High-performance xenograft read-sorting for DNA methylation analysis

في عالم أبحاث السرطان، يحتاج العلماء غالبًا إلى دراسة الأورم في بيئة حية تحاكي جسم الإنسان. وللقيام بذلك، يأخذون خلايا سرطانية بشرية ويزرعونها في فئران، مما يؤدي إلى إنشاء ما يُعرف بالنماذج المشتقة من المرضى (patient-derived xenografts). هذه المختبرات الحية الصغيرة تتيح للباحثين مراقبة كيفية نمو الورم، وكيفية تفاعله مع الأدوية، وكيف قد يصبح مقاومًا للعلاج. ومع ذلك، تبرز عقبة كبيرة عندما يحاول العلماء تحليل المادة الوراثية من هذه العينات المختلطة؛ فالمنتج النهائي هو عبارة عن "حساء" فوضوي من خيوط الحمض النووي (DNA)، بعضها ينتمي إلى الورم البشري والبعض الآخر ينتمي إلى المضيف الفأري. لفهم سلوك الورم، يجب على الباحثين أولاً فصل الخيوط البشرية عن الفأرية بدقة متناهية. وتصبح هذه المهمة أكثر صعوبة عند دراسة مثيلة الحمض النووي (DNA methylation)، وهي علامة كيميائية تعمل مثل مفتاح، يقوم بتشغيل الجينات أو إيقافها. لقراءة هذه العلامات، يستخدم العلماء عملية كيميائية تغير تسلسل الحمض النووي نفسه، مما يغير الحروف بطريقة تربك البرامج الحاسوبية القياسية المستخدمة لفرز البيانات الوراثية.

لقد طور فريق من الباحثين الآن طريقة أذكى لفك هذا التشابك الوراثي، وتحديدًا لهذه العينات من الحمض النووي المعدلة كيميائيًا. لقد قاموا بتحسين أداة برمجية موجودة تسمى Xengsort، محولين إياها إلى فرز عالي الكفاءة يمكنه التمييز بين الحمض النووي البشري والفأري حتى بعد حدوث التغييرات الكيميائية. اختبر الفريق أداته المحسنة مقابل عدة طرق أخرى معتمدة باستخدام مخاليط مولدة حاسوبيًا وبيانات من دراسات واقعية لسرطان الثدي. ووجدوا أنه بينما كانت جميع الأدوات دقيقة بشكل عام في تحديد مصدر الحمض النووي، فإن النسخة الجديدة من Xengsort كانت أسرع بشكل كبير وتطلبت ذاكرة حاسوبية أقل بكثير. وفي أحد الاختبارات واسعة النطاق التي شملت عينات حقيقية لمرضى، أنهت الأداة الجديدة مهمة الفرز في ما يزيد قليمًا عن خمس ساعات، بينما استغرقت طريقة منافسة ما يقرب من ثلاثين ساعة لإكمال المهمة نفسها.

يكمن جوهر المشكلة في كيفية قراءة مثيلة الحمض النووي. لرؤية المفاتيح الكيميائية، يعالج العلماء الحمض النووي بمادة تحول حرفًا محددًا، وهو السيتوزين (cytosine)، إلى ثايمين (thymine)، إذا لم يكن هذا الحرف مرتبطًا بعلامة كيميائية. هذه العملية ضرورية لفهم كيفية تكيف الأورام، لكنها تغير تسلسل الحمض النووي بشكل جذري. تخيل أنك تحاول فرز كومة من الكتب المختلطة حيث قام شخص ما بتغيير إملاء كل كلمة في نصف تلك الكتب؛ سيجد أمين مكتبة قياسي صعوبة في معرفة أي كتاب ينتمي لأي مؤلف. وبالمثل، غالبًا ما تفشل برامج الكمبيوتر القياسية التي تطابق تسلسلات الحمض النووي مع مرجع جيني لأن التحويل الكيميائي يجعل الحمض النووي البشري يبدو مختلفًا عن المرجع البشري، والحمض النووي الفأري يبدو مختلفًا عن المرجع الفأري. هذا الارتباك يمكن أن يؤدي إلى تحديد خيوط الورم البشري خطأً على أنها خيوط فأرية، أو العكس، مما قد يفسد التحليل العلمي.

لحل هذه المشكلة، أعاد الباحثون بناء "القاموس الداخلي" لأداة Xengsort. فبدلاً من مجرد البحث عن تطابقات دقيقة لحروف الحمض النووي، تتوقع الأداة الجديدة التغييرات الكيميائية. إنها تنشئ فهرسًا مزدوج الطبقات يأخذ في الاعسب كلاً من تسلسل الحمض النووي الأصلي والتسلسل بعد التحويل الكيميائي. عندما يدخل جزء من الحمض النووي إلى النظام، تتحقق الأداة من كلا الاحتمالين في وقت واحد. تقوم الأداة بتجزئة خيط الحمض النووي إلى قطع صغيرة وتطرح سؤالًا بسيطًا: هل تبدو هذه القطعة وكأنها تنتمي إلى إنسان أو فأر، مع مراع محتويات التغييرات الكيميائية؟ ومن خلال الوثوق بالقطع الأكثر تميزًا في الحمض النووي وتجاهل القطع التي تبدو متشابهة جدًا في كلا النوعين، يمكن للأداة فرز الخيوط بثقة إلى فئات: بشرية، أو فأرية، أو غامضة. يسمح هذا النهج للبرنامج بتخطي عملية المحاذاة البطيئة والثقيلة لكل خيط مع جينوم كامل، وهو ما تتطلبه الطرق الأخرى.

وضع الباحثون أداتهم قيد الاختبار بطريقتين. أولاً، أنشأوا ملايين المخاليط المحاكية لخيوط الحمض النووي البشرية والفأرية ذات الأصول المعروفة، مما سمح لهم بقياس مدى تكرار وقوع الأداة في الأخطاء بدقة. اختبروا هذه المخاليط عند مستويات عمق ونسب مختلفة، محاكيين كل شيء بدءًا من عينة تحتوي على كمية ضئيلة جدًا من الحمض النووي البشري وصولًا إلى عينة تتكون بالكامل تقريبًا من حمض نووي بشري. أظهرت النتائج أن الأداة كانت دقيقة للغاية، حيث فقدت عددًا قليلًا جدًا من خيوط الحمض النووي البشرية، ونادرًا ما أخطأت في اعتبار الخيوط الفأرية بشرية. لقد كان أداؤها ممتازًا مثل الأدوات الرائدة الأخرى من حيث الدقة، لكنها حققت ذلك في جزء ضئيل من الوقت. وبينما استغرقت الطرق الأخرى ساعات لمعالجة البيانات وتطلبت ذاكرة حاسية هائلة، أكملت Xengsort العمل نفسه في أقل من ساعة على إعداد حاسوبي قياسي.

بعد ذلك، طبق الفريق الأداة على بيانات حقيقية من مريضات سرطان الثدي اللواتي نمت أورامهن في فئران. جاءت هذه العينات من دراسات مختلفة، بما في ذلك بعض العينات التي تم تحويل حمضها النووي كيميائيًا وأخرى تمت معالجتها باستخدام الإنزيمات. في هذه السيناريوهات الواقعية، أثبتت الأداة جدارتها مرة أخرى. فقد نجحت في فرز الحمض النووي من عينات معقدة، بما في ذلك العينات التي تحتوي على كميات منخفضة جدًا من الخلايا الورمية البشرية مختلطة بالكثير من الأنسجة الفأرية. لاحظ الباحثون أن الأداة كانت قوية بشكل خاص عند التعامل مع العينات التي عولجت بالأدوية لتغيير أنماط مثيلة الحمض النووي. وفي مقارنة مباشرة للسرعة واستهلاك الموارد، كانت الأداة الجديدة أكثر كفاءة بشكل ملحوظ؛ فقد عالجت مجموعة بيانات كبيرة في 5.5 ساعة باستخدام 43 جيجابايت من الذاكرة، بينما استغرقت طريقة منافسة 29.1 ساعة وتطلبت 49 جيجابايت من الذاكرة. أما الطريقة الأخرى، التي اعتمدت على جينوم مرجعي مدمج، فقد كانت سريعة ولكنها تطلبت 73 جيجابايت من الذاكرة، وهو ما قد يشكل عائقًا للمختبرات العديدة.

كما سلطت الدراسة الضوء على أن اختيار طريقة الفرز يهم من حيث الكفاءة أكثر مما يهم من حيث الدقة. فقد حققت جميع الأدوات المختبرة، بما في ذلك Xengsort الجديدة، دقة عالية في فصل خيوط الحمض النووي. ومع ذلك، تباينت الأوقات وقوة الحوسبة المطلوبة للحصول على هذه النتائج بشكل كبير. لقد حققت جميع الأدوات، بما في ذلك Xengsort، دقة عالية في فصل خيوط الحمض النووي، لكن الوقت والموارد الحاسوبية المطلوبة للحصول على تلك النتائج تفاوتت اختلافًا شاسعًا. ومن خلال جعل خطوة الفرز أسرع وأقل استهلاكًا للموارد، تزيل الأداة عقبة رئيسية، مما يسم يسمح للعلماء بالتركيز أكثر على فهم السرطان نفسه بدلاً من الانتظار حتى ينتهي الحاسوب من عمله.