Ugrás a tartalomhoz

Molekuláris terápiák

Dr. Balajthy Zoltán, Dr. Aradi János, Dr. Balajthy Zoltán, Dr. Csősz Éva, Dr. Scholtz Beáta, Dr. Szatmári István, Dr. Tőzsér József, Dr. Varga Tamás (2011)

Debreceni Egyetem

1.3. A betegségmechanizmusok feltárásának módszerei

1.3. A betegségmechanizmusok feltárásának módszerei

Egygénes betegségek esetében a betegségmechanizmusok feltárása elsősorban a klasszikus genetika és genomika módszereivel lehetséges. Ezek magukban foglalják a linkage analízist, a genom-szintű asszociációs vizsgálatokat, a kromoszóma aberrációk azonosítása, és a genom DNS szekvenálás. Többgének betegségek tanulmányozásához viszont a molekuláris biológia, genetika, genomika, funkcionális genomika, stb. sokrétű alkalmazására van szükség. A funkcionális genomika által alkalmazott globális analízisek azonosíthatják a molekuláris terápia célpontjait, melyek igen sokfélék lehetnek, pl.:

  1. Betegségokozó gének: (kardiovaszkuláris, diabétesz, Alzheimer-kór)

  2. Gének és a környezet közötti interakciók, melyek krónikus betegségekhez vezethetnek.

  3. A rák különböző aspektusai: terápiás válasz, prognózis, kiújulás

  4. Alapvető kérdések a gének szabályozásával kapcsolatban.

1.3.1 A génexpresszió szabályozásának alapesetei

A génexpresszió globális tanulmányozása az egyik legelterjedtebb funkcionális genomikai analízis, elsősorban azért, mert az RNS expressziós mintázatok ill. expressziós szintek és a fenotípus (betegség) között sokszor igen jó korreláció mutatható ki. A génexpresszió globális analízisének egyik legelterjedtebb módszere az expressziós microarray.

1.1. ábra - 1.1. ábra. Agénexpresszió globális analízise

1.1. ábra. Agénexpresszió globális analízise

1.3.2 Microarray-k: Funkcionális genomika a rákterápia fejlesztéséért

A génexpressziós mikroarray-k segítségével a rákterápia testreszabott alkalmazása többféleképpen valósulhat meg:

  • Azonosíthatja, hogy ki tartozik a magasabb kockázatú csoportba (Prognózis)

  • Kinél várható jó (vagy gyenge) terápiás válasz

  • A kemorezisztens rákok biológiájának jobb megértése alternatív terápiák kifejlesztéséhez vezethet

  • Létező és új gyógyszerek hatékonyabb alkalmazását, kombinációit azonosíthatja

1.2. ábra - 1.2. ábra. Herceptin a páciensek kiválasztásának fontossága

1.2. ábra. Herceptin a páciensek kiválasztásának fontossága

1.3.3 Sokféle genetikai aberráció okozhat fejlődési rendellenességet vagy betegséget

A globális expressziós analízisek mellett legalább akkora jelentősége van a genomi DNS globális analízisének. Az RNS-sel ellentétben a DNS meglehetősen stabil, és sokféleképpen kezelt mintákban is analizálható, pl. kórházi laborokból származó archív szövetmintákban. A genetikai aberrációk globális térképezése megvalósítható pl. genom microarray-kel.

1.3. ábra - 1.4. ábra. Genetikai aberrációk analíziseű

1.4. ábra. Genetikai aberrációk analíziseű

1.4. ábra - 1.5. ábra. Microarray típusok különböző célkitűzésekhez

1.5. ábra. Microarray típusok különböző célkitűzésekhez

1.3.4 Genom microarray-k

Definíció: Olyan microarray technológia, mely a kromoszóma aberrációkat detektálja. Klinikai laboratóriumban a fluroeszcens in situ hibridizációval (FISH) komplementer technológia, bár annál lényegesen több (egész genomra kiterjedő) információt tár fel. A kutatólaboratóriumban pedig azonosíthatja a betegségek addig ismeretlen genetikai hátterét. Jelentőségét az adja, hogy sok betegséget mikrodeléciók és olyan egyéb kromoszóma aberrációk okozhatnak, melyeket a FISH technika nem detektál, illetve a kutatási fázisban a célzott FISH technikával szemben sokszor elengedhetetlen a sok génre (teljes genomra) kiterjedő analízis. A genomi microarray-k analízisek két alaptípusa az array összehasonlító genom hibridizáció, illetve a SNP array-k. A sok komplex betegség hátterét képező genetikai variabilitás pl. a SNP arrayk segítségével tanulmányozható hatékonyan, mert ezek igen jó felbontást biztosítanak, és a genotípus mellett a kópiaszámról is adnak információt.

1.3.4.1 Array összehasonlító genom hibridizáció (aCGH).

1.5. ábra - 1.6. ábra Array CGH azonosítja a DNS kópiaszám változásokat és poziciójukat a genomban

1.6. ábra Array CGH azonosítja a DNS kópiaszám változásokat és poziciójukat a genomban

Ez a technika olyan, microarray alapú összehasonlító genom hibridizáció, mely nem az RNS, hanem a DNS mennyiségét méri. Két mintát hasonlít össze: a teszt mintát és a referencia mintát, és a különböző genomi régiók kópiaszámáról ad információt. Tumorok esetében a kópiaszám profilja két folyamatot tükröz:

  • Olyan génexpressziós változások szelekcióját, melyek a tumor kialakulásának kedveznek. Bizonyos genetikai aberrációk együttes megtartása szelektív előnyt jelent.

  • A genetika instabilitás többféle mechanizmus révén indukál változásokat a genomban. (Példa: Iniciáló onkogén események egérmodellekben és metotrexát rezisztencia MMR deficiens és proficiens sejtvonalakban).

Az aCGH segítségével jobb diagnosztikai tesztek alakíthatók ki, melyek az onkogének és tumor szuppresszor gének tumortípusra jellemző kópiaszámát detektálják. Ezenkívül bizonyos esetekben lehetővé válik a tumorprogresszió monitorozása, illetve korai és metasztatikus léziók megkülönböztetése FISH próbákkal, melyek a több tumortípusban megfigyelhető kópiaszámváltozások régióit detektálják. A tumorok kialakulásában közreműködő gének azonosítása és analízise pedig segíthet olyan új gyógyszerek tervezésében, melyek a diszfunkcionális géneket/útvonalakat veszik célba, és/vagy nem okoznak terápia rezisztenciát.