Endokrinní, metabolické, kardiovaskulární a imunologické aspekty abnormalit pohlavních chromozomů ve vztahu ke genotypu (EMKISCA)

Pozadí: Nejčastějšími SCA jsou Klinefelterův syndrom (KS; 47, XXY), 47, XXX, 47, XYY a Turnerův syndrom (TS; 45, X) s prevalencí 85-250, 84, 98 a 50 na 100 000 živě narozených chlapci/dívky, resp. Většina SCA může trpět řadou onemocnění včetně vrozených malformací, metabolických onemocnění, hypergonadotropního hypogonadismu a neplodnosti, autoimunitních onemocnění a psychiatrických onemocnění. Genetické mechanismy způsobující tyto fenotypy jsou však do značné míry nevysvětlené. Předpokládá se, že fenotypy pocházejí ze změn v methylaci DNA a expresi RNA. Bylo zjištěno, že methylom a transkriptom ve vzorcích periferní krve osob s KS, 47, XXX a TS jsou ve srovnání s kontrolami změněny. Tyto geny se nyní začínají nacházet ex. SHOX, který se nachází v pseudo autozomální oblasti chromozomů X a Y, uniká X-inaktivaci a je tedy ekvivalentní počtu pohlavních chromozomů. Změněná exprese SHOX u SCA byla spojena se změněnou výškou pozorovanou u těchto pacientů.

hypotézy:

1. Methylom a transkriptom SCA jsou změněny ve srovnání s karyotypickými normálními ženami a muži a pro různé podskupiny SCA je vidět jedinečný profil methylace a profil exprese RNA.
2. Methylační profil a profil exprese RNA vykazují dočasné změny.
3. Profil methylace DNA a profil exprese RNA jsou tkáňově specifické.

3. Fenotyp a zvýšené riziko onemocnění pozorované u pacientů s SCA souvisí se změněnou expresí RNA a profilem metylace DNA.

Materiály: Krev, tuk, svaly, kůže, bukální swapy, moč, budou odebrány od 60 klinefelterů, 60 pacientů s Turnerovým syndromem, 20: 47, XXX a 20: 47, XYY a 80 shodných kontrolních mužů a žen.

Metody:

Analýza methylace DNA pomocí bisulfitového sekvenování celého genomu (WGBS). Genomová DNA bude bisulfitově konvertována a sekvenována na systému Illumina Novaseq. Sekvenční datové preprocesory softwarového pipeline MethylStar. Analyzováno pomocí R.

Analýza genové exprese (RNA) RNA bude vyčištěna a sekvenována s hloubkou sekvence 30 milionů čtení. Zpracování sekvenčních dat pomocí FastQC (kontrola kvality), HISAT2 (mapování) a featureCounts (genová exprese). Rozdíly v genové expresi budou analyzovány v R.

Extrahované biopsie budou disociovány na jednotlivé buňky. RNA z těchto singulárních buněk bude individuálně sekvenována. Pro analýzu miRNA budeme izolovat malé nekódující RNA a analyzovat je sekvenováním nové generace. Remodelaci chromatinu lze analyzovat pomocí "stop" zanechaných histony na řetězci DNA. Mapování stop podél celého X-chromozomu se provádí pomocí jediného testu s chromatin-imunoprecipitací (CHIP) v kombinaci s hlubokým sekvenováním (chIPseq).

Asociační analýza genotyp-fenotyp s analýzou vážené korelační sítě (WGCNA) odhalíme vzorce chování genů a rozdělíme je do modulů, kde geny reagují vzájemně závisle. Tyto moduly budou následně spojeny s klinickými daty, což umožní identifikaci "hubových" genů s nejsilnější asociací s fenotypem.

Tyto genové moduly a samotná data genové exprese mohou být dále zahrnuta do „hlubokého fenotypování“ pomocí umělé inteligence Perspektivy Charakterizace methylomu a transkriptomu z různých cílových tkání od pacientů s SCA by neměla význam pouze pro tyto pacienty ale mohlo by to vést k většímu pochopení podobných onemocnění u pacientů bez SCA. Použití SCA jako modelů onemocnění a identifikace změn v methylaci DNA a expresi RNA souvisejících s komorbiditou, jako je metabolický syndrom, vrozená srdeční choroba nebo psychiatrická onemocnění, by mohlo zvýšit porozumění těmto onemocněním obecně a potenciálně zlepšit léčbu u jiných skupin pacientů s podobná onemocnění.

Sběr dat navíc rozšíří naši biobanku a umožní budoucí výzkumné projekty o SCA.