КиднеиНетворк: Коришћење података о експресији гена добијених из бубрега за предвиђање и давање приоритета новим генима укљученим у болест бубрега

ДИСКУСИЈА

ПредстављамоКиднеиНетворк, јавно доступна мрежа коекспресије са оптимизованим подацима о експресији и белешкама фенотипа за примену наболести бубрега. А сигнифифинедовољан проценат пацијената са сумњом на генетску болестобољење бубрегаостају без генетске дијагнозе, пошто су листе гена болести за многа стања непотпуне. Идентификација који су гени укључени уобољење бубрегаје од суштинског значаја за побољшањедијагностички принос код пацијената са бубрежном болешћуа запроучавање патогенезе болестиприћипутеви лечења. Успостављање нових гена болести захтева пажљиву биолошку валидацију. Импликација гена вредних таквих истраживања је критична. Примена КиднеиНетворк-а у комбинацији са ВЕС или ГВАС подацима од стране нефролога, клиничких генетичара или истраживача ће помоћи свакој од ових група да учествује у импликацији гена. КиднеиНетворк комбинује мрежу коекспресије засновану на скупу података узорка бубрега са претходно објављеним скупом података са више ткива који се користи за изградњу ГенеНет рада. Комбиновање скупова података у КиднеиНетворк побољшало је предвиђања фенотипа у вези са болешћу бубрега у поређењу са мрежама заснованим на два скупа података одвојено. Као доказ принципа, показујемо да је листа кандидата гена за комбиновани фенотип циста бубрега и јетре коју је генерисао КиднеиНетворк дала приоритет листи гена кандидата за управљање са дугачке листе гена који садрже ретке варијанте код нашег пацијента са овим фенотипом.

КЛИКНИТЕ ОВДЕ ДА ДОБИЈЕТЕ ЦИСТАНЦХЕ ЗА ФУНКЦИЈУ БУБРЕГА

Наша импликација и истраживање АЛГ6 као потенцијалног кандидата гена занастају цисте бубрега и јетреу веродостојном гену кандидата, подржаном заједничком појавом варијанти губитка функције АЛГ6 и полицистичне болести јетре и бубрега код неколико пацијената са подржавајућом породичном сегрегацијом оболелих пацијената у две породице, и статистички значајним обогаћивањем скраћеног АЛГ6 ц .257 плус 5 Г > Варијанта у фенотипски дефинисаној кохорти нерешених случајева АДПКД/ПЦЛД. Биолошка валидација ће бити неопходна да би се коначно утврдило да ли је АЛГ6 ген болести за аутозомно доминантне фенотипове полицистичних бубрега и јетре.

Биолошка веродостојност је сугерисана познатим функционалним сличностима и чврстом корегулацијом транскрипције АЛГ6 са утврђеним генима болести као што је истакао КиднеиНетворк. АЛГ6, сличан утврђеном гену за полицистичне болести бубрега и јетре АЛГ8, члан је породице 3-глукозилтрансфераза [22]. Поред АЛГ8 [20], хетерозиготне варијанте АЛГ9 су недавно такође укључене у етиологију фенотипова циста бубрега и јетре [16]. Сваки од ова три гена игра суштинску улогу у биосинтетском путу за олигосахариде везане за липиде пре њиховог трансфера на аспарагинске (Н) остатке протеина у настајању као такозваних Н-гликана у ендоплазматском ретикулуму [23]. Занимљиво, иако су цисте бубрега или јетре описане, међу захваћеношћу више органа код фетуса или деце са АЛГ9-ЦДГ или ретко са АЛГ8-ЦДГ, цисте нису описане за АЛГ{{16} }ЦДГ [19]. Родитељи пацијената са ЦДГ још нису проучавани на цисте. С обзиром на благи фенотип, цисте ће вероватно остати непримећене у многим случајевима, посебно у раном родитељству, када се деци најчешће дијагностикује ЦДГ.

Слика 4 Снимање пацијената. ЦТ абдомена који илуструје полицистичне бубреге и јетру у САМПЛЕ6. Неке цисте су означене црвеним стрелицама, при чему је највећа циста јетре величине 7,7 цм (црвена звездица). Б абдоминална магнетна резонанца захваћеног детета САМПЛЕ6 показује вишеструке цисте у левом бубрегу (неколико је истакнуто црвеним стрелицама), неке хипо-интензивне на Т2, и неколико циста у десном бубрегу. Ц абдоминална МРИ ИУ378 показала је екстензивну полицистичну болест јетре и две цисте бубрега. Д МР абдомена ИУ481 показује вишеструке цисте јетре. Леви бубрег има цисту од 9 цм и неколико малих циста, а десни бубрег нема цисте. Е абдоминална МРИ која илуструје полицистичну болест јетре у ЛЕ1. Цисте јетре су означене црвеним стрелицама, при чему се највећа циста налази у сегменту јетре ИВ (црвена звездица), што захтева хируршку интервенцију због прогресивне холестазе. Треба напоменути да су оба бубрега имала нормалну морфологију у одсуству цистичних лезија.

Фенотип у генетски нерешеноболелих од полицистичних бубрега и јетреза које смо идентификовали да носи АЛГ6 варијанте је релативно благ, у многим случајевима преовлађујућа јетра и асимптоматски, у складу са фенотипом описаним за пацијенте који носе хетерозиготну АЛГ8 или АЛГ9 патогену варијанту. Потенцијално патогене варијанте које смо идентификовали налазе се и код појединаца у бази података гномАД [17]. Једно објашњење за ово запажање може бити непотпуна пенетрација болести. Чињеница да су неки од појединаца у нашој кохорти пријавили да нема познатих погођених чланова породице, може бити индикација непотпуне пенетрације, иако сегрегација недостаје у многим породицама. Међутим, нисмо идентификовали нетакнуте особе које носе варијанту. Алтернативно објашњење би могло бити да је посматрани фенотип релативно благ и субклинички. На пример, цисте бубрега и јетре примећене у УЗОРКУ 6 откривене су као случајни налаз. Ако се не уради снимање абдомена код особа које носе ове варијанте, цисте могу проћи непримећене. Такође за АЛГ8 и АЛГ9 Бессе ет ал. размотрити релативно благи фенотип и предложити да се то вероватно може одредити са два фактора [16, 20]. Прво, очекује се да је потребан соматски други погодак да би се добио цистични фенотип. Очекује се да ће релативна реткост ових соматских мутација другог поготка које инактивирају нормалну копију АЛГ8/АЛГ9 и непотпуни ефекат који ово има на Полицистин-1 изазвати релативно благ фенотип.

Раније је сугерисано да АЛГ6 буде укључен у једну особу са АДПКД [24]. Међутим, тај пацијент, који је носио две миссенсе варијанте са неуверљивим предвиђањима која нису функционално процењена, имао је веома озбиљан фенотип који није одговарао очекиваном фенотипу за АЛГ6.

Снаге и ограничења

Изградња мрежа коекспресије гена захтева велики број узорака секвенционирања РНК [6] добијених из различитих типова ћелија и развојних фаза како би се постигла тачна предвиђања функције. Ова разноликост узорака, у комбинацији са великим бројем узорака, није често доступна за специфична ткива. Да би се превазишао овај проблем, један ранији приступ користио је хијерархијске сличности између типова ткива [25]. Међутим, ово решење захтева априорну селекцију гена због свог рачунарског оптерећења. Насупрот томе, наш метод се може користити за непристрасна предвиђања за цео геном. Штавише, хијерархијски приступ би морао да се понови за свако ново ткиво од интереса, док се скуп података са више ткива може поново користити за изградњу различите мреже специфичне за ткиво користећи нашу методу. Други приступ је користио диференцијалну експресију између различитих типова ткива [26]. Овде је првих 10 процената највише диференцијално експримираних гена било у корелацији са ГВАС локусима повезаним са бубрезима. Коришћење диференцијалне експресије омогућава предвиђање без обзира на претходно знање о интеракцијама ген-фенотип. Међутим, ово такође захтева примену прекида диференцијалног израза. Насупрот томе, наш приступ користи основне биолошке структуре у подацима секвенцирања РНК да би се добио резултат предвиђања за сваки ген. Иако комбиновање диференцијалне експресије са ГВАС збирном статистиком омогућава непристрасна предвиђања гена, поузданост експериментално потврђених ХПО напомена је већа од оне ГВАС резултата. Интеграција базе података ХПО тако резултира поузданијим предвиђањима. Штавише, ми правимо симултана предвиђања за све ХПО термине, док приступ заснован на ГВАС-у треба да се понови за сваки ГВАС од интереса.

Комбиновање узорака за секвенцирање РНК специфичних за бубреге са скупом података са више ткива омогућило нам је да превазиђемо и питање величине узорка и изазове у посматрању диференцијалне експресије специфичне за ткиво када се користе само скупови података о експресији специфичним за ткиво. Поред тога, током развоја КиднеиНетворк-а, нисмо морали да ограничавамо број гена на којима је мрежа изграђена. Штавише, корисници КиднеиНетворк-а могу добити предвиђања за све могуће гене у непристрасном приступу, а могу се добити и приоритети гена за комбинацију ХПО термина.

