تجعلنا التعديلات التاريخية عرضة للإصابة بالأمراض
مصر: ايهاب محمد زايد
توصل الباحثون إلى الاكتشاف باستخدام خوارزمية يُزعم أنها تميز بين الطفرات التي تم اختيارها وتلك التي ظهرت للركوب عن طريق الصدفة ، وهو إنجاز استعصى على العلماء لفترة طويلة.
يمكن للطفرات تغيير تواترها في مجموعة سكانية بسبب الانتقاء أو الحظ ، وقد ثبت أن النظر إلى الوراء في الوقت المناسب لمعرفة سبب استمرار تعدد الأشكال المعين يمثل تحديًا علميًا صعبًا بشكل خاص. الآن ، يصف البحث المنشور في 13 سبتمبر في Cell Reports أداة من المحتمل أن تسهل على العلماء ، وخاصة أولئك الذين يدرسون الجذور الجينية للتكيف والمرض ، القيام بذلك بالضبط.
تُجري الأداة ، وهي خوارزمية تعلم عميق تسمى DeepFavored ، عدة اختبارات إحصائية في وقت واحد على مجموعات بيانات دراسة الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS) للتمييز بين الطفرات المفضلة – تلك التي كانت نتيجة الاختيار – من الطفرات السريعة التي لم يتم اختيارها ولكنها حدثت جنبًا إلى جنب مع المفضلين. عند التحقق من صحة الأداة على ثلاث مجموعات بشرية منفصلة ، يقول الباحثون الذين يقفون وراء البحث ، ومقرهم في جامعة ساوثرن ميديكال في الصين ، إنهم حددوا المقايضات الجينية: طفرات تتكيف مع بيئات معينة تجعل الناس أيضًا أكثر عرضة للإصابة بأمراض معينة ، أو التي تحمل طفرات متنقلة قامت بذلك.
في حين أن الخبراء الذين وجدوا جميعًا أن النتائج الخاصة بالمقايضة الواردة في الورقة البحثية محدودة بعض الشيء – فإن تحديد هذه الطفرات المفضلة المزعومة أمر صعب للغاية ، ومن غير المرجح أن تكون المفاضلات بين التكيف وقابلية الإصابة بالأمراض مرتبة أو مباشرة كما تقترح الورقة البحثية ، كما يقولون – لقد أثاروا اهتمامهم جميعًا بالخوارزمية وقدرتها على مساعدة العلماء على استكشاف أسئلة البحث هذه بشكل أفضل.
تقول كلوديا غونزاغا جوريجوي ، عالمة الوراثة في الجامعة الوطنية المستقلة في المكسيك والتي لم تعمل في الدراسة: “أعتقد أنها ورقة لطيفة تولد فرضيات”. “إذا كان بإمكانك تشغيل هذه الخوارزميات في البيانات الجينومية لسكانك ، فربما يمكنك تحديد بعض المواقع التي قد ترغب في استكشافها بشكل أكبر.
البشر: نموذج لدراسة التكيف المحلي
استخدمت الدراسة بيانات GWAS الحالية لفحص الطفرات في جينومات الأشخاص الذين استقر أسلافهم إما في أوروبا أو غرب إفريقيا أو شرق آسيا. ركز الباحثون على الأليلات في الجينات المتعلقة بالنظام الغذائي ، مثل تلك التي تشارك في التمثيل الغذائي أو إدراك التذوق ، والمناعة ، على افتراض أن المجموعات الثلاث المنفصلة جغرافيًا ستحتاج إلى التكيف مع الضغوط المختلفة المتعلقة بمسببات الأمراض وتوافر الطعام.
“البشر نوع واحد يتواجد سكانه في جميع أنحاء العالم ، ويعيشون ويتأقلمون مع كل خط عرض وعلو ومناخ ونظام بيئي محتمل. تقول بريندا برادلي ، عالمة الجينوم التطوري بجامعة جورج واشنطن ، والتي لم تشارك في الدراسة ، هي دراسة حالة رائعة في التكيف مع البيئات المختلفة”.
