотипе около 10 миллионов вариаций, называемых однонуклеотидными полиморфизмами, или снипами (single nucleotide polymorphism, SNP), которые представляют собой разницу всего в одном азотистом основании в генетическом коде. Каждый снип человека уникален и относительно стабилен, так как он наследуется от родителей и крайне редко мутирует. Эти свойства делают снип своеобразным «штрих-кодом» – отличительной чертой, позволяющей отличить клетки одного человека от другого.
Группа исследователей из Института биоинженерии Гарвардского университета и Гарвардской школы медицины разработала новый метод генетического анализа, использующий снипы для отслеживания изменений в клетках разных пациентов, участвующих в эксперименте. Этот способ быстрее, проще и дешевле существующих, он позволяет одномоментно анализировать большие группы клеток.
Область возможного применения системы «штрих-кодов» обширна. Например, при оценке эффективности экспериментального препарата от рака, который тестируется на разных клеточных линиях разных людей, можно будет определить, как реагируют на лечение клетки конкретного пациента, и, используя эту информацию, разработать методы персонализированной терапии.
В настоящее время все чаще проводятся исследования на клетках сразу нескольких человек, они позволяют выявить различия в реакции на экспериментальное воздействие и оценить влияние генотипа на него.
Но отслеживание каждой клетки требует добавления в геном специальных меток и ярлыков – громоздкий и дорогостоящий процесс, занимающий много времени. Использование снипов в качестве штрих-кодов не сказывается на качестве анализа, но выполняется проще и быстрее.
Снипы разбросаны по всему геному: один снип приходится примерно на тысячу пар оснований. Единичные снипы можно использовать для различения только двоих людей. Обычно применяемые методики секвенирования имеют пропускную способность менее тысячи пар оснований. Это делает невозможным определение принадлежности того или иного снипа для большей выборки.
Для преодоления этой проблемы исследователи сосредоточились на сборе данных прошлых исследований, в которых были секвенированы целые геномы (а, следовательно, и снипы) клеточных линий.
Используя эти данные, они создали новый метод, который сочетает в себе экстракцию геномной ДНК из смешанного пула клеток, секвенирование цельного генома извлеченной ДНК и вычислительный алгоритм, который прогнозирует долю каждой отдельной линии клеток в пуле на основе известных снип-профилей.
Определение принадлежности клетки по снипам может использоваться в любом количестве разных экспериментов, в которых сравнивается эффект нескольких воздействий (опытные и контрольная группы). Алгоритм рассчитывает доли каждой клеточной линии до и после эксперимента и сравнивает их для оценки эффекта, производимого испытываемым вмешательством. Разница пропорций клеток в опытной и контрольной группе дает информацию о воздействии, оказанном во время эксперимента, а также о том, могут ли клетки конкретного организма иметь генетическое преимущество.
Группа протестировала свой метод, моделируя пул клеток и меняя количество образцов, количество анализируемых снипов и количество изменений в пуле. Алгоритм выдавал пропорции, которые соответствовали моделируемым. Он определял до 500 000 снипов в пуле, содержащем клетки до 1000 разных человек.
Исследователи также проверили свой метод на B-лимфоцитах людей, чьи геномы были секвенированы: он точно определил пропорции клеток из 50 разных клеточных линий.
Алгоритм позволяет одномоментно получать большой объем информации. Это позволит исследователям сэкономить время и уменьшить финансовые затраты. Кроме того, он открывает новый подход в персонализированной медицине.
Новая технология основана на том, что отличает нас друг от друга – это уникальные вариации ДНК, используя их как инструмент, который поможет ускорить научные прорывы.
Статья Y. Chan et al. Enabling multiplexed testing of pooled donor cells through whole-genome sequencing опубликована в журнале Genome Medicine.
Аминат Аджиева, портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам Wyss Institute: Natural barcodes enable better cell tracking.