Choroby takie jak rak i zaburzenia neurodegeneracyjne często zaczynają się od błędów genetycznych, ale przekształcenie tej wiedzy w skuteczne terapie było dotychczas jak próba naprawy samochodu, gdy zidentyfikowałeś 300 różnych wadliwych części, wszystkie robiące co innego. Nowe badanie opublikowane w *Nature* przedstawia potencjalne rozwiązanie: platformę o nazwie PerturbFate, która może systematycznie śledzić, jak zmiany genetyczne związane z chorobą zmieniają komórki i identyfikować, gdzie te zmiany ostatecznie się zbiegają.

„Skupiamy się tutaj na oporności na leki w raku, ale artykuł tak naprawdę zaczyna się od szerszego pytania: gdy już wiesz, że choroba jest związana z setkami genów, jak zaprojektować jedną terapię, aby ją leczyć?” – mówi Junyue Cao, kierownik Laboratorium Genomiki Pojedynczych Komórek i Dynamiki Populacji. „Zastanawialiśmy się, czy wszystkie te różne geny mogą być mediowane przez jakieś wspólne szlaki sygnałowe, które możemy odkryć i zamiast tego celować.”

Postępy w sekwencjonowaniu genetycznym pozwoliły naukowcom zidentyfikować dużą liczbę mutacji związanych z chorobami, ale ten postęp stworzył nowe poważne wyzwanie: zaangażowane geny często pełnią bardzo różne funkcje wewnątrz komórek, w tym kontrolują aktywność genów i zarządzają szlakami sygnałowymi komórek. Z powodu tej złożoności projektowanie terapii, które adresują wiele mutacji jednocześnie, było trudne. Cao podejrzewał, że te pozornie niezwiązane mutacje mogą w rzeczywistości nie działać niezależnie – mogą wpływać na wspólne programy downstream, które ostatecznie determinują zachowanie komórek. Gdyby to była prawda, naukowcy nie musieliby celować w każdą mutację osobno; mogliby skupić się na wspólnych węzłach regulacyjnych kontrolujących proces chorobowy.

Aby to przetestować, zespół potrzebował systemu zdolnego do porównywania wielu zaburzeń genetycznych jednocześnie, monitorując, jak każde z nich przekształca komórkę w szczegółach. Istniejące technologie mogły uchwycić tylko część obrazu, często mierząc jedną warstwę aktywności komórkowej na raz lub tracąc, jak aktywność genów zmienia się dynamicznie w czasie. Doktorant Zihan Xu opracował PerturbFate, aby przezwyciężyć te ograniczenia, umożliwiając badaczom obserwację, jak różne zaburzenia genetyczne zmieniają komórki w czasie rzeczywistym poprzez jednoczesne śledzenie dostępności DNA i produkcji RNA. Ponieważ te pomiary są zbierane w tej samej pojedynczej komórce, system może ujawnić sieci genów kontrolujące zachowanie komórek i zidentyfikować, gdzie różne mutacje powodują te same efekty downstream.

Aby przetestować platformę, badacze zwrócili się w stronę czerniaka, gdzie wiele różnych mutacji może powodować oporność na leczenie. Zespół wybrał 143 geny wcześniej związane z opornością na lek Vemurafenib stosowany w czerniaku i systematycznie je dezaktywował w komórkach czerniaka. PerturbFate następnie monitorował, jak każde zaburzenie zmieniało zachowanie komórek w czasie. Poprzez znakowanie nowo wyprodukowanego RNA badacze mogli oddzielić świeżą aktywność genów od starszych sygnałów molekularnych. Profilowanie pojedynczych komórek pozwoliło im również śledzić, które geny były aktywne, które regiony DNA stały się dostępne i jak te zmiany ewoluowały.

Po zbadaniu ponad 300 000 komórek badacze odkryli, że wiele różnych mutacji konsekwentnie popychało komórki czerniaka w ten sam stan oporności na leki. Kiedy zespół celował we wspólne punkty kontroli regulacyjnej napędzające ten stan, oporność na leki znacznie spadła, co sugeruje obiecującą strategię dla terapii skojarzonych. Badanie ujawniło również ważny szczegół dotyczący kompleksu mediatora, struktury komórkowej pomagającej regulować aktywność genów. Badacze odkryli, że zakłócanie różnych części tego samego kompleksu może wywołać oporność na leki poprzez zupełnie różne szlaki biologiczne, ale te szlaki nadal zbiegały się na tym samym sygnale przeżycia czerniaka znanym jako VEGFC. Kiedy badacze zablokowali VEGFC, oporne komórki czerniaka nie były już w stanie rosnąć.

„Rejestrujemy nie tylko ekspresję genów, ale także dynamikę RNA i stan chromatyny” – mówi Cao. „T