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Negli ultimi 15 anni, i ricercatori hanno identificato centinaia di regioni nel genoma umano associate al rischio di malattia cardiache. Tuttavia, i ricercatori non dispongono di metodi efficaci per esplorare il modo in cui queste varianti genetiche sono molecolarmente collegate alle malattie cardiovascolari, limitando gli sforzi per sviluppare terapie.
Per semplificare l’analisi di centinaia di varianti genetiche associate alla malattia coronarica (CAD), un team di ricercatori guidato da ricercatori del Brigham and Women’s Hospital, in collaborazione con il Broad Institute of MIT e Harvard e Stanford Medicine, ha combinato sequenziamento multiplo e tecniche sperimentali per mappare la relazione tra le varianti CAD conosciute e i percorsi biologici che influenzano.
In uno studio pubblicato su Nature, i ricercatori hanno applicato questa tecnica alle cellule endoteliali che rivestono i vasi sanguigni. Il team ha scoperto che un meccanismo biologico chiave coinvolto in una rara malattia vascolare può influenzare il rischio di malattia coronarica CAD.
“Studiare come centinaia di regioni del genoma, individualmente o in gruppi, influenzano il rischio di infarto può essere un processo scrupoloso”, ha detto l’autore corrispondente Rajat Gupta, MD, delle Divisioni di genetica e medicina cardiovascolare al Brigham and Women’s Hospital.
“Abbiamo deciso che avevamo bisogno di mappe migliori che mostrassero come le varianti genetiche influenzano l’espressione genetica e come i geni influenzano la funzione biologica. Se potessimo combinare questi due tipi di mappe, potremmo creare una connessione più ampia tra variante e funzione biologica“.
La tecnica di mappatura sviluppata dai ricercatori è chiamata approccio Variant-to-Gene-to-Program (V2G2P).
Innanzitutto, in collaborazione con ricercatori della Stanford Medicine, i ricercatori hanno abbinato i loci CAD precedentemente identificati attraverso studi di associazione sull’intero genoma ai geni influenzati da queste varianti genetiche. Quindi, hanno utilizzato CRISPRi-Perturb-seq, una tecnologia sviluppata presso il Broad Institute del MIT e Harvard, per “cancellare” migliaia di geni associati al CAD, uno alla volta e per esaminare come ciascuna delezione ha influenzato l’espressione di tutti i geni associati al CAD, uno alla volta.
In totale, i ricercatori hanno sequenziato 215.000 cellule endoteliali per determinare come 2.300 “delezioni” influenzassero l’espressione di altri 20.000 geni in ciascuna cellula. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico applicati, i ricercatori sono stati in grado di identificare i meccanismi biologici che sembravano essere costantemente correlati alle varianti associate alle malattie cardiache.
In particolare, i ricercatori hanno scoperto che 43 delle 306 varianti associate alle malattie cardiache nelle cellule endoteliali erano collegate a geni nella via di segnalazione delle malformazioni cavernose cerebrali (CCM).
La CCM è una malattia vascolare rara e devastante che colpisce il cervello, ma i ricercatori hanno ipotizzato che mutazioni più piccole e sottili nei geni coinvolti nella CCM possano contribuire al rischio di malattie cardiache influenzando l’infiammazione vascolare, la trombosi e l’integrità strutturale dell’endotelio. Inoltre, i ricercatori hanno evidenziato un ruolo precedentemente non riconosciuto del gene TLNRD1 nella regolazione del percorso CCM insieme ad altri regolatori CCM noti e hanno ipotizzato che TLNRD1 possa essere coinvolto sia nella CAD, una malattia comune, sia nella CCM, una malattia rara.
In futuro, i ricercatori sperano di studiare i pazienti con varianti endoteliali associate alla CAD nonché i pazienti con CCM per determinare se esistono opportunità distinte per il trattamento di queste popolazioni. Per quest’ultimo, i ricercatori sono interessati a determinare se ulteriori indagini su TLNRD1 possano portare a forme migliori di test genetici e stratificazione del rischio.
Questo studio si è concentrato sulle cellule endoteliali che rivestono i vasi sanguigni e che sempre più si ritiene influenzino il rischio di CAD. Ha esaminato i meccanismi endoteliali non correlati al metabolismo lipidico (un noto fattore di rischio di CAD con terapie efficaci, come le statine) nella speranza di scoprire altri meccanismi che guidano il rischio di CAD per i quali potrebbero ancora essere sviluppate terapie.
“Ora che sappiamo di più su questa raccolta di varianti di cellule endoteliali, possiamo tornare ai pazienti che le hanno per vedere se hanno caratteristiche cliniche diverse o rispondono in modo diverso alle terapie che stiamo già utilizzando“, ha detto Gupta.
“Ci concentriamo anche sulle implicazioni di questo studio per i pazienti con CCM. È stata una coincidenza che da questo screening genetico progettato per esaminare la malattia coronarica, abbiamo implicato nuovi geni per una malattia vascolare rara, la CCM. Forse ora possiamo descrivere meglio i fattori di rischio e i percorsi che lo guidano”, ha aggiunto.
Oltre a CAD e CCM, i ricercatori sottolineano che l’approccio V2G2P può essere utilizzato per esplorare i meccanismi biologici che guidano qualsiasi malattia per la quale un tipo di cellula rilevante per quella malattia può essere geneticamente modificato in laboratorio.
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“È stato notevole che questo approccio imparziale e sistematico, in cui abbiamo eliminato tutti i geni candidati alla CAD in un unico esperimento, ci abbia indirizzato direttamente verso nuovi geni e percorsi che erano sfuggiti all’attenzione. Questo approccio sarà una potente strategia per studiare molte altre malattie in cui i fattori di rischio genetici restano da scoprire”, ha detto l’autore co-corrispondente Jesse Engreitz, Ph.D., assistente Professore di genetica alla Stanford Medicine.
Fonte:Nature
