人類(lèi)遺傳學(xué)的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是了解基因組的哪些部分驅(qū)動(dòng)特定特征或?qū)е录膊★L(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于在不編碼蛋白質(zhì)的 98% 的基因組中發(fā)現(xiàn)的遺傳變異，這一挑戰(zhàn)甚至更大。
紐約大學(xué)和紐約基因組中心的研究人員開(kāi)發(fā)的一種新方法結(jié)合了遺傳關(guān)聯(lián)研究、基因編輯和單細(xì)胞測(cè)序，以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并發(fā)現(xiàn)血細(xì)胞特征的因果變異和遺傳機(jī)制。
他們的方法被稱為 STING-seq 并發(fā)表在《科學(xué)》雜志上，解決了將遺傳變異與人類(lèi)特征和健康直接聯(lián)系起來(lái)的挑戰(zhàn)，并可以幫助科學(xué)家確定具有遺傳基礎(chǔ)的疾病的藥物靶點(diǎn)。
在過(guò)去的二十年里，全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)已經(jīng)成為研究人類(lèi)基因組的重要工具。使用 GWAS，科學(xué)家們已經(jīng)確定了與許多疾病相關(guān)的數(shù)千種基因突變或變異，從精神分裂癥到糖尿病，以及身高等特征。這些研究是通過(guò)比較大量人群的基因組來(lái)進(jìn)行的，以發(fā)現(xiàn)在具有特定疾病或特征的人群中更常發(fā)生的變異。
GWAS 可以揭示哪些基因組區(qū)域和潛在變異與疾病或性狀有關(guān)。然而，這些關(guān)聯(lián)幾乎總是存在于不編碼蛋白質(zhì)的 98% 的基因組中，這遠(yuǎn)不如對(duì)編碼蛋白質(zhì)的 2% 的基因組進(jìn)行深入研究。更復(fù)雜的是，在基因組中發(fā)現(xiàn)許多變體彼此非常接近，并且世代相傳，這一概念稱為連鎖。這使得很難區(qū)分哪個(gè)變體與附近的其他變體起著真正的因果作用。即使科學(xué)家能夠確定哪個(gè)變異導(dǎo)致疾病或性狀，他們也并不總是知道該變異會(huì)影響哪個(gè)基因。
“研究人類(lèi)疾病的一個(gè)主要目標(biāo)是確定致病基因和變異，這可以闡明生物學(xué)機(jī)制并為這些疾病提供藥物靶標(biāo)，”紐約大學(xué)生物學(xué)副教授、神經(jīng)科學(xué)和生理學(xué)副教授 Neville Sanjana 說(shuō)。紐約大學(xué)格羅斯曼醫(yī)學(xué)院，紐約基因組中心的核心教員，也是該研究的共同資深作者。
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