Недостатак коришћења података о секвенцирању РНК је у томе што имамо ограничену моћ да закључимо за гене са ниском експресијом, што је посебно важно за гене који су специфични за ретке типове ћелија. Како у будућности буде доступно више података специфичних за ћелијски тип и једноћелијских РНК секвенцирања, стварање мрежа коекспресије заснованих на различитим типовима ћелија бубрега могло би да реши ово за гене који су израженији у већој количини унутар специфичних типова ћелија. Још једно ограничење коришћења само података о секвенцирању РНК је да други биолошки процеси потенцијално укључени у развој болести, на пример, пост-транслационе модификације и интеракције протеин-протеин, тренутно се не разматрају у нашем моделу предвиђања.

Поред идентификације нових веродостојних гена кандидата, Киднеи Нетворк се такође може добро искористити за одређивање приоритета познатих гена болести бубрега. Ово може бити посебно корисно након почетног негативног дијагностичког резултата након што се изврши анализа генског панела заснована на егзому, која можда не укључује анализу свих познатих гена болести бубрега.

Тренутно, КиднеиНетворк је оптимизован за интринзичну болест бубрега. Међутим, болест бубрега може бити присутна и због патогенетског процеса у другим системима, као што је имуни систем. Иако такође можемо да закључимо о одређивању приоритета гена за фенотипове који нису бубрежни, ова предвиђања се могу побољшати изградњом мрежа специфичних за различита ткива у будућности.

Схватамо да би само на основу садашње литературе, АЛГ6 био ген кандидат за фенотип цисте у САМПЛЕ6. Да би се доказало учешће АЛГ6 у овом фенотипу, потребно је функционално праћење. Међутим, ово такође доказује снагу нашег метода; од 322 гена са потенцијално штетним варијантама, овај веродостојни кандидат ген је био приоритетан међу прва 3, што је чинило улазак у податке секвенцирања на нивоу егзома - за више пацијената, са различитим фенотиповима - временски ефикасним и вредним труда.

Побољшана предвиђања функције гена

Показали смо да наш побољшани метод за додељивање функција гена и термина ХПО везаних за бубреге генима надмашује наш претходно објављени модел. Наш приступ унакрсној валидацији без једног изостављања осигурава да предвиђања нису преоптерећена, да пријављене АУЦ вредности нису надуване и да је наш метод робустан. Штавише, пре предвиђања асоцијација ген-фенотипова, искључили смо асоцијације гена и болести из базе података ХПО која је имала мало експерименталних доказа, јер тачност предвиђања зависи од тачности анотираних асоцијација ген-фенотип. Тачност предвиђања се заснива на истинитим позитивним и истинитим негативним предвиђањима гена, што значи да тачније мапирање познатих гена у фенотипове резултира бољим предвиђањима. Прецизност асоцијације ген-фенотип ће се побољшати када се гени додају и валидирају за сваки фенотип. Стога очекујемо побољшање тачности предвиђања мреже како се знање о асоцијацијама гена и фенотипа повећава и додаје у базу података ХПО.

Апликације КиднеиНетворк-а

Развили смо хттпс://киднеи.гененетворк.нл/ преко којег пружамо предвиђање термина ген-ХПО. Користећи исти алгоритам за предвиђање који смо користили за додељивање гена ХПО терминима, такође смо предвидели који гени ће вероватно бити укључени у ГО, КЕГГ и Реацтоме путеве. Овде такође пружамо онлајн верзију ГАДО-а која се може користити за одређивање приоритета релевантних гена за пацијенте са сумњом на ретку болест бубрега. Могуће је навести фенотип пацијента користећи ХПО термине и обезбедити листу гена који садрже потенцијалне варијанте које изазивају болест. Ови гени ће затим бити рангирани коришћењем КиднеиНетворк-а, чиме ће се омогућити идентификација гена за које је већа вероватноћа да ће бити укључени у болест пацијента. Пошто није неопходно учитавати личне генетске информације, овај метод поштује приватност пацијената. Саветујемо да користите резултате КиднеиНетворк у комбинацији са ВЕС или ГВАС подацима да бисте повећали тачност предвиђања.