لتمييز التطور التكيفي عن الطفرات المصادفة ، يقوم DeepFavored بإجراء سبعة اختبارات إحصائية متاحة بالفعل ويستخدمها الباحثون لتحديد الطفرات في المواقع ذات الأهمية في دراسات GWAS التي كانت نتيجة الاختيار ، والتي كانت متنقلة ، والتي كانت غير ذات صلة وغير مصادفة. صُممت هذه الاختبارات لاكتشاف ما يُسمى بالمسحيات الصعبة ، أو اللحظات في التاريخ التطوري عندما نما النمط الفرداني (مجموعة من المتغيرات الجينية الموروثة معًا) بسرعة بعد فترة وجيزة من ظهوره لأول مرة. عادة ، يحدث هذا عندما يقدم النمط الفرداني فائدة كبيرة لأولئك الذين حملوه ، كما يوضح لويس باريرو ، اختصاصي علم المناعة في جامعة شيكاغو ، الذي لم يشتغل في الدراسة. الفكرة هي أنه من خلال الجمع بين اختبارات متعددة ، قد يكون DeepFavored قادرًا على اكتشاف عمليات المسح الناعمة – أنماط الفردانية التي كانت بالفعل في التداول ولكنها أصبحت أكثر فائدة وأكثر انتشارًا بعد أن تغيرت البيئة المحلية إلى الظروف التي تفضلها. ويضيف باريرو أن هذه التحولات اللطيفة في التردد “من الصعب جدًا تحديدها
تحقق الباحثون من صحة الخوارزمية من خلال مقارنة نتائجها مع خوارزميتين أخريين قيد الاستخدام حاليًا لتحديد الطفرات المفضلة والمتحركة في مجموعة من بيانات GWAS المحاكاة حتى يتمكنوا من الحصول على مقياس موثوق للدقة ، ووجدوا أنها تفوقت بشكل موثوق على كليهما.
ثم قام الباحثون باختبار DeepFavored والأداتين الأخريين على بيانات GWAS في العالم الحقيقي. تم تحديد 55 طفرة مفضلة افتراضيًا فقط من خلال الأدوات الثلاثة ، على الرغم من أن كل نموذج فردي وجد 700 إلى 1200 مرشح بمفرده ، وهو ما يقول Barreiro إنه يجعل تلك الطفرات الـ 55 أكثر مصداقية إلى حد ما من تلك التي تم رصدها بواسطة واحدة أو اثنتين فقط من التقنيات. وشمل ذلك المسح الصعب الراسخ للطفرات الأيضية التي ساعدت الناس على البقاء على قيد الحياة عن طريق استخراج المزيد من مصادر الغذاء النادرة ولكنها الآن مرتبطة بأمراض التمثيل الغذائي مثل مرض السكري في المناطق التي يكون فيها الطعام وفيرًا ، بالإضافة إلى المسح الطفيف للطفرات التي تسهل الجلوكوز. الهضم ولكنها مرتبطة أيضًا بزيادة خطر الإصابة بسرطان الجلد والسرطان.
في الواقع أن الآلة التي صنعوها رائعة جدًا. . . . تقول جيسيكا برينكوورث ، باحثة علم المناعة التطورية وعلم الجينوم في جامعة إلينوي ، أوربانا شامبين ، والتي لم تعمل. في الدراسة. وتضيف أنها أعربت عن تقديرها لكيفية ظهور DeepFavored أكثر قوة من الأدوات الأخرى حيث أجرى العديد من الاختبارات في وقت واحد.
في الواقع ، معدلات الخطأ مرتفعة بالنسبة للتقنيات المماثلة ، مع كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات التي تبطل النتائج ، كما يحذر Barreiro ، مضيفًا أنه حتى تحسين اكتشاف الطفرة المفضل بترتيب كامل (افتراضي) من حيث الحجم قد لا يعني الكثير من حيث الأعداد المطلقة للطفرات المكتشفة ، بالنظر إلى اتساع وتعقيد الجينوم.
