Identifying Putative Pathogenic Non-Coding Variants in Unresolved Rare Disease Patients Using Topologically Associated Domains

दुनिया भर के लाखों लोगों के लिए, एक दुर्लभ बीमारी आज भी एक रहस्य बनी हुई है। ये ऐसी स्थितियाँ हैं जो इतनी असामान्य हैं कि वे दो हज़ार व्यक्तियों में से एक से भी कम को प्रभावित करती हैं, फिर भी सामूहिक रूप से ये लगभग 300 मिलियन लोगों के जीवन को प्रभावित करती हैं। कई मामलों में, डॉक्टर लक्षणों को स्पष्ट रूप से देख सकते हैं—हृदय दोष, विकासात्मक देरी, या असामान्य शारीरिक विशेषताएं—लेकिन आनुवंशिक कारण छिपा रहता है। आधुनिक चिकित्सा के पास किसी व्यक्ति के संपूर्ण आनुवंशिक कोड को पढ़ने के शक्तिशाली उपकरण हैं, जिसे 'होल जीनोम सीक्वेंसिंग' कहा जाता है। यह तकनीक मानव शरीर के डीएनए से बने अरबों अक्षरों को स्कैन करती है। हालाँकि, कम से कम उन आधे रोगियों के लिए जो इस परीक्षण से गुजरते हैं, उत्तर अभी भी नहीं मिल पाता है। समस्या अक्सर वहां होती है जहाँ वैज्ञानिक खोज रहे हैं। दशकों से, ध्यान जीनोम के उस सूक्ष्म अंश पर रहा है जो प्रोटीन बनाने के लिए एक प्रत्यक्ष निर्देश पुस्तिका के रूप में कार्य करता है, जिसे 'कोडिंग क्षेत्र' कहा जाता है। लेकिन हमारे डीएनए का विशाल बहुमत प्रोटीन के लिए कोड नहीं करता है। इसके बजाय, यह एक जटिल नियंत्रण प्रणाली के रूप में कार्य करता है, जिसमें स्विच और डिमर होते हैं जो जीन को बताते हैं कि कब चालू होना है, कितनी ज़ोर से गाना है, और कब रुकना है। जब ये गैर-कोडिंग स्विच टूट जाते हैं, तो वे एक टूटी हुई निर्देश पुस्तिका की तरह ही बीमारी का कारण बन सकते हैं, लेकिन अरबों अक्षरों के बीच विशिष्ट टूटे हुए स्विच को खोजना बिना चुंबक के घास के ढेर में सुई खोजने जैसा रहा है।

चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल ऑफ फिलाडेल्फिया के शोधकर्ताओं ने इन छिपी हुई सुइयों को खोजने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने GAVURD नामक एक प्रणाली बनाई, जिसका अर्थ है 'अनसुलझे दुर्लभ रोगों में वेरिएंट का जीनोमिक विश्लेषण' (Genomic Analysis of Variants in Unresolved Rare Disease)। इस उपकरण को होल जीनोम सीक्वेंसिंग से प्राप्त कच्चे डेटा को व्यवस्थित रूप से उन विशिष्ट गैर-कोडिंग त्रुटियों को खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया था जो रोगी की बीमारी का कारण हो सकती हैं। शोधकर्ताओं ने उन दस रोगियों से शुरुआत की जिनका पहले ही कई बार परीक्षण किया जा चुका था लेकिन कोई निदान नहीं मिला था। ये रोगी गंभीर जन्मजात स्थितियों से पीड़ित थे, जिनमें जटिल हृदय दोष और उनके आंतरिक अंगों के निर्माण से जुड़ी समस्याएं शामिल थीं। टीम ने इन दस परिवारों के आनुवंशिक डेटा को अपनी नई प्रणाली में डाला। प्रक्रिया की शुरुआत दो विशिष्ट प्रकार के आनुवंशिक परिवर्तनों को खोजने से हुई: नए उत्परिवर्तन (mutations) जो पहली बार बच्चे में दिखाई दिए, और दुर्लभ वंशानुगत उत्परिवर्तन जो बच्चे को दोनों माता-पिता से प्राप्त हुए। चूंकि मानव जीनोम बहुत विशाल है, इसलिए सिस्टम को उन लाखों हानिरहित अंतरों को फ़िल्टर करने के लिए अविश्वसनीय रूप से सटीक होना पड़ा जो लोगों के बीच मौजूद होते हैं। शोधकर्ताओं ने क्रॉस-चेकिंग की एक विधि का उपयोग किया, डेटा को तीन अलग-अलग कंप्यूटर प्रोग्रामों के माध्यम से चलाया और केवल उन्हीं परिणामों को रखा जिन पर तीनों सहमत थे। इस आम सहमति वाले दृष्टिकोण ने उन्हें अनुक्रमण त्रुटियों के शोर को हटाने में मदद की, जिससे संदिग्ध उत्परिवर्तनों की एक बहुत छोटी, अधिक विश्वसनीय सूची प्राप्त हुई।

