大量的研究已經明確許多遺傳變異與遺傳性疾病存在著聯絡，但關於其引起疾病的功能性作用的瞭解卻十分有限。最近，由香港城市大學生物醫學科學家組成的國際研究團隊開發出一種高通量生物分析技術，該技術能夠對近10萬個基因變異對轉錄因子與DNA結合的影響進行系統分析。這一項發現為尋找診斷和治療2型糖尿病的關鍵生物標誌物提供了有價值的資料，該團隊表示這項新技術未來可以應用於研究與其他遺傳疾病相關的變異。該研究由香港城市大學生物醫學科學系助理教授嚴健、加州大學聖地亞哥分校細胞與分子醫學系教授任兵以及劍橋大學生物化學系教授Jussi Taipale共同領導。研究成果於2021年1月27日發表在《自然》（Nature）雜誌上，標題為《轉錄因子與非編碼變異結合的系統分析》（Systematic analysis of binding of transcription factors to noncoding variants）。
“基於這一發現，我們相信我們的高通量實驗方法可以應用於不同遺傳疾病的研究，包括結腸直腸癌和前列腺癌。它可以幫助剖析疾病的遺傳機制，找到臨床診斷的生物標誌物。” 嚴健表示。揭示非編碼變異在疾病中的作用
全基因組關聯研究（genome-wide association studies, GWAS），顧名思義，就是對整個基因組進行研究，是發現與複雜的遺傳疾病相關的基因的一種最重要的策略。截止目前，研究人員已經累計發現了幾十萬個與人類疾病和特徵相關的基因變異，但對這些變異的具體功能的研究還十分有限。並且，針對風險位點的GWAS研究數量的增長要遠遠高於研究風險位點機制和功能的GWAS研究。
圖 | 2005-2016年GWAS研究及功能性隨訪研究 （來源：Michael D. Gallagher等）
“瞭解非編碼變異的分子功能將幫助我們找出攜帶這些突變的人更容易患遺傳疾病的原因。從而進一步幫助我們發展方法與策略，以預防、發現或早期治療疾病。”嚴健解釋說。變異的功能之一就是影響轉錄因子與DNA的結合。轉錄因子會接著控制細胞中的基因表達，開啟和關閉特定基因，來調節細胞功能。為了系統地描述遺傳變異對與轉錄因子結合的影響，該團隊對其之前開發的實驗方法進行修正，最佳化為超高通量的多重蛋白質-DNA結合試驗，稱為“透過指數富集配體的系統進化進行單核苷酸多型性評估”（single-nucleotide polymorphism evaluation by systematic evolution of ligands by exponential enrichment，SNP-SELEX）。然後，他們從已知與2型糖尿病風險相關的基因組基因位置（稱為“基因位點”）中選擇遺傳變異作為分析物件。利用SNP-SELEX技術，他們成功地分析了95886個遺傳變異對270種不同的人類轉錄因子與DNA結合的影響，並證明增加2型糖尿病風險的非編碼遺傳變異SNP rs7118999會對DNA與其中一種轉錄因子的結合產生影響，而由此產生的分子機制則會調節血脂水平。嚴健指出，這就是應用SNP-SELEX技術產生資料的一個鮮明例子，事實證明，該技術能夠有效幫助識別在2型糖尿病遺傳中起關鍵作用的遺傳變異，有助於後續開展尋找診斷性生物標誌物和治療靶點的研究。
顯著加快分析速度
以往的研究只能挑選出一種或幾種變異，並對其分子機制進行研究，每項研究所耗費的時間都要2-3年之久。這些侷限性決定了在短時間內，科研人員不可能做到完全瞭解2型糖尿病等複雜的遺傳疾病，因為這些疾病與數百個基因變異有關。“但有了SNP-SELEX技術，我們可以做到在更短的時間內完成對大約10萬個變異的系統分析。”嚴健說道。任兵補充稱：“目前這項研究只涵蓋了相對小部分的變異和轉錄因子，以後我們將不斷擴充套件研究規模，充分利用SNP-SELEX技術，希望藉助這一技術發現越來越多的非編碼變異的潛在機制。”