Genetische Einblicke in die Risiken von Eierstockkrebs
Forscher untersuchen genetische Faktoren, die mit der Entwicklung von Eierstockkrebs zusammenhängen.
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Inhaltsverzeichnis
- Was sind Genetische Varianten?
- Die Rolle der BRCA-Gene
- Die Herausforderung, seltene Varianten zu finden
- Kandidatengen-Sequenzierung
- Die Bedeutung von nicht-codierenden Regionen
- Transkriptionsfaktoren und ihre Auswirkungen
- Das 100.000-Genom-Projekt
- Forschungsmethoden und Analysen
- Die Suche nach Assoziationen
- Herausforderungen bei der Interpretation der Ergebnisse
- Zukünftige Forschungsrichtungen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Ovarialkrebs ist 'ne ernste Krankheit, die oft erst in späteren Stadien entdeckt wird. Eine Möglichkeit, wie Forscher versuchen, diese Krankheit besser zu verstehen, ist durch Genetik. Bestimmte Gene in unserer DNA können dazu führen, dass manche Leute eher Ovarialkrebs bekommen. Wissenschaftler haben verschiedene Teile unserer DNA, die man Allele nennt, untersucht, um herauszufinden, welche das Risiko für Ovarialkrebs erhöhen könnten.
Was sind Genetische Varianten?
Genetische Varianten sind Unterschiede in der DNA-Sequenz zwischen Individuen. Einige Varianten sind häufig und kommen bei vielen Leuten vor, während andere selten sind. Forscher haben über 40 häufige genetische Varianten identifiziert, die mit epithhelialem Ovarialkrebs, der häufigsten Art von Ovarialkrebs, verknüpft sind. Diese Varianten können beeinflussen, wie unsere Gene arbeiten und könnten das Risiko für die Entwicklung von Tumoren erhöhen.
Die Rolle der BRCA-Gene
In den 1990er Jahren haben Wissenschaftler herausgefunden, dass bestimmte Gene, die als BRCA1 und BRCA2 bekannt sind, das Risiko für Ovarial- und Brustkrebs erheblich erhöhen können. Wenn jemand eine schädliche Veränderung in diesen Genen hat, könnte die Wahrscheinlichkeit, diese Krebserkrankungen zu entwickeln, hoch sein. Neuere Forschungen haben auch andere Gene entdeckt, die ebenfalls zu einem moderaten Risiko für Ovarialkrebs beitragen.
Die Herausforderung, seltene Varianten zu finden
Während häufige Varianten einfacher zu studieren sind, stellen seltene genetische Varianten eine Herausforderung dar. Um diese seltenen Varianten, die mit Ovarialkrebs verbunden sind, zu finden, müssten Wissenschaftler idealerweise die DNA von vielen Menschen mit und ohne die Krankheit sequenzieren. Dieser Prozess ist jedoch sehr kostspielig und erfordert eine grosse Anzahl von Proben, was es schwierig macht, dies zu erreichen.
Kandidatengen-Sequenzierung
Eine Methode, die erfolgreich bei der Identifizierung genetischer Risiken gezeigt hat, ist die Kandidatengen-Sequenzierung. Bei diesem Ansatz konzentrieren sich die Forscher auf bestimmte Gene, von denen sie vermuten, dass sie an der Krankheit beteiligt sein könnten. Diese Methode erlaubt es den Wissenschaftlern, viele Varianten in einem bestimmten Gen zu untersuchen und zu sehen, ob einige mit einem erhöhten Risiko verbunden sind.
Die Bedeutung von nicht-codierenden Regionen
Die meisten bekannten genetischen Risiken für Ovarialkrebs befinden sich nicht in den Teilen der DNA, die für Proteine codieren. Stattdessen findet man sie in nicht-codierenden Regionen, das sind Bereiche, die nicht direkt Proteine produzieren, aber möglicherweise helfen, wann und wie Gene exprimiert werden. Forscher glauben, dass das Verständnis dieser nicht-codierenden Regionen entscheidend ist, um mehr über das Risiko von Ovarialkrebs zu erfahren.
Transkriptionsfaktoren und ihre Auswirkungen
Transkriptionsfaktoren sind Proteine, die helfen, Gene ein- oder auszuschalten. Ein wichtiger Transkriptionsfaktor, der mit Ovarialkrebs zu tun hat, heisst PAX8. Er spielt eine zentrale Rolle in der normalen Funktion von Ovarialzellen und ist in vielen Ovarialkrebszellen stark aktiv. Deshalb interessieren sich die Forscher für PAX8-Bindungsstellen, wo PAX8 mit DNA interagiert, da sie genetische Varianten enthalten könnten, die mit dem Risiko für Ovarialkrebs verbunden sind.
Das 100.000-Genom-Projekt
Ein grosses Bemühen, genetische Risikofaktoren für verschiedene Krankheiten, einschliesslich Krebs, zu verstehen, ist das 100.000-Genom-Projekt. Dieses Projekt hatte zum Ziel, die Genome von 100.000 Patienten, darunter auch solche mit Ovarialkrebs, zu sequenzieren. Durch den Vergleich genetischer Daten von Menschen mit Ovarialkrebs und solchen ohne hoffen die Forscher, mehr über die genetischen Grundlagen der Krankheit herauszufinden.
Forschungsmethoden und Analysen
Die Untersuchung genetischer Varianten umfasst oft mehrere Schritte. Zunächst müssen die Forscher die spezifischen genetischen Regionen identifizieren, die sie studieren wollen. Sie könnten sich bekannte Bindungsstellen von Transkriptionsfaktoren wie PAX8 anschauen und Bereiche, die in Zellen aktiv sind. Das Ziel ist herauszufinden, ob seltene Varianten in diesen Bereichen bei Menschen mit Ovarialkrebs häufiger auftreten.
