Un model computaţional dezvoltat de o echipă de la Institutul de Cercetare în Biomedicină (IRB Barcelona) şi Centrul pentru Reglementare Genomică (CRG) poate estima care medicamente vor fi cele mai eficiente în tratarea bolilor cauzate de mutaţii care pot opri sinteza proteinelor, rezultând proteine neterminate.
O cercetare, publicată joi în revista Nature Genetics, marchează un pas important în ceea ce priveşte personalizarea tratamentului prin asocierea pacienţilor cu mutaţii specifice cu cel mai promiţător medicament candidat.
Modelul predictiv, o resursă disponibilă publicului numită RTDetective, poate accelera proiectarea, dezvoltarea şi eficacitatea studiilor clinice pentru multe tipuri diferite de tulburări genetice şi cancere.
Proteinele trunchiate sunt rezultatul opririi bruşte a procesului de sinteză a proteinelor. În organismul uman, acest lucru este cauzat de apariţia „mutaţiilor nonsens” care acţionează ca un semn de oprire sau un blocaj, determinând maşinăria celulară să frâneze brusc. În multe cazuri, aceste proteine neterminate nu mai funcţionează şi provoacă boli.
Prezenţa acestor semne de stop stă la baza a până la una din cinci afecţiuni monogenice, inclusiv unele tipuri de fibroză chistică şi distrofie musculară Duchenne.
De asemenea, ele apar adesea în genele supresoare de tumori, care în mod normal ajută la controlul creşterii celulare.
Semnele stop inactivează aceste gene şi reprezintă o cauză majoră a cancerului.
Bolile care apar din cauza proteinelor trunchiate pot fi ţintite cu terapii de suprimare a mutaţiilor nonsens, medicamente care ajută celulele să ignore sau să „citească” semnele de oprire care apar în timpul producţiei de proteine. Celulele cu rate de citire mai ridicate vor produce mai multe proteine de lungime completă sau aproape completă.
Studiul demonstrează că, până în prezent, este probabil ca studiile clinice privind terapiile de suprimare a mutaţiilor nonsens să fi utilizat combinaţii ineficiente de pacienţi şi medicamente. Acest lucru se datorează faptului că eficienţa medicamentelor în promovarea citirii depinde nu numai de mutaţia nonsens, ci şi de codul genetic care o înconjoară imediat.
Cercetătorii au făcut această descoperire după ce au studiat 5.800 de semne de stop premature, cauzatoare de boli, şi au testat eficacitatea a opt medicamente diferite asupra fiecăruia dintre ele. Datele provin din rapoartele pacienţilor transmise către arhive publice cu acces liber, precum ClinVar, precum şi din proiecte de cercetare precum Atlasul genomului cancerului (TCGA), care a colectat şi analizat informaţii genetice de la mii de pacienţi cu cancer şi boli genetice, inclusiv coduri stop premature.
Ei au descoperit că un medicament care funcţionează bine pentru un semn de oprire prematură poate să nu fie eficient pentru altul, chiar în cadrul aceleiaşi gene, din cauza contextului secvenţei locale din jurul semnului de oprire prematură.
„Gândiţi-vă la secvenţa ADN ca la un drum, cu o mutaţie stop apărând ca un obstacol. Noi arătăm că navigarea prin acest obstacol depinde foarte mult de împrejurimile imediate. Unele mutaţii sunt înconjurate de rute ocolitoare bine marcate, în timp ce altele sunt pline de gropi sau de fundături. Aceasta este ceea ce marchează capacitatea unui medicament de a ocoli obstacolele şi de a funcţiona eficient”, explică Ignasi Toledano, primul autor al studiului şi doctorand la IRB Barcelona şi la Centrul pentru Reglementare Genomică, într-un comunicat.
Cercetătorii au generat o cantitate substanţială de date prin testarea multor combinaţii diferite de medicamente privind ocolirea semnelor de oprire, rezultând un total de peste 140.000 de măsurători individuale. Datele au fost suficient de mari pentru a antrena modele predictive precise, pe care le-au folosit pentru a crea RTDetective.
