VenCode – a versatile entry code for post-DNA delivery identification of target cells - Macedo, André Lopes Martins (2021)
RESUMO: O corpo humano é feito de centenas, talvez milhares de tipos e estados celulares distintos, a maioria atualmente inacessíveis através de ferramentas genéticas. A acessibilidade genética traz consigo um potencial terapêutico e de diagnostico significante, ao permitir a entrega seletiva de mensagens genéticas, ou terapias, diretamente às células. Trabalhos em organismos modelo mostram que a atividade de um só elemento regulatório (ER) é raramente específica para um tipo celular, o que limita o seu uso a sistemas genéticos desenhados para controlar a expressão genica após a sua entrega nas células. Abordagens de genética interseccional podem, em teoria, aumentar o número de células acessíveis sem esta restrição, mas o âmbito e a segurança dessas abordagens para o organismo humano não foram ainda sistematicamente estudados devido a uma falta de bases de dados de ERs para um extenso número de tipos celulares, e de métodos para as explorar. Um típico método interseccional funciona como uma porta logica AND ao converter a informação de dois ou mais ERs ativos num só sinal de saída, que se torna único para a célula analisada. Neste trabalho, estudamos sistematicamente o panorama da genética intersecional no organismo humano, usando um grupo de células selecionado a partir de um atlas de atividade de ERs obtido através do sequenciamento “Cap analysis of Gene Expression” (CAGE-seq) de centenas de células primárias e de cancro (o atlas do consórcio FANTOM5). Desenvolvemos algoritmos e heurísticas para encontrar e recolher intersecções do tipo porta AND e em seguida para determinar a sua qualidade. Descobrimos que mais de 90% dos 154 tipos celulares primários estudados podem ser distinguidos uns dos outros com apenas 3 ou 4 ERs ativos, com segurança e robustez. Chamamos de “Versatile Entry Codes” (VEnCodes) a esse número mínimo de intersecções de ERs ativos com potencial de distinção celular. Cada uma das 158 células cancerígenas estudadas poderam ser distinguidas do grupo de células saudáveis com VEnCodes de poucos ERs, a maioria dos quais são altamente robustos à variação intra- e inter-individual. Finalmente, fornecemos métodos para a validação dos VEnCodes obtidos e para a obtenção de VEnCodes a partir de bases de dados de sequenciamento ao nível de célula-a-célula. O nosso trabalho oferece uma visão sistemática do panorama da genética interseccional no organismo humano e demonstra o potencial dessas abordagens para tecnologias futuras de terapia genética.