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May 03, 2024

ゲノム

Nature Genetics volume 55、pages 54–65 (2023)この記事を引用

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メトリクスの詳細

複雑な疾患の遺伝的関連シグナルを媒介する遺伝子とプロセスの同定は、大きな課題です。 2 型糖尿病 (T2D) の遺伝シグナルの多くは膵島細胞の機能不全を通じて影響を与えるため、我々はヒト膵臓ベータ細​​胞株でゲノムワイドにプールされた CRISPR 機能喪失スクリーニングを実施しました。 私たちは、ベータ細胞機能の疾患に関連した情報としてインスリン含有量の調節を評価し、この表現型に影響を与える 580 個の遺伝子を同定しました。 遺伝的およびゲノムデータとの統合により、オートファジー受容体 CALCOCO2 を含む 20 個の候補 T2D エフェクター転写物に対する実験的裏付けが提供されました。 CALCOCO2 の損失は、ミトコンドリアの歪み、プロインスリンを含む未熟な顆粒の減少、および後期オートファジー阻害時のオートファゴソームの蓄積と関連していました。 CALCOCO2 遺伝子座における T2D 関連変異体のキャリアは、さらにインスリン分泌の変化を示しました。 私たちの研究は、細胞スクリーニングが既存のマルチオミクスの取り組みをどのように強化して、機構の理解を支援し、ゲノムワイド関連研究遺伝子座における因果効果の証拠を提供できるかを強調しています。

ゲノムワイド関連研究 (GWAS) は、2 型糖尿病 (T2D) および関連形質との何千もの強力な関連性を明らかにしていますが、そのほとんどは、おそらく調節機能を持つ非コード領域にマッピングされています 1。 詳細なマッピングが不完全であるということは、ほとんどの GWAS 遺伝子座が単一の原因となる変異ではなく、信頼できるセット内の複数の変異にマッピングされており、そのそれぞれが異なる細胞状況における遺伝子発現に影響を与える可能性があることを意味します。 詳細なマッピング後の典型的なステップには、シス発現量的形質遺伝子座 (eQTL) の共局在化、単一細胞クロマチンの同時アクセス性、DNA 近接アッセイなどの方法を使用して、原因と推定される変異体と調節要素をそれらが調節する遺伝子に結び付けることが含まれます 2,3 、4、5。 これらのアプローチの限界は、細胞の種類と状況の依存性 (不適切な細胞の種類または状態で行われたアッセイでは、疾患の病因に関係のない変異体と遺伝子の関連が明らかになる可能性がある) と分子の多面発現性 (目的の変異体が細胞内のいくつかの遺伝子の転写を調節する可能性がある) です。 cis、原因となる転写物の正体を不明瞭にする)。 これらのアプローチは、候補エフェクターに関する仮説を生成できますが、通常は決定的な証拠を提供することはできません。

摂動研究は、因果関係のより説得力のある証拠を提供できますが、これは本物のモデルと疾患に関連した表現型を使用した場合に限られます6。 最も強力な証拠は、ヒトにおける遺伝子およびタンパク質の機能の混乱の結果を読み取る疾患関連のコード変異から得られますが、そのような変異のほとんどは頻度が低いため、このアプローチは制限されます2。 ヒト細胞モデルと CRISPR ベースの技術は、遺伝子摂動の表現型への影響についてゲノム規模のプロファイルを生成し、疾患生物学を理解するための魅力的な代替手段を提供します6。 この願望の中心となるのは、ある細胞型の疾患との関連性に対する確信です。 T2D に関しては、生理学的証拠とエピゲノム証拠の両方が、疾患リスクの媒介における膵島、ひいてはインスリン産生ベータ細胞の中心的な役割を強調しています 3,4,5,6,7。 げっ歯類とヒトの膵島またはベータ細胞の間には大きな違いがあるため、ヒトの組織および細胞株を使用することが主張されています8、9、10、11、12、13。 私たちと他の研究者は、この重要なヒト組織において大規模なトランスクリプトームおよびエピゲノムリソースを生成し、T2D GWAS 遺伝子座における候補エフェクター転写物を同定するための遺伝子およびゲノムデータのゲノム規模の統合を可能にしました4,7,14,15。 私たちは現在、これらのリソースを、十分に特徴付けられているヒト膵臓ベータ細​​胞株EndoC-βH1におけるゲノムワイドCRISPR機能喪失(LoF)スクリーニングで補完し、インスリン含有量を調節する遺伝子を同定しています16、17、18。 不死化EndoC-βH1細胞株は、細胞株の胎児由来および形質転換起源を強調する明確な特徴を備えているにもかかわらず、初代ヒトβ細胞と同様のマルチオームサインを示します18、19。 インスリン含有量は初代島に比べて低いですが、EndoC-βH1 細胞は同様の電気生理学的および分泌特性を示し、in vitro でのベータ細胞機能を研究するための生理学的に適切なモデルとなっています 17,20,21,22。

20 million paired-end reads on a NEXTSeq500 (Illumina). Fastq files were aligned to human genome reference (GRCh38) using STAR v2.7.9a (Spliced Transcripts Alignment to Reference) with ENSEMBL gene annotations (v101). Gene expression levels were counted using featureCounts (v2.0.1) on exonic reads. Differential expression was compared using the Wald test in DESeq2 (v1.26.0). P values were adjusted using the Benjamini and Hochberg method./p>

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