A*STAR 科学家报告说，一种精确定位影响基因调控的 DNA 区域的新技术为识别新药物靶点和开发预测疾病风险的诊断方法奠定了基础。
“一旦你知道了真正的因果变异，就很容易将其与基因联系起来。这是当前药物靶标识别中一个关键的缺失环节，”领导这项工作的新加坡基因组研究所的 Shyam Prabhakar 说。
在试图找到疾病的遗传基础时，研究人员经常扫描数千人基因组中的数十万个标记，以寻找与特定健康问题相关的特定变异。然而，他们发现的遗传关联很少是真正引发疾病的突变。已识别的变异通常仅与 DNA 中真正的致病突变相关，而现有方法很难识别这些疾病的遗传驱动因素，特别是因为突变通常落在调节区域，而不是编码基因本身。
普拉巴卡尔和他的同事决定开发一种新方法，重点关注与乙酰基化学标记相关的基因组部分。这些化学标签会影响 DNA 缠绕其包装蛋白的紧密程度。更宽松的染色体意味着更多的基因表达。因此，乙酰化水平可以作为指示附近基因活性的指示剂或调节信号。
研究人员以一种新颖的方式使用了一种称为 ChIP-seq 的方法来识别基因组中所有乙酰化区域的 DNA 突变，Prabhakar 称之为“调节组测序”。他和他的团队创建了一项统计测试，将乙酰化水平的差异(以及基因调控)与基因组中的单字母差异相关联。他们将其称为基因型无关信号相关性和不平衡(G-SCI)测试。
通过分析 57 个细胞系(全部源自人类 B 细胞，一种参与免疫的细胞)的数据，研究人员发现了数十种与自身免疫性疾病机制相关的 DNA 变异。“我们方法的美妙之处在于它一次完成所有事情，”普拉巴卡尔说。“这是一种非常便宜且简单的方法。你不需要任何事先信息。”
Prabhakar 的团队现在正在对死后脑组织应用相同的方法和 G-SCI 测试，以了解自闭症和精神分裂症等疾病。研究人员还在研究各种血细胞，以探究传染病易感性的遗传学。
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