एक बार जब टीम के पास संदिग्ध उत्परिवर्तनों की छोटी सूची आ गई, तो उनके सामने अगली चुनौती आई: यह पता लगाना कि एक गैर-कोडिंग उत्परिवर्तन किस जीन को प्रभावित कर सकता है। एक टूटे हुए प्रोटीन-कोडिंग जीन के विपरीत, एक टूटा हुआ स्विच उस जीन से बहुत दूर स्थित हो सकता है जिसे वह नियंत्रित करता है, कभी-कभी सैकड़ों हज़ार अक्षरों दूर। इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने जीनोम की त्रि-आयामी संरचना के मानचित्र का उपयोग किया। कल्पना कीजिए कि कोशिका के भीतर डीएनए एक लंबी, सीधी डोरी के रूप में नहीं, बल्कि ऊन की एक उलझी हुई गेंद के रूप में है जो विशिष्ट, आत्मनिर्भर मोहल्लों में मुड़ी हुई है। इन मोहल्लों को 'टोपोलॉजिकली एसोसिएटेड डोमेन' (topologically associated domains) कहा जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जीन और उनके नियंत्रण स्विच आमतौर पर एक ही मोहल्ले में रहते हैं। यदि किसी विशिष्ट मोहल्ले में उत्परिवर्तन होता है, तो इसकी अत्यधिक संभावना है कि यह केवल उसी क्षेत्र के भीतर के जीन को प्रभावित करेगा। इन मोहल्लों के उच्च-रिज़ॉल्यूशन मानचित्रों के डेटा का उपयोग करके, GAVURD प्रणाली एक दूरस्थ गैर-कोडिंग उत्परिवर्तन को उस विशिष्ट जीन से जोड़ सकी जिसे वह सबसे अधिक नियंत्रित कर रहा था। इस चरण ने खोज को नाटकीय रूप से सीमित कर दिया, जिससे सिस्टम को विशाल जीनोम में खो जाने से रोका जा सका।

प्रक्रिया का अंतिम चरण यह देखना था कि क्या इन उत्परिवर्तनों से जुड़े जीन रोगी के लक्षणों से मेल खाते हैं। शोधकर्ताओं ने मानव रोगों और उनके संबंधित शारीरिक लक्षणों की एक डिजिटल लाइब्रेरी का उपयोग किया। उन्होंने प्रत्येक रोगी के विशिष्ट लक्षणों की तुलना ज्ञात प्रभावों से की जो उनके सिस्टम द्वारा पहचाने गए जीन में उत्परिवर्तन के कारण होते हैं। इस मिलान प्रक्रिया ने उन्हें उम्मीदवारों को रैंक करने की अनुमति दी, जिससे उन उत्परिवर्तनों को उजागर किया गया जिनके रोगी की स्थिति को समझाने की सबसे अधिक संभावना थी। जब उन्होंने अपने दस रोगियों पर इस पूर्ण पाइपलाइन को लागू किया, तो परिणाम उत्साहजनक थे। दस में से छह मामलों में, सिस्टम ने एक विशिष्ट गैर-कोडिंग वेरिएंट की पहचान की जो एक ऐसे जीन की ओर इशारा करता था जो रोगी के बहुत समान लक्षणों वाली बीमारी का कारण बनता है। हृदय दोषों से पीड़ित एक रोगी के लिए, सिस्टम ने एक गैर-कोडिंग क्षेत्र में एक उत्परिवर्तन पाया जो एक ऐसे जीन को बाधित करता प्रतीत होता है जो हृदय के विकास और शरीर की बाईं-दाईं समरूपता (left-right symmetry) से जुड़ा है। जन्म संबंधी विकारों के एक जटिल सेट वाले दूसरे रोगी के लिए, सिस्टम ने हृदय विकास के लिए महत्वपूर्ण एक जीन के पास एक नया उत्परिवर्तन पहचाना, जिसे एक विशिष्ट आणविक स्विच द्वारा नियंत्रित किया जाता है जिसे वह उत्परिवर्तन तोड़ता हुआ प्रतीत होता है।

शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि हालांकि ये निष्कर्ष मजबूत संकेत हैं, लेकिन ये अभी तक अंतिम नैदानिक निदान नहीं हैं। यह प्रणाली उच्च-मूल्य वाले परिकल्पनाएँ (hypotheses) उत्पन्न करती है जिन्हें यह साबित करने के लिए कि उत्परिवर्तन वास्तव में बीमारी का कारण कैसे बनता है, प्रयोगशाला में आगे के परीक्षणों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक व्यवस्थित दृष्टिकोण उन रोगियों में संभावित कारणों को सफलतापूर्वक उजागर कर सकता है जिन्हें पहले अनसुलझा माना जाता था। एक दुर्लभ उत्परिवर्तनों को खोजने की कठोर विधि को एक स्मार्ट तरीके से जोड़ने के साथ, GAVURD प्रणाली एक नया मार्ग प्रदान करती है। यह सुझाव देता है कि कई रोगियों के लिए, जिनका अनसुलझे दुर्लभ रोग हैं, उत्तर उनके आनुवंशिक कोड में गायब नहीं है, बल्कि गैर-कोडिंग क्षेत्रों में छिपा हुआ है जिन्हें पिछली विधियाँ प्रभावी ढंग से व्याख्या नहीं कर सकीं। यह कार्य गैर-कोडिंग डीएनए के विशाल, भ्रमित करने वाले परिदृश्य को संदिग्धों की एक प्रबंधनीय सूची में बदलने के लिए एक ठोस ढांचा प्रदान करता है, जिससे यह उम्मीद जागती है कि अंततः अधिक परिवारों को वे उत्तर मिल सकेंगे जिनका वे इंतजार कर रहे हैं।