Будући правци

Примена КиднеиНетворк-а на нерешене случајеве из дијагностике, великих истраживачких група и, на пример, ГВАС скупова података ће резултирати бољим увидом у физиологију и патофизиологију бубрега. Да бисмо даље побољшали тачност предвиђања фенотипа бубрега, планирамо да изградимо специфичне мреже за ћелијске типове уграђивањем података о секвенцирању РНК једне ћелије, за које очекујемо да ће дати детаљнија и тачнија предвиђања генског фенотипа. Закључак Представљамо КиднеиНетворк, мрежу коекспресије специфичне за бубреге која тачно предвиђа који гени имају функције специфичне за бубреге. Метода коју смо развили за комбиновање података о више ткива са подацима специфичним за ткиво може се лако проширити на друга ткива, омогућавајући побољшана предвиђања за друге болести специфичне за ткиво. Користећи КиднеиНетворк, истичемо АЛГ6 као ген кандидата за цисте бубрега и/или јетре. КиднеиНетворк пружа користан алат за помоћ у тумачењу генетских варијанти. Стога може бити од велике вредности у транслационој нефрогенези и на крају побољшати дијагностички принос код пацијената са бубрежном болешћу. ДОСТУПНОСТ ПОДАТАКА Јавно доступни скупови података анализирани током текуће студије доступни су у репозиторијуму Европског архива нуклеотида (ЕНА) (хттпс://ввв.еби.ац.ук/ена/бровсер/ хоме). Скупови података добијени из ГТЕк-а доступни су из базе података о генотиповима и фенотиповима (дбГаП), али ограничења се односе на доступност ових података, који су коришћени под лиценцом за тренутну студију, па стога нису јавно доступни. Подаци су, међутим, доступни од дбГаП-а под приступним бројем пхс000424.в8.п2. ВЕС скупови података добијени од пацијената анализирани током тренутне студије нису јавно доступни из разлога приватности. Резултати су доступни на киднеи.гененетворк.нл.

РЕФЕРЕНЦЕ

1. Гроопман ЕЕ, Мараса М, Цамерон-Цхристие С, Петровски С, Аггарвал ВС, Мило Расоули Х, ет ал. Дијагностичка корисност секвенцирања егзома за болест бубрега. Н. Енгл Ј Мед. 2019;380:142–51.

2. Сноек Р, ван Јаарсвелд РХ, Нгуиен ТК, Петерс ЕДЈ, Елферинк МГ, Ернст РФ, ет ал. Приступ први у генетици побољшава дијагностику пацијената са ЕСКД млађим од 50 година. Трансплантација Непхрол Диал. 2020;37:349–57.

3. Цоннаугхтон ДМ, Кеннеди Ц, Схрил С, Манн Н, Мурраи СЛ, Виллиамс ПА, ет ал. Моногени узроци хроничне болести бубрега код одраслих. Киднеи Инт. 2019;95:914–28. 4. Цоопер ГМ, Схендуре Ј. Игле у хрпама игала: проналажење варијанти узрочника болести у обиљу геномских података. Нат Рев Генет. 2011;12:628–40. 5. ван Дам С, Воса У, ван дер Грааф А, Франке Л, де Магалхаес ЈП. Анализа коекспресије гена за функционалну класификацију и предвиђања гена и болести. Бриеф Биоинформ. 2017;19:575–92. 6. Деелен П, ван Дам С, Херкерт ЈЦ, Карјалаинен ЈМ, Бругге Х, Абботт КМ, ет ал. Побољшање дијагностичког приноса секвенцирања егзома предвиђањем асоцијација ген-фенотип коришћењем анализе експресије гена великих размера. Нат Цоммун. 2019;10:2837. 7. Кохлер С, Цармоди Л, Василевски Н, Јацобсен ЈОБ, Данис Д, Гоурдин ЈП, ет ал. Проширење базе знања и ресурса о онтологији људског фенотипа (ХПО). Нуклеинске киселине Рес. 2019;47:Д1018–27. 8. Онлине Менделско наслеђе код човека, ОМИМ®. МцКусицк-Натханс Институте оф Генетиц Медицине, Универзитет Јохнс Хопкинс (Балтиморе, МД) [Интернет]. Доступно на: хттпс://омим.орг/ 9. Орпханет: онлајн база података о ретким болестима и лековима сирочади. Ауторска права, ИНСЕРМ 1997. [Интернет]. Доступно на: хттп://ввв.орпха.нет 10. ДеЛонг ЕР, ДеЛонг ДМ, Цларке-Пеарсон ДЛ. Упоређивање површина испод две или више корелираних кривих радних карактеристика пријемника: непараметарски приступ. Биометрија. 1988;44:837–45.

Служба подршке:

Е-пошта:wallence.suen@wecistanche.com

Вхатсапп/тел: плус 86 15292862950

Продавница:

хттпс://ввв.кјцистанцхе.цом/цистанцхе-схоп