Wissenschaftler enthüllen die funktionelle Landschaft essentieller Gene

Ein Team von Wissenschaftlern des Whitehead Institute und des Broad Institute des MIT und Harvard hat die Funktionen von mehr als 5.000 essentiellen menschlichen Genen mithilfe einer neuartigen, gepoolten, bildbasierten Screening-Methode systematisch bewertet. Ihre Analyse nutzt CRISPR/Cas9, um die Genaktivität auszuschalten, und bildet eine einzigartige Ressource zum Verständnis und zur Visualisierung der Genfunktion in einer Vielzahl von zellulären Prozessen mit sowohl räumlicher als auch zeitlicher Auflösung.

Die Ergebnisse des Teams, veröffentlicht in der Zeitschrift Zelleumfassen über 31 Millionen einzelne Zellen und enthalten quantitative Daten zu Hunderten verschiedener Parameter, die Vorhersagen darüber ermöglichen, wie Gene funktionieren und zusammenarbeiten.

„Während meiner gesamten Karriere wollte ich sehen, was in Zellen passiert, wenn die Funktion eines essentiellen Gens ausgeschaltet wird“, sagte Iain Cheeseman, leitender Autor der Studie und Mitglied des Whitehead Institute. „Jetzt können wir das nicht nur für ein Gen tun, sondern für jedes einzelne Gen, das für eine menschliche Zelle wichtig ist, die sich in einer Schale teilt, und es ist enorm leistungsfähig. Die Ressource, die wir geschaffen haben, wird nicht nur unserem eigenen Labor zugute kommen, sondern Labors in der Umgebung die Welt.“

Essentielle Gene steuern grundlegende Funktionen, die die Zelle zum Überleben benötigt (Transkription, mRNA-Spleißen, Translation, Vesikeltransport, DNA-Replikation, Zellteilung usw.). Das systematische Unterbrechen der Funktion solcher Gene ist kein neues Konzept, aber herkömmliche Verfahren wurden durch verschiedene Faktoren eingeschränkt, darunter Kosten, Durchführbarkeit und die Fähigkeit, die Aktivität essentieller Gene vollständig zu eliminieren.

Cheeseman, der auch Herman and Margaret Sokol Professor of Biology am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ist, und seine Kollegen arbeiteten mit Paul Blainey und seinem Team bei Broad zusammen, um dieses ehrgeizige gemeinsame Ziel zu definieren und zu verwirklichen. Die Broad-Forscher haben eine neue genetische Screening-Technologie entwickelt, die zwei Ansätze vereint – groß angelegte, gepoolte genetische Screenings mit CRISPR/Cas9 und Bildgebung von Zellen, um sowohl quantitative als auch qualitative Unterschiede aufzudecken. Darüber hinaus ist das Verfahren im Vergleich zu anderen Verfahren kostengünstig und wird unter Verwendung von im Handel erhältlicher Ausrüstung durchgeführt.

„Wir sind stolz darauf, die unglaubliche Auflösung zellulärer Prozesse zu zeigen, die mit kostengünstigen bildgebenden Assays in Partnerschaft mit Iains Labor am Whitehead Institute zugänglich sind“, sagte Blainey, ein leitender Autor der Studie, ein Kerninstitutsmitglied bei Broad, Associate Professor für Bioingenieurwesen am MIT und Mitglied des Koch-Instituts für Integrative Krebsforschung am MIT.

„Und es ist klar, dass dies nur die Spitze des Eisbergs für unseren Ansatz ist. Die Fähigkeit, genetische Störungen auf der Grundlage noch detaillierterer phänotypischer Messwerte in Beziehung zu setzen, ist für viele zukünftige Forschungsbereiche unerlässlich und jetzt verfügbar.“

Cheeseman fügte hinzu: „Die Möglichkeit, gepoolte zellbiologische Screenings durchzuführen, verändert das Spiel grundlegend. Sie haben zwei Zellen, die nebeneinander sitzen, und daher ist Ihre Fähigkeit, statistisch signifikante Berechnungen darüber anzustellen, ob sie gleich sind oder nicht, einfach so viel besser. und man kann sehr kleine Unterschiede erkennen.“

Cheeseman, Blainey, die Hauptautoren Luke Funk und Kuan-Chung Su und ihre Kollegen bewerteten die Funktionen von 5.072 essentiellen Genen in einer menschlichen Zelllinie. Sie analysierten vier Marker über die Zellen in ihrem Bildschirm – DNA; die DNA-Schadensreaktion, ein wichtiger zellulärer Weg, der beschädigte DNA erkennt und darauf reagiert; und zwei wichtige Strukturproteine, Aktin und Tubulin.

Zusätzlich zu ihrem ersten Screening führten die Wissenschaftler auch ein kleineres Follow-up-Screening durch, das sich auf etwa 200 Gene konzentrierte, die an der Zellteilung (auch „Mitose“ genannt) beteiligt sind. Die Gene wurden in ihrem anfänglichen Screening als eine klare Rolle bei der Mitose identifiziert, waren aber zuvor nicht mit dem Prozess in Verbindung gebracht worden. Diese Daten, die über eine begleitende Website namens Vesuvius zur Verfügung gestellt werden, bieten anderen Wissenschaftlern eine Ressource, um die Funktionen von Genen zu untersuchen, an denen sie interessiert sind.

„Es gibt eine riesige Menge an Informationen, die wir über diese Zellen gesammelt haben. Zum Beispiel geht es beim Zellkern nicht nur darum, wie hell er gefärbt ist, sondern auch wie groß er ist, wie rund er ist, ob die Kanten glatt oder uneben sind ?“ sagte Käsemann. „Ein Computer kann wirklich eine Fülle von räumlichen Informationen extrahieren.“

Ausgehend von diesen reichhaltigen, mehrdimensionalen Daten liefert die Arbeit der Wissenschaftler eine Art zellbiologischen „Fingerabdruck“ für jedes im Bildschirm analysierte Gen. Mithilfe ausgeklügelter Computer-Clustering-Strategien können die Forscher diese Fingerabdrücke miteinander vergleichen und potenzielle regulatorische Beziehungen zwischen Genen konstruieren. Da die Daten des Teams mehrere bereits bekannte Beziehungen bestätigen, können sie verwendet werden, um zuverlässige Vorhersagen über Gene zu treffen, deren Funktionen und/oder Wechselwirkungen mit anderen Genen unbekannt sind.

Aus den Screening-Daten der Forscher gehen eine Vielzahl bemerkenswerter Entdeckungen hervor, darunter eine überraschende im Zusammenhang mit Ionenkanälen. Zwei Gene, AQP7 und ATP1A1, wurden aufgrund ihrer Rolle bei der Mitose, insbesondere der richtigen Trennung von Chromosomen, identifiziert. Diese Gene codieren membrangebundene Proteine, die Ionen in die und aus der Zelle transportieren. „In all den Jahren, in denen ich an der Mitose gearbeitet habe, hätte ich nie gedacht, dass Ionenkanäle beteiligt sind“, sagte Cheeseman.

Er fügte hinzu: „Wir kratzen wirklich nur an der Oberfläche dessen, was aus unseren Daten herausgeholt werden kann. Wir hoffen, dass viele andere nicht nur von dieser Ressource profitieren, sondern auch darauf aufbauen.“