Pharmacological and genetic induction of fetal haemoglobin converge on a shared transcriptional signature

Sikkelcelziekte is een pijnlijke en levensverkortende aandoening die wordt veroorzaakt door één enkele fout in de instructies voor het bouwen van hemoglobine, het eiwit in rode bloedcellen dat zuurstof transporteert. Bij mensen met deze ziekte klontert de defecte hemoglobine samen, waardoor flexibele cellen veranderen in stijve, sikkelvormige cellen die bloedvaten verstoppen. Decennialang wisten wetenschappers dat een ander type hemoglobine, genaamd foetaal hemoglobine, dit klonteren kan stoppen. Deze foetale versie wordt normaal gesproken alleen voor de geboorte geproduceerd en verdwijnt kort daarna, maar als deze bij volwassenen weer geactiveerd kan worden, werkt het als een krachtig schild tegen de ziekte. De uitdaging is geweest om een manier te vinden om het weer aan te zetten zonder de patiënt schade toe te brengen. Bestaande medicijnen die proberen dit te doen, veroorzaken vaak ernstige bijwerkingen, zoals het onderdrukken van het beenmerg, wat het moeilijk maakt om ze veilig te gebruiken. Onderzoekers hebben gezocht naar nieuwe manieren om betere medicijnen te vinden, vaak door één chemische stof tegelijk te testen, maar deze trage methode van vallen en opstaan heeft nog geen perfecte oplossing opgeleverd.

Een team onderzoekers aan de University of Mysore besloot een andere strategie te proberen. In plaats van medicijnen één voor één te testen, stelden zij een fundamentele vraag: als een medicijn en een genetische verandering er beide naar streven om het foetale hemoglobine aan te zetten, laten ze dan dezelfde afdruk achter op de interne instructies van de cel? Om dit te begrijpen, stel je de cel voor als een bibliotheek waar elk boek een gen is. Wanneer een cel een specifiek eiwit moet maken, opent hij het bijbehorende boek en leest het. In een patiënt met sikkelcelziekte staat het "foetaal hemoglobine"-boek op slot. Wetenschappers kunnen het ontgrendelen door de DNA direct te veranderen, of door een medicijn te gebruiken om het slot te blokkeren. De onderzoekers wilden weten of deze twee zeer verschillende methoden — het veranderen van de code versus het gebruiken van een chemische sