340 likes | 416 Views
Az orvosi biotechnológiai mesterképzés megfeleltetése az Európai Unió új társadalmi kihívásainak a Pécsi Tudományegyetemen és a Debreceni Egyetemen Azonosító szám: TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0011.
E N D
Az orvosi biotechnológiai mesterképzés megfeleltetéseaz Európai Unió új társadalmi kihívásainaka Pécsi Tudományegyetemen és a Debreceni Egyetemen Azonosító szám: TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0011
Az orvosi biotechnológiai mesterképzés megfeleltetéseaz Európai Unió új társadalmi kihívásainaka Pécsi Tudományegyetemen és a Debreceni Egyetemen Azonosító szám: TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0011 Scholtz Beáta Molekuláris Terápiák – 1. előadás FUNKCIONÁLIS GENOMIKA 1.
FUNKCIONÁLIS GENOMIKA 1. A fejezet célja, hogy ismertesse a funkcionális genomika célkitűzéseit és legfontosabb módszereit. Konkrét példákon kereszül bemutatjuk, hogyan járulhat hozzá ez a tudományág az orvostudomány fejlődéséhez. 1.1 DEFINÍCIÓK 1.2 A BETEGSÉGEKRŐL 1.3 A BETEGSÉGMECHANIZMUSOK FELTÁRÁSÁNAK MÓDSZEREI 1.3.1 A génexpresszió szabályozásának alapesetei 1.3.2 Microarray-k: Funkcionális genomika a rákterápia fejlesztéséért 1.3.3 Genetikai aberrációk és betegségek 1.3.4 Genom microarray-k 1.3.4.1. Array összehasonlító genom hibridizáció (aCGH)
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Definíciók • Genomika:a genomok, azaz az élőlények DNS állományának vizsgálata, • bioinformatikai eszközökkel. Előfeltétele: genomszekvenciák adatbázisokban. Statikus: a genomszekvenciák elvileg nem (igen lassan) változnak. • Bioinformatika: proteinek, gének, genomok vizsgálata számítógépes algoritmusokkal és adatbázisok felhasználásával. • Funkcionális genomika: • Genotípus és fenotípus korrelációk. Globális, nagy áteresztő-képességű módszerek segítségével vizsgálni a gének és termékeik funkcióit. • Normál és patológiás állapotokban • A környezeti változások hatására • Különböző élőlények összehasonlítása
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Mi a funkcionális genomika? • Funkcionális genomika: • Globális (genom-szintű vagy rendszer-szintű) kísérleti módszerek kifejlesztése és alkalmazása, melyek a strukturális genomika reagenseivel és információival együtt alkalmas a gének funkcióinak vizsgálatára. Jellemzően nagy áteresztő-képességű, sok mintát vizsgáló kísérletes megközelítéseket jelent, melyeket az eredmények számítógépes, statisztikai analízise egészít ki (Hieter and Boguski 1997). • A fenotípus vizsgálatra használt funkcionális genomika elsősorban abban különbözik a klasszikus módszerektől, hogy lényegesen több mintát/adatpontot vizsgál, és erősen automatizált. Egy klasszikus génexpressziós kísérlet azt vizsgálhatja, hogy hogyan változik egy gén aktivitása az egyedfejlődés során in vivo. Modern funkcionális genomikai megközelítéssel ezzel szemben azt vizsgáljuk, hogy hogyan változik gének ezreinek-tízezreinek az aktivitása az egyedfejlődés során. (UCDavis Genome Center)
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Emberi betegségek: a változatok következményei • A genetikai variációk teszik lehetővé az evolúció motorjaként szolgáló • adaptív változásokat. • Bizonyos változások javítják a faj alkalmazkodó-képességét. Mások káros • hatásúak. • A faj bizonyos egyedei számára a káros változatok betegséget okozhatnak. • Molekuláris szemszögből: mutáció és variáció • Orvosi szemszögből: patológiás állapot J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Miért van olyan sokféle betegség? • A genom sok régióját érintheti • Sokféle mutációs mechanizmus létezik • A gének és termékeik kölcsönhatásban vannak a molekuláris környezetükkel • Az egyén olyan kölcsönhatásba kerülhet környezetével, ami elősegíti a betegség • kialakulását J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Egy betegség különböző perspektívákból • Orvoslás: diagnózis, kezelés, prognózis, megelőzés • Genetika: megérteni az egyedi fenotípus hátterét és kialakulását • Genomika/funkcionális genomika: gének azonosítása és karakterizálása. • Kromoszomális elrendeződésük, betegségekben betöltött szerepük és • funkcióik • Bioinformatika: proteinek, gének, genomok vizsgálata számítógépes • algoritmusokkal és adatbázisok felhasználásával. