Хотя секвенирование всего генома человека является выполнимой задачей, ещё проще секвенирование его части — экзома. Экзом содержит все ДНК, которые задают аминокислотные последовательности белков, необходимые клетке, так что любые мутации, которые изменяют последовательность белков, можно найти именно здесь. Это проще потому, что только примерно 2% всего генома кодирует белки.
Но не все болезнетворные генетические мутации изменяют аминокислотные последовательности. Некоторое время накапливаются доказательства того, что мутации в некодирующих областях ДНК — которые могут диктовать, сколько белка производить, в каких клетках и в какое время – могут также вызывать проблемы. Были использованы вычислительные модели, чтобы попытаться найти различные типы некодирующих мутаций. Новая модель только что была разработана в попытке обнаружить мутации, которые изменяют процесс обработки РНК, и соотнести эти мутации с болезнями.
Чтобы сохранить свою точность, ДНК остаётся в ядре, так же как мы держим свои ценности в сейфе. ДНК содержит инструкции о том, как удовлетворять потребности клеток в белках, но механизм создания белка находится вне ядра. Клетка делает копии ДНК – информационные РНК-молекулы — и эти копии РНК покидают ядро, чтобы преобразоваться в белок.
Кодирующие белок области ДНК называются экзоны; они перемежаются с областями, называемыми интронами, которые не кодируют белок. Экзоны и интроны копируются в РНК вместе, далее интроны в процессе вырезаются, а экзоны соединяются вместе. Когда этот процесс завершён, только экзоны трансформируются в белок.
Сплайсинг РНК представляет собой сложный процесс, если что-то идёт не так, он может привести к получению аберрантных белков. Так как это может способствовать болезням, исследователи сделали компьютерную модель, которая предсказывает, включён или нет определённый экзон в молекулы РНК. Для каждого типа клеток вычислительная модель извлекает код ДНК, который регулирует сплайсинг, и предсказывает, будут ли ближайшие экзоны включены в информационную РНК. Сплайсинг может коррелировать с ближайшими генетическими последовательностями, и любые мутации в этих последовательностях могут быть проанализированы на предмет других их эффектов.
Важно отметить, что модель не применялась с последовательностями болезней, так что не предрасположена к их поиску.
Используя модель, исследователи смогли классифицировать мутации, которые нарушают сплайсинг. Редкие варианты нарушают сплайсинг чаще, чем более распространенные, особенно редкие варианты, связанные с болезнью. Большинство интронных мутаций, которые нарушают сплайсинг, находятся поблизости от места сплайсинга, но некоторые расположены дальше.
С экзонами синонимичные мутации, которые изменяют последовательность ДНК гена, но не соответствующий белок, могут изменить сплайсинг, что может объяснить вклад в злокачественные опухоли человека. Синонимичные мутации, которые имеют связь с заболеваниями, в девять раз чаще нарушали сплайсинг, чем доброкачественные мутации. Среди экзонных мутаций, которые изменяют белки, те, которые оказывали небольшое влияние на функции белка, в пять раз чаще срывали сплайсинг, чем те, которые существенно изменяли функции белка.
После определения надёжности своей модели исследователи использовали её для анализа трёх заболеваний с разными генетическим причинами: спинальной мышечной атрофии, одной из ведущих причин детской смертности, которая обусловлена единственным аутосомно-рецессивным геном; наследственного неполипозного колоректального рака, который в 90% случаев вызван мутациями в двух генах; и аутизма, к которому причастны более ста генов.
В первых двух случаях модель предсказывает, что мутации, которые вызвали заболевания через неизвестные механизмы, чаще всего работали за счёт изменения сплайсинга. Редкие варианты сплайсинга, которые они определили у больных аутизмом, сосредоточены в генах с высокой экспрессией в мозге. Таким образом, медики предполагают, что их компьютерная модель может служить двум целям. Она может быть использована, чтобы найти новые генетические детерминанты аутизма и других расстройств. И она может быть направлена на анализ известных мутаций на предмет поиска их воздействия на сплайсинг.