مطلوب المزيد من البيانات
على الرغم من أن الاستنتاجات العامة للورقة معقولة ، إلا أن باريرو يقول إنه وبرينكوورث وجونزاغا جوريجوي جميعهم سيكونون أكثر ثقة في المقايضات المحددة التي حددتها DeepFavored إذا رأوا بيانات بيولوجية من تجارب وظيفية.
يقول برينكوورث: “أعتقد أنه في معظم الأوقات عندما يتحدث الناس عن مقايضات [واضحة] ، فإنها ليست بالضرورة حقيقية” ، مشيرًا إلى حقيقة أن العديد من السمات المظهرية تنتج عن العديد من المتغيرات الجينية التي تعمل معًا. “من الواضح أن هناك مقايضات وراثية ؛ الحماية لهذا ، القابلية لذلك. من الصعب جدًا العثور عليهم “.
البشر نوع واحد مع سكان في جميع أنحاء العالم ، ويعيشون ويتأقلمون مع كل خط عرض ممكن ، وارتفاع ، ومناخ ، ونظام بيئي. نحن دراسة حالة رائعة في التكيف مع بيئات مختلفة.
—برندا برادلي ، جامعة جورج واشنطن
ومع ذلك ، فإن البيانات المأخوذة من التجارب في المختبر وفي النهاية في الجسم الحي – لمضاعفة التحقق من التأثيرات الفسيولوجية للطفرات التي تم تحديدها بواسطة الخوارزميات ، على سبيل المثال ، أو من تسلسل المادة الجينية على الفور أعلى وأسفل الموضع المعني لتقييم أفضل لما قد يكون يمكن أن تساعد نتيجة الانتقاء وما هي نقاط التوقف على طول الطريق في استخلاص التاريخ التطوري لعمليات المسح. يقترح Barreiro أيضًا أن تسلسل عينات الحمض النووي القديمة والبحث عن الطفرات المعنية يمكن أن يكشف عن أيهما ظهر ومتى وسرعة واستجابة للضغوط البيئية.
“إنها ليست فرضية ودراسة خارج الواقع ، لكنني أعتقد أنها تفتقر إلى بعض البيانات الإضافية لإظهار حقًا أن ما تعرضه مفيد حقًا” ، كما تقول غونزاغا جوريغي.
كتب برادلي: “المواقع التكيفية المفترضة والمواقع التي تم تحديدها يجب الآن فحصها بمزيد من التفصيل”. ما هي هذه التغيرات الجينية وكيف تؤثر على عمل البروتين ذي الصلة؟ وكيف تختلف هذه عبر نطاق أوسع من السكان (بخلاف المجموعات الثلاثة المدرجة هنا)؟ ”
ردًا على التعليقات حول الحاجة إلى بيانات وظيفية ، كتب المؤلف المشارك للدراسة والباحث في جامعة الطب الجنوبي هاو تشو أن الدراسات العملية ستستغرق وقتًا ومالًا مفرطين ، “والأسوأ من ذلك ، غالبًا ما يكون من غير المجدي دراسة التطور البشري التكيفي تجريبيا. . . . أعتقد أن الطريقة الأكثر احتمالية للحصول على المزيد من الأدلة الداعمة هي إجراء دراسات GWAS ، وخاصة دراسات GWAS للأفارقة. . . لذلك يمكننا أن نكون أكثر ثقة ونقيس بشكل أفضل مقايضات التطور التكيفي وقابلية الإصابة بالأمراض في أوراسيا “. لسوء الحظ ، يلاحظ أن هذا المجال يعوقه نقص الدعم المالي لأبحاث GWAS في البلدان الأفريقية.
المصدر The Scientist
