शोधकर्ता मानव जीनोम में कैंसर चालक उत्परिवर्तन का नक्शा बनाते हैं

शोधकर्ता मानव जीनोम में कैंसर चालक उत्परिवर्तन का नक्शा बनाते हैं

हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन में प्रकृति जैव प्रौद्योगिकीशोधकर्ताओं ने मानव जीनोम में दैहिक उत्परिवर्तन दर का मानचित्रण करके कैंसर के कारणों का पता लगाया।

अध्ययन: दैहिक उत्परिवर्तन दर की जीनोम-वाइड मैपिंग कैंसर के ड्राइवरों को उजागर करती है।  छवि क्रेडिट: peterschreiber.media/Shutterstock
अध्ययन: दैहिक उत्परिवर्तन दर की जीनोम-वाइड मैपिंग कैंसर के ड्राइवरों को उजागर करती है। छवि क्रेडिट: peterschreiber.media/Shutterstock

पार्श्वभूमि

कैंसर को समझने के लिए, कैंसर को चलाने वाले उत्परिवर्तन की पहचान करना आवश्यक है। जबकि इसे समझने के लिए व्यापक शोध किया जा रहा है, अधिकांश अध्ययन विशिष्ट गैर-कोडिंग तत्वों और प्रोटीन-कोडिंग अनुक्रमों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, क्योंकि विभिन्न ट्यूमर जीनोम में पाए जाने वाले दैहिक उत्परिवर्तन दर को मॉडलिंग करने में कठिनाई होती है।

अध्ययन के बारे में

वर्तमान अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने डिग नामक एक जीनोम-व्यापी उत्परिवर्तन दर मॉडल का वर्णन किया जिसने जीनोम में चयनित चालक उत्परिवर्तन की उपस्थिति के लिए तेजी से परीक्षण की अनुमति दी।

टीम ने किसी भी प्रकार के कैंसर के लिए जीनोम-वाइड दैहिक उत्परिवर्तन दर का प्रतिनिधित्व करने के लिए डिग मॉडल को डिजाइन किया ताकि जीनोम में कहीं भी अत्यधिक उत्परिवर्तन का समय पर मूल्यांकन किया जा सके। इसने उस विशेष प्रकार के कैंसर से ट्यूमर के एक समूह के लिए जीनोमिक पदों के समूह पर तटस्थ उत्परिवर्तन के वितरण की अनुमति दी।

मॉडल ने एक संभाव्य गहन शिक्षण दृष्टिकोण का उपयोग किया जिसने दैहिक उत्परिवर्तन की दरों में परिवर्तनशीलता के दो केंद्रीय निर्धारकों को पकड़ लिया: (1) किलोबेस-स्केल भिन्नता, जो क्रोमेटिन पहुंच और प्रतिकृति समय सहित एपिजेनोमिक गुणों से प्रभावित होती है जो डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड की प्रभावकारिता को प्रभावित करती है ( डीएनए) और (2) बेस-पेयर-स्केल भिन्नता जो प्रक्रियाओं के अनुक्रम संदर्भ पूर्वाग्रहों से प्रभावित होती है जो एपोलिपोप्रोटीन बी एमआरएनए-संपादन एंजाइम, उत्प्रेरक (एपीओबीईसी) पॉलीपेप्टाइड-संचालित साइटिडीन डीमिनेशन के साथ-साथ पराबैंगनी सहित दैहिक उत्परिवर्तन को उत्तेजित करती है। यूवी) प्रकाश जोखिम।

टीम ने बाद में पूरे जीनोम (पीसीएडब्ल्यूजी) डेटासेट के पैन-कैंसर विश्लेषण में दर्ज दैहिक उत्परिवर्तन के अनुसार कुल 37 प्रकार के कैंसर के लिए उत्परिवर्तन दर और अनुमानित न्यूक्लियोटाइड उत्परिवर्तन पूर्वाग्रहों के मानचित्रों का निर्माण किया। रोडमैप एपिजेनॉमिक्स में दर्ज 111 ऊतकों में 723 क्रोमैटिन निशान के लिए उत्परिवर्तन दर और अनुमानित पूर्वाग्रहों का भी अनुमान लगाया गया था। विचरण के अनुपात के मीट्रिक का उपयोग करके दैहिक उत्परिवर्तन दर की सटीकता को और अधिक बेंचमार्क किया गया था।