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Egy betegség a bioinformatika szemszögéből • Bioinformatika: proteinek, gének, genomok vizsgálata számítógépes • algoritmusokkal és adatbázisok felhasználásával. • A DNS adatbázisokban tárolt referencia szekvenciák a normál és betegséggel kapcsolható szekvenciák összehasonlítására is használhatók • A fizikai és genetikai térkép betegség-gének azonosítására alkalmas • A proteinek szerkezetét vizsgáló kísérletek értelmezhetik a mutációk hatásait • A géneket többféle funkcionális genomikai módszerrel tanulmányozzák • A betegségekkel kapcsolt génekről sok minden megállapítható az ortológ gének és funkcióik összehasonlításával J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A betegségek alaptípusai Négy alapvető betegségtípus: • Monogénes • komplex • genomikai • környezeti J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A betegségek alaptípusai Egygénes betegségek ritka többgénes patofiziológia autoszomális domináns autoszomális recesszív X-kapcsolt recesszív Komplex betegségek gyakori többgénes központi idegrendszer kardiovaszkuláris veleszületett rendellenességek Kromoszóma elváltozások gyakori többgénes Fertőző betegségek leggyakoribb többgénes Környezet okozta betegségek leggyakoribb többgénes
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Egygénes betegségek • Korábban szigorúan elválasztották egymástól az egygénes és • a többgénes (komplex) betegségeket. Ma már inkább • átfedőnek látjuk őket. • Az egygénes betegségeket definiálhatjuk úgy, hogy a • rendellenességet elsősorban egy gén mutációi váltják ki. • Ettől függetlenül, a patofiziológia kialakításában több gén • is részt fog venni. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Betegségek alaptípusai: Komplex betegségek • Az egygénes betegségek 90%-a serdülőkorra manifesztálódik • 1%-uk 50 éves kor fölött jelentkezik • A komplex betegségek jellemzően később jelentkeznek • Ha korán jelentkeznek, a tünetek lényegesen súlyosabbak • Példák: fejlődési rendellenességek, korai asztma, magas • vérnyomás, rák, cukorbetegség • A komplex betegségek fenotípusa gradiens mentén változik • a populációban J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Komplex betegségek Több gén felelős a kialakulásukért. A génekben található mutációk vagy szekvencia variánsok együttes kombinációja határozza meg a betegséget. A komplex betegségek nem mutatnak Mendeli öröklődést: családokban halmozottan fordulhatnak elő, de nem szegregálódnak. Ezért a szokásos genetikai analízisekkel (pl. linkage) nem könnyű azonosítani az érintett géneket még a családok ismeretében sem. A hajlamosító allélek gyakoriak a populációban. Komplex betegségek például: asztma, autizmus, magas vérnyomás, elhízás, csontritkulás. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Genomi - kromoszomális - betegségek Sok betegség hátterében kromoszomális deléciók, duplikációk vagy átrendeződések állnak. Előfordulhat aneuploidia is, azaz a normálistól eltérő kromoszómaszám. Ezeket a betegségeket bioinformatikai szempontból genomi microarray kísérletekkel érdemes tanulmányozni. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Fizikai térképezéssel azonosított betegséggének Duchenne izomdisztrófia (1986) Cisztikus fibrózis (1989) Huntington betegség (1993) BRCA1 és 2 - emlőrák (1994) J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Egygénes betegségek Autoszómás domináns BRCA1, BRCA2 1:1000 Huntington chorea 1:2,500 Tuberous sclerosis 1:15,000 Autosomal recessive Albinizmus 1:10,000 Sarlósejtes anémia 1:655 (U.S. fekete) Cisztikus fibrózis 1:2,500 (Európa) Fenilketonuria 1:12,000 X-kapcsolt Hemofília A 1:10,000 (férfiak) Rett szindróma 1:10,000 (nők) Törékeny X szindróma 1:1,250 (férfiak) J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Betegségtípusok: környezet okozta betegségek Példa: Az ólommérgezés környezet okozta betegségnek tekinthető. Elég gyakori - az USA-ban élő gyermekek 9%-ában magas a vér ólomszintje. De ugyanolyan ólomterhelésnek kitett gyermekek fenotípusa egészen különböző lehet. A különbséget az eltérő genetikai háttér okozza. Következtetés: a genetikai háttér befolyásolja a környezeti tényezők vagy fertőző ágensek hatására kialakuló betegségek manifesztációját. Még egygénes betegségeknél is több gén megváltozott működése alakítja ki a végső fenotípust. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Egyéb betegségtípusok: az organellumok betegségei Mitokondriumok: Több mint 100 betegség-okozó mutáció ismert Peroxiszómák: A mutációk vagy a peroxiszóma funkciót, vagy az organellum biogenezisét érintik. Élesztőben jól modellezhetők. Lizoszómák J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A humán mitokondriális genom morbiditási térképe DiMauro and Schon, 2001
