Il nuovo “Codebook” mappa 177 fattori di trascrizione e mostra che la metilazione può cambiare il modo in cui leggono il DNA

Due studi pubblicati nell’ambito dello stesso programma internazionale stanno rendendo più precisa la nostra comprensione di come le cellule umane regolano l’attività dei geni. Il primo, guidato da Timothy Hughes dell’Università di Toronto, ha costruito un “Codebook” ampliato delle preferenze con cui i fattori di trascrizione riconoscono il DNA. Il secondo, coordinato dal gruppo di Bart Deplancke, ha introdotto un metodo per verificare come la metilazione del DNA modifichi quelle preferenze.

Il punto centrale è che la regolazione genetica non dipende soltanto dalla sequenza delle basi del DNA. La metilazione può cambiare il modo in cui un fattore di trascrizione riconosce una sequenza: può indebolirne il legame, modificare la sequenza preferita oppure, in alcuni casi, aumentare l’affinità.

Che cosa ha misurato il Codebook

I fattori di trascrizione sono proteine che contribuiscono a controllare l’espressione genica riconoscendo brevi sequenze di DNA, chiamate motivi. Per molti fattori di trascrizione umani, tuttavia, le informazioni sperimentali sui siti di legame erano ancora scarse o del tutto assenti.

Il consorzio Codebook ha combinato cinque piattaforme sperimentali con analisi computazionali. In totale ha condotto più di 4.800 esperimenti su 332 fattori di trascrizione umani putativi o poco caratterizzati, identificando motivi di legame per 177 di essi, pari al 53%. Il lavoro ha aggiunto circa 130 motivi distinti al vocabolario conosciuto della regolazione genetica umana.

I motivi identificati in laboratorio risultavano fortemente arricchiti nei siti di legame osservati nelle cellule. Questo ha permesso di individuare decine di migliaia di siti genomici conservati, diretti e prima non riconosciuti, molti dei quali concentrati nelle regioni promotrici, cioè quelle che aiutano ad avviare la trascrizione dei geni. I dati migliorano anche la capacità di collegare il legame dei fattori di trascrizione ai modelli di espressione genica.

Nel complesso, il Codebook porta a circa 1.421 su un totale stimato di 1.600 i fattori di trascrizione umani per i quali è disponibile un motivo di legame. Non è una spiegazione completa della regolazione genetica, ma riduce in modo significativo una delle principali lacune delle mappe di riferimento: sapere quali proteine sono in grado di riconoscere quali sequenze di DNA.

Che cosa aggiunge meSMiLE-seq

La seconda ricerca affronta una domanda a cui le normali mappe dei motivi non possono rispondere: un fattore di trascrizione si lega allo stesso modo quando una base del DNA è stata modificata chimicamente?

Il gruppo di Deplancke ha sviluppato meSMiLE-seq, acronimo di methylation-sensitive selective microfluidics-based ligand enrichment followed by sequencing. Il metodo utilizza un’analisi microfluidica per confrontare il legame di un fattore di trascrizione a sequenze corrispondenti di DNA metilato e non metilato. In questo modo è possibile modellare contemporaneamente la preferenza per la sequenza e la sensibilità alla metilazione.

Il dataset dello studio riporta test su 114 fattori di trascrizione umani, distribuiti in 23 esperimenti, con modelli di legame ottenuti per 48 fattori. Tra questi, 13 mostravano avversione per il DNA metilato, mentre 11 presentavano una preferenza per il DNA metilato oppure un sito di legame alternativo che includeva la modifica. Per i fattori rimanenti, nelle condizioni del test, la metilazione non modificava il legame osservato.

Questo dettaglio è importante perché alcune sintesi riportano il numero 14 per il gruppo dei fattori con legame aumentato o modificato. L’abstract del dataset citato indica però 11 fattori. L’interpretazione più prudente è quindi che gli effetti dipendenti dalla metilazione siano stati osservati solo in una parte dei fattori analizzati: 13 con legame ridotto e 11 con preferenza aumentata o alterata in quel record.

La metilazione non è un interruttore universale

I risultati mettono in discussione l’idea semplificata secondo cui la metilazione del DNA sarebbe sempre un segnale di repressione. La modifica può ostacolare il riconoscimento di un motivo, ma può anche creare un contesto chimico preferito o spostare la sequenza a cui un fattore si lega. L’effetto dipende sia dal fattore di trascrizione sia dalla sequenza di DNA esaminata.

Questo aiuta a spiegare come cellule dotate dello stesso genoma possano mantenere programmi regolatori molto diversi. I tipi cellulari non producono gli stessi fattori di trascrizione e non presentano la metilazione negli stessi punti. Di conseguenza, una medesima sequenza può essere ignorata in un contesto cellulare, riconosciuta da un fattore diverso in un altro oppure legata con intensità differente quando cambia lo stato di metilazione locale.

I due studi collegano quindi due livelli della regolazione genica: il codice di sequenza, scritto nelle lettere del DNA, e lo stato epigenetico, che modifica il modo in cui quelle lettere vengono lette.

Perché la mappa può essere utile nella ricerca sulle malattie

Un catalogo più ampio dei motivi di legame può migliorare l’analisi delle varianti genetiche non codificanti, cioè dei cambiamenti che si verificano fuori dalle regioni che codificano le proteine ma che possono comunque alterare la regolazione dei geni. Una variante può distruggere un motivo esistente o crearne uno nuovo; la metilazione può poi determinare se quel sito modificato viene effettivamente riconosciuto in un determinato tipo cellulare.

La risorsa potrebbe quindi aiutare a studiare cambiamenti regolatori coinvolti nello sviluppo, nell’invecchiamento e nel cancro. Il suo ruolo immediato, tuttavia, è quello di riferimento di base per la ricerca, non di test diagnostico clinico. I modelli di legame offrono un punto di partenza più solido per gli esperimenti e per l’interpretazione dei dati, ma gli effetti biologici dipendono dal contesto cellulare e devono essere verificati nei sistemi appropriati.

Un modello più realistico della regolazione genetica

Il progetto Codebook nasce da una collaborazione che coinvolge più di due dozzine di istituzioni in Nord America, Europa e Russia. Il suo valore non dipende soltanto dal numero di fattori analizzati, ma anche dall’integrazione di metodi sperimentali complementari, analisi computazionali e validazione nelle cellule.

Nel loro insieme, gli studi mostrano perché sia necessario un modello più realistico della regolazione genica. Le cellule umane non leggono il DNA attraverso un dizionario fisso, in cui ogni motivo ha un significato immutabile. Interpretano la sequenza insieme alle modifiche chimiche, ai fattori di trascrizione disponibili e all’ambiente cellulare circostante.

Il Codebook inizia a catalogare il vocabolario delle sequenze riconosciute dai fattori di trascrizione; meSMiLE-seq mostra invece come la metilazione possa cambiare il modo in cui quel vocabolario viene letto.