टीम ने डीग मॉडल को उस परिमाण को मापने के लिए भी लागू किया जिसमें क्रिप्टिक स्प्लिस एसएनवी उत्परिवर्तन दर की तुलना में अधिक मात्रा में मौजूद है और कैंसर-ड्राइविंग उत्परिवर्तन के रूप में इसकी भूमिका का आकलन किया। PCAWG डेटासेट में प्रमोटरों की खोज करके जीन अभिव्यक्तियों पर इंडल्स के प्रभाव और प्रतिलेखन कारक-बाध्यकारी रूपांकनों के बाद के व्यवधान का आकलन किया गया था।

परिणाम

अध्ययन के परिणामों से पता चला है कि डिग मॉडल ने सटीक अनुमान लगाया है कि एकल न्यूक्लियोटाइड वैरिएंट (एसएनवी) दरों में भिन्नता 10 केबी के क्षेत्र में 77.3% और कुल 16 कैंसर प्रकारों में एक एमबी क्षेत्र में 94.6% थी। एसएनवी में सबसे अधिक भिन्नता 10 केबी क्षेत्रों में 16 कैंसर समूहों में से 14 में पाई गई। दूसरी ओर, सभी 16 कैंसर समूहों ने उच्च गैर-समानार्थी एसएनवी भिन्नता की सूचना दी, और 15 में उच्च गैर-कोडिंग राइबोन्यूक्लिक एसिड (आरएनए) एसएनवी मायने रखता था।

इसके अलावा, डिग मॉडल पूरे जीनोम या पूरे-जीनोमिक नमूनों में तत्वों के विशेष वर्गों के अनुरूप अन्य तरीकों द्वारा प्रदर्शित प्रदर्शन से मेल खाता है या उससे भी अधिक है। डिग के पास 32 परीक्षण किए गए PCAWG कॉहोर्ट्स में से 24 के रूप में उच्चतम F1 स्कोर भी था और बोझ-आधारित ड्राइवर जीन डिटेक्शन के मामले में 14 कॉहोर्ट्स में सबसे शक्तिशाली भी पाया गया था। टीम ने यह भी नोट किया कि डिग ने संभावित चालक तत्वों की पहचान प्रत्येक तत्व और कोहोर्ट परीक्षण के लिए पारंपरिक तरीकों की तुलना में एक से पांच गुना तेज की है।

विश्लेषण किए गए तत्वों के आकार में दसियों से सैकड़ों पदों को शामिल करने के परिणामस्वरूप उस शक्ति में लगभग 20% की वृद्धि हुई जिसके साथ परीक्षण किए गए नमूनों के 1% से कम में चालक उत्परिवर्तन की पहचान की गई। टीम ने यह भी पाया कि कैंसर जीन जनगणना (सीजीसी) में दर्ज ट्यूमर सप्रेसर जीन (टीएसजी) से क्रिप्टिक स्प्लिस एसएनवी तटस्थ परिस्थितियों में अपेक्षा से अधिक बार हुआ। गुप्त एसएनवी को इंट्रॉन में समृद्ध किया गया था और उन साइटों में घटना होने के पक्षपाती थे, जिनमें स्पिलिंग पर उच्च अनुमानित प्रभाव था। कुल मिलाकर, पुरानी ब्याह एसएनवी टीएसजी में पाए जाने वाले अतिरिक्त एसएनवी के लगभग 4.5% के लिए जिम्मेदार है। टीम ने यह भी नोट किया कि टीपी 53 प्रमोटर एकमात्र तत्व था जो जीनोम-वाइड इंडेल्स के महत्वपूर्ण बोझ को प्रदर्शित करता था।

निष्कर्ष

कुल मिलाकर, अध्ययन के निष्कर्षों ने विवो और इन विट्रो अध्ययनों के लिए एक उपकरण के रूप में डिग की उपयोगिता पर प्रकाश डाला, जो कि उत्परिवर्तन के सटीक समूहों को प्राथमिकता देने की क्षमता के कारण है जो कोडिंग और गैर-कोडिंग जीनोम में संभावित चालक हैं। शोधकर्ताओं का मानना ​​​​है कि वर्तमान अध्ययन में इस्तेमाल किया गया गहन शिक्षण दृष्टिकोण प्रयोगात्मक, कम्प्यूटेशनल और साथ ही कैंसर जीनोम से संबंधित अनुक्रमण डेटा की नैदानिक ​​​​उपयोगिता विकसित कर सकता है।

Be the first to comment

Leave a comment

Your email address will not be published.


*