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 http://www.peroxisome.org
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A betegségmechanizmusok feltárásának módszerei • Egygénes betegségek: Genetika és genomika • Módszerek: linkage analízis, genom-szintű asszociációs vizsgálatok, • kromoszóma aberrációk azonosítása, genom DNS szekvenálás • Többgének betegségek: genomika, funkcionális genomika, genetika stb. • A globális analízisek azonosíthatják a molekuláris terápia célpontjait! • Betegségokozó gének: (kardiovaszkuláris, diabétesz, Alzheimer-kór) • Gének és a környezet közötti interakciók, melyek krónikus betegségekhez vezethetnek • A rák különböző aspektusai • terápiás válasz • prognózis • kiújulás 4. Alapvető kérdések a gének szabályozásával kapcsolatban. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A génexpresszió szabályozásának alapesetei • • szervszintű (pl. agyban vagy vesében) • az egyedfejlődés során (pl. magzati vagy felnőtt szövetek) • a környezeti hatásokra adott dinamikus válasz (pl. korai válaszadó gének) • betegség hatására • génaktivitás • Génexpresszió és betegségek: jó korreláció az RNS expressziós szintek és • a fenotípus között. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
protein DNS RNS protein DNS RNS TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A génexpresszió globális analízise Microarray cDNS cDNS UniGene SAGE J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
protein DNS RNS protein DNS RNS cDNS cDNS TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Microarray A génexpresszió az a folyamat, melynek során a génben levő információ struktúrákká (protein) és sejtbeli funkciókká fordítódik le. A microarray alapkoncepciója, hogy egyedileg mérje a mRNS-ek mennyiségét, és ezáltal azonosítsa, mely géneket expresszálja (használja) a sejt.
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Génexpressziós microarray-k Pillanatfelvétel, mely egyszerre többezer gén aktivitását rögzíti. Szabályos mátrixba rendezett, próbákat tartalmazó mikropöttyök összessége, ahol minden pötty egyféle szekvenciájú nukleinsavat (próbát) tartalmaz, ami egy génnek felel meg. • A rendszer alkotóelemei: • szilárd hordozófelület • DNS próbák: cDNS vagy oligonukleotida, • ismert gének homológjai • Vizsgálandó minták (mRNS-ből jelölt cDNS) • Szkenner (szignál rögzítés) • Számítógépes algoritmus (adatelemzés)
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Nyomtatott expressziós array-k Affymetrix expressziós array-k
Fluoreszcencia mérése, két csatornán piroszöld Kontroll Teszt Hibridizálás mosás szkennelés Fluoreszcensen jelölt próbák készítése Adatanalízis génexpressziós mintázat azonosítása TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Nyomtatott expressziós array-k
Hibridizálás festés mosás Szkennelés Kontroll Analízis Teszt Biotinnal jelölt próbák készítése TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 Affymetrix expressziós array-k
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 A microarray minőségi konzorcium (MAQC) A MAQC Konzorcium cikksorozatot publikált a Nature Biotechnology-ban : 2006 szeptember, 24(9). 20 mikroarray terméket és háromféle technológiát értékeltek, 12000 RNS transzkript expresszióját vizsgálva humán tumorsejtvonalakban vagy agyszövetben. A kísérleteket végző laboratóriumok és a különböző platformok eredményeiben (szabályozott gének) nagyban megegyeztek. J Pevsner: Bioinformatics and functional genomics
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 MAQC Konzorcium (2006) Nature Biotechnology 24:1151-1161
TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-011 MAQC Konzorcium (2006) Nature Biotechnology24:1151-1161