Nieuwe studie: synonieme mutaties verstoren omliggende genen onverwacht sterk

AmsterdamOnderzoekers van de Universiteit van Notre Dame hebben ontdekt dat stille mutaties, die de aminozuren van een codon niet veranderen, belangrijke effecten kunnen hebben buiten hun oorspronkelijke gen. Voorheen werd gedacht dat deze mutaties onbelangrijk waren. Een nieuwe studie in de Proceedings of the National Academy of Sciences toont echter aan dat deze veronderstelling onjuist is.

Het team voerde experimenten uit met E. coli-bacteriën door negen verschillende versies van het CAT-gen te maken, die alleen verschilden in hun DNA-volgorde, maar niet in het eiwit dat ze codeerden. Van deze negen versies bleken er vier de hoeveelheid geproduceerd CAT-eiwit te veranderen, wat een onverwacht effect op de genexpressie liet zien. Deze veranderingen hadden ook invloed op de RNA-transcriptie, wat nieuwe inzichten in dit proces opleverde.

Synonieme mutaties kunnen verborgen transcriptiesites creëren, waardoor RNA-polymerase wordt misleid. Dit leidt tot de synthese van RNA dat delen van aangrenzende genen bevat.

Deze fout kan leiden tot een verhoogde productie van eiwitten door naburige genen, wat eerder niet werd overwogen. Dit druist in tegen de opvatting dat alleen mutaties die de eiwitstructuur veranderen van betekenis zijn.

Lees ook:

Vandaag · 02:56

Verrassende smaken: nieuwe fruitige draai aan kombucha

Deze ontdekking heeft verstrekkende gevolgen. We moeten mogelijk onze aanpak van de diagnose en behandeling van genetische aandoeningen herzien. Ziekten die alleen als gevolg van schadelijke genveranderingen werden beschouwd, kunnen ook betrokkenheid hebben van veranderingen die onschuldig lijken. Dit heeft ook invloed op gentherapie. Technieken zoals CRISPR, die schadelijke genveranderingen herstellen, moeten mogelijk ook rekening houden met ogenschijnlijk ongevaarlijke wijzigingen die toch problemen kunnen veroorzaken.

Onze kennis over genetische codering en eiwitsynthese neemt toe. Eerder dachten we dat de genetische code een vaste rol had in het maken van eiwitten. Uit deze studie blijkt nu dat het actiever is en interactie heeft met de celomgeving. Toekomstig onderzoek zou moeten onderzoeken hoe verborgen transcriptieplaatsen ontstaan en welke impact ze kunnen hebben op andere genen.

Machine learning-algoritmen hebben momenteel moeite om deze verborgen bindingsplaatsen nauwkeurig te identificeren. Dit laat zien dat onze genetische computermodellen verbeterd moeten worden, wat wijst op de behoefte aan geavanceerdere algoritmen om deze interacties beter te voorspellen.

Het onderzoek toont aan dat we een verbeterd model nodig hebben om genetische mutaties te begrijpen. In plaats van mutaties simpelweg in twee groepen te verdelen, synonieme en niet-synonieme, laat dit onderzoek zien dat genetische veranderingen een spectrum vormen. Dit helpt ons genetische aandoeningen beter te begrijpen en effectievere behandelingen te ontwikkelen.