Analisi di Machine Learning della regolazione genica svela una nuova dimensione di variabilità biologica

Le modifiche nella modalità con cui i nostri geni si attivano o si disattivano influenzano direttamente il rischio di malattie come quelle cardiovascolari o il cancro, ma la comprensione di questi meccanismi è ancora limitata. Un aspetto particolarmente complesso è il fatto che quasi tutti i geni esistono in due copie, una ereditata da ciascun genitore, e queste copie non sempre operano in sincronia. Quando la regolazione differenziale dei due alleli viene alterata, possono insorgere gravi problemi di salute.

FIRE: una nuova frontiera per la genomica funzionale

Fino a poco tempo fa, individuare le differenze di regolazione genica specifiche per copia e determinare quali fossero rilevanti risultava estremamente difficile. Il nuovo strumento, denominato FIRE (Framework for Integrated Regulation Exploration), supera questi limiti grazie a una combinazione innovativa di machine learning e sequenziamento a lunga lettura di DNA.

FIRE consente di separare la regolazione genica tra i cromosomi ereditati dalla madre e dal padre, identificando le regioni del genoma che hanno un ruolo cruciale nella funzione dei geni. Questo approccio promette di facilitare la scoperta dei cambiamenti di DNA alla base delle malattie ereditarie, aprendo la strada a terapie geniche più mirate.

Principali risultati

• Le variazioni nella regolazione genica sono fondamentali per la salute ma finora difficili da studiare.
• FIRE unisce apprendimento automatico e sequenziamento avanzato per individuare regioni chiave della regolazione genica.
• La tecnologia fornisce una visione senza precedenti di parti del DNA precedentemente misteriose, rivelando una nuova dimensione di variabilità biologica non determinata dal patrimonio genetico.

Impatto potenziale sulla medicina genetica

Secondo Mitchell R. Vollger, PhD, professore assistente di genetica umana e co‑autore principale dello studio, “solo l'1‑2 % del nostro genoma codifica per proteine; il resto comprende gli interruttori che accendono o spengono i geni”. FIRE offre una lente più nitida su questo 98 % non codificante, evidenziando i meccanismi di controllo epigenetico.

Il team ha anche scoperto che le modifiche durature nella regolazione genica non sono sempre innescate da mutazioni genetiche. Due copie identiche di una stessa sequenza di DNA possono essere regolate diversamente, e tali differenze vengono trasmesse durante la divisione cellulare. Sebbene la funzione della maggior parte di questi cambiamenti rimanga sconosciuta, la scoperta suggerisce l’esistenza di una variabilità biologica aggiuntiva, indipendente dalla sequenza del DNA.

Un caso di studio: la celiachia

Un esempio concreto riguarda una variante genetica associata al rischio di celiachia. Prima di FIRE, era incerto se tale variante influenzasse realmente la funzione genica o fosse semplicemente un “passante”. FIRE ha mostrato che la variante si trova in un “interruttore” vicino a un gene immunitario coinvolto nella celiachia. La mutazione interrompe un sito di legame per le proteine regolatrici, e la sostituzione di una singola base in esperimenti di laboratorio è sufficiente a modificare l’apertura dello switch. Questo risultato indica che, tra migliaia di variazioni circostanti, quella identificata è probabilmente la causa della differenza regolatoria.

Utilizzando FIRE, i ricercatori hanno inoltre identificato decine di migliaia di regioni di DNA precedentemente trascurate, ma potenzialmente importanti per la regolazione genica. Queste regioni mostrano una maggiore probabilità di contenere variazioni associate a malattie umane, suggerendo funzioni ancora non scoperte per la salute.

Limiti della determinazione genetica

FIRE ha permesso di indagare su larga scala le differenze regolatorie tra i due alleli ereditati. Sorprendentemente, circa il 40 % delle differenze osservate tra le copie materna e paterna non corrispondeva a differenze di sequenza nel punto considerato. Questo indica che fattori non genetici, come modifiche epigenetiche o contesti cromatinici, possono guidare la regolazione.

“Il risultato più sorprendente è stato scoprire i limiti della capacità della genetica di determinare la regolazione genica”, ha commentato Vollger. “Quasi la metà delle volte, la differenza regolatoria non è spiegata da una variazione di DNA.”

Come funziona FIRE

Il processo inizia con una tecnica esistente che “evidenzia” le regioni di DNA fisicamente accessibili, seguita da sequenziamento a lunga lettura di singole molecole di DNA. Grazie alla lunghezza delle letture, è possibile attribuire ciascuna sequenza al cromosoma materno o paterno basandosi su piccole differenze di sequenza. Le regioni evidenziate possono indicare geni attivi o elementi regolatori, ma includono anche zone meno rilevanti che risultano comunque accessibili al marcatore.

La novità di FIRE è l’analisi basata sul machine learning, che valuta ogni zona evidenziata e stima la probabilità che sia realmente importante per la regolazione genica. Sebbene gli scienziati possano valutare manualmente singoli siti, l’approccio automatizzato consente di analizzare miliardi di regioni in tutto il genoma, una scala impossibile da gestire a occhio nudo.

“Il machine learning replica ciò che noi vediamo nei dati, ma lo fa a una scala che non potremmo mai raggiungere manualmente”, spiega il team.

Verso cure per malattie genetiche

Collegando le variazioni del codice genetico alle differenze funzionali nella regolazione dei geni, FIRE potrebbe identificare quali varianti causano effettivamente le malattie umane, un passo cruciale per lo sviluppo di terapie di editing del DNA. Vollger ipotizza che, modificando gli “interruttori” genici, si possa ridurre il rischio di malattie comuni o curare condizioni rare.

“Potremmo mostrare come modificare i switch che controllano i geni di una persona per abbassare il rischio di una malattia comune o addirittura curare una malattia rara”, afferma Vollger. “È un piccolo passo verso la trasformazione delle varianti genetiche in obiettivi terapeutici concreti per i medici.”

Finanziamenti e pubblicazioni

I risultati sono stati pubblicati su Cell con il titolo “Somatic epimutations cap genetic determinism in the human diploid chromatin epigenome”. Lo studio è stato finanziato da numerosi enti, tra cui i National Institutes of Health (grant 1DP5OD029630, OT2OD002748), il National Human Genome Research Institute, il National Institute on Drug Abuse, il National Institute of Allergy and Infectious Diseases, il National Institute of General Medical Sciences, il Brotman Baty Institute, Google.org e la Crohn’s and Colitis Foundation.

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