Cercetătorii au utilizat algoritmul pentru a estima eficacitatea diferitelor medicamente pentru fiecare dintre cele 32,7 milioane de semne de oprire posibile care pot fi generate în transcripţiile ARN din genomul uman.
Cel puţin unul dintre cele şase medicamente testate a fost estimat pentru a obţine mai mult de 1% din suprimarea nonsens (denumită şi readthrough)* în 87,3% din toate semnele de oprire posibile, şi 2% suprimare nonsens pentru aproape 40% din cazuri.
Rezultatele sunt promiţătoare, deoarece procentele mai mari de citire sunt în general corelate cu rezultate terapeutice mai bune.
De exemplu, sindromul Hurler este o tulburare genetică severă cauzată de o mutaţie nonsens în gena IDUA. Studiile anterioare au arătat că, cu doar 0,5% din suprimarea nonsens, persoanele pot atenua parţial gravitatea bolii prin crearea unor cantităţi foarte mici de proteine funcţionale.
RTDetective a estimat că suprimarea nonsens peste acest prag poate fi obţinută de cel puţin unul dintre medicamente.
„Imaginaţi-vă că un pacient este diagnosticat cu o tulburare genetică. Mutaţia exactă este identificată prin teste genetice şi apoi un model computerizat sugerează care este cel mai bun medicament de utilizat. Această luare de decizii în cunoştinţă de cauză este promisiunea medicinei personalizate pe care sperăm să o deblocăm în viitor”, explică profesorul de cercetare ICREA Ben Lehner, unul dintre principalii autori ai studiului şi lider de grup la Centrul pentru Reglementare Genomică din Barcelona şi la Institutul Wellcome Sanger din Regatul Unit.
Studiul sugerează, de asemenea, modul în care noile medicamente pot fi administrate rapid pacienţilor care ar obţine beneficii.
„Atunci când se descoperă un nou medicament pentru citirea transcripţiei, putem utiliza această abordare pentru a construi rapid un model pentru acesta şi pentru a identifica toţi pacienţii care sunt cei mai susceptibili de a beneficia”, adaugă profesorul Lehner.
Cercetătorii intenţionează în continuare să confirme funcţionalitatea proteinelor produse prin intermediul medicamentelor de suprimare nonsens un pas cheie în validarea aplicabilităţii clinice a acestora. De asemenea, echipa intenţionează să exploreze alte strategii care pot fi utilizate în combinaţie cu terapiile de suprimare a mutaţiilor nonsens pentru a spori eficienţa tratamentelor, în special în cancer.
„Studiul nostru nu numai că deschide noi căi pentru tratamentul bolilor genetice ereditare, pentru care agenţii de citire a transcripţiei au fost experimentaţi anterior, dar, de asemenea, este important pentru tratamentul tumorilor, deoarece majoritatea cancerelor au mutaţii care cauzează terminarea prematură a proteinelor”, conchide profesorul de cercetare ICREA Fran Supek de la IRB Barcelona, unul dintre autorii principali ai studiului.
*Transcripţia „readthrough” se referă la un fenomen în care transcripţia ARN-ului continuă dincolo de punctul de terminare obişnuit al unei gene şi include secvenţe din genele vecine. Acest lucru poate duce la formarea unor transcripte care conţin secvenţe din mai multe gene, cunoscute şi sub denumirea de „gene mixte".
Fenomenul readthrough apare atunci când transcrierea ADN-ului continuă dincolo de un semnal de oprire normal sau de o secvenţă terminală, din cauza incapacităţii ARN polimerazei de a recunoaşte semnalul.
Procesul poate apărea şi în traducere, atunci când o mutaţie a transformat un codon de oprire normal într-unul care codifică un aminoacid. Acest lucru duce la prelungirea lanţului polipeptidic până când se ajunge la următorul codon de oprire, producând o aşa-numită proteină readthrough.
În biologie, transcripţia este procesul prin care un segment de ADN este copiat într-o moleculă de ARN mesager (ARNm) de către enzima ARN polimerază. Acest ARNm serveşte ulterior ca şablon pentru sinteza proteinelor în timpul procesului de translaţie.
Procesul de citire a transcripţiei este răspândit şi în ţesuturile umane sănătoase, nu doar în cele patologice, şi este asociat cu caracteristici genomice inerente.