Anschliessend verwenden die Forscher statistische Methoden, um die Häufigkeit von Varianten zwischen Patienten und Kontrollgruppen zu vergleichen. Sie möchten sehen, ob bestimmte Varianten mit einem erhöhten Risiko verbunden sind. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass beobachtete Unterschiede möglicherweise auf technische Probleme und nicht auf tatsächliche biologische Unterschiede zurückzuführen sind.
Die Suche nach Assoziationen
Während der Forschung konzentrieren sich Wissenschaftler auf bestimmte Arten von Varianten, wie zum Beispiel einzelne Nukleotidvarianten, die winzige Änderungen in der DNA-Sequenz sind. Sie schauen sich auch Indels an, das sind kleine Einfügungen oder Löschungen in der DNA. Die Forscher suchen nach Anzeichen, dass diese Varianten mit dem Risiko für Ovarialkrebs verbunden sind.
Obwohl sie einige Unterschiede in der Variantenhäufigkeit zwischen Fällen und Kontrollen fanden, waren diese Unterschiede gering. Die Variationen könnten auf technische Probleme zurückzuführen sein, anstatt auf tatsächliche biologische Auswirkungen.
Herausforderungen bei der Interpretation der Ergebnisse
Trotz der Suche nach Verbindungen zwischen seltenen genetischen Varianten und dem Risiko für Ovarialkrebs fand die Studie keine starken Beweise zur Unterstützung dieser Assoziationen. Die Forscher weisen auf mehrere Einschränkungen hin, die die Ergebnisse beeinträchtigt haben könnten. Ein Problem ist die Stichprobengrösse, die möglicherweise nicht gross genug war, um echte Assoziationen zu erkennen.
Ausserdem sind nicht alle PAX8-Bindungsstellen in den für Ovarialkrebs relevanten Geweben aktiv. Diese Ungewissheit kann es schwierig machen zu wissen, ob bestimmte genetische Varianten die Fähigkeit von PAX8 beeinflussen, die Genregulation zu steuern.
Zukünftige Forschungsrichtungen
Auch wenn die Forschungsergebnisse nicht schlüssig waren, zeigen die verwendeten Methoden vielversprechende Ansätze. Die Wissenschaftler glauben, dass, sobald die gesamte Genomsequenzierung erschwinglicher wird, grössere Datensätze eine bessere Analyse der genetischen Risiken ermöglichen werden. Ein verbessertes Verständnis, wie Nicht-codierende Regionen funktionieren, wird auch ihre Fähigkeit verbessern, wichtige genetische Varianten zu identifizieren.
Fazit
Das Verständnis der Genetik von Ovarialkrebs ist komplex, aber die Forscher suchen weiterhin nach Antworten, um Fortschritte bei der Identifizierung von Risikofaktoren zu erzielen. Indem sie sich auf genetische Varianten, insbesondere seltene, konzentrieren, hoffen die Wissenschaftler, neue Informationen zu entdecken, die zu besseren Präventions-, Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten für Ovarialkrebs führen könnten. Die Suche nach dem Verständnis der genetischen Basis dieser Krankheit ist im Gange, und zukünftige Forschungen könnten der Schlüssel zur Entschlüsselung weiterer Geheimnisse über Ovarialkrebs sein.
Titel: Rare germline genetic variation in PAX8 transcription factor binding sites and susceptibility to epithelial ovarian cancer
Zusammenfassung: Common genetic variation throughout the genome together with rare coding variants identified to date explain about a half of the inherited genetic component of epithelial ovarian cancer risk. It is likely that rare variation in the non-coding genome will explain some of the unexplained heritability, but identifying such variants is challenging. The primary problem is lack of statistical power to identifying individual risk variants by association as power is a function of sample size, effect size and allele frequency. Power can be increased by using burden tests which test for association of carriers of any variant in a specified genomic region. This has the effect of increasing the putative effect allele frequency. PAX8 is a transcription factor that plays a critical role in tumour progression, migration and invasion. Furthermore, regulatory elements proximal to target genes of PAX8 are enriched for common ovarian cancer risk variants. We hypothesised that rare variation in PAX8 binding sites are also associated with ovarian cancer risk, but unlikely to be associated with risk of breast, colorectal or endometrial cancer. We have used publicly-available, whole-genome sequencing data from the UK 100,000 Genomes Project to evaluate the burden of rare variation in PAX8 binding sites across the genome. Data were available for 522 ovarian cancers, 2560 breast cancers, 2465 colorectal cancers and 729 endometrial cancers and 2253 non-cancer controls. Active binding sites were defined using data from multiple PAX8 and H3K27 ChIPseq experiments. We found no association between the burden of rare variation in PAX8 binding sites (defined in several ways) and risk of ovarian, breast or endometrial cancer. An apparent association with colorectal cancer was likely to be a technical artefact as a similar association was also detected for rare variation in random regions of the genome. Despite the null result this study provides a proof-of -principle for using burden testing to identify rare, non-coding germline genetic variation associated with disease. Larger sample sizes available from large-scale sequencing projects together with improved understanding of the function of the non-coding genome will increase the potential of similar studies in the future.
Autoren: Michelle Jones, S. A. M. Ezquina, E. Dicks, A. de Vries, P.-C. Peng, R. I. Corona, K. Lawrenson, J. P. Tyrer, D. Hazelett, J. D. Brenton, A. C. Antoniou, S. A. Gayther, P. D. P. Pharoah
Letzte Aktualisierung: 2023-03-22 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.22.23287587
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.22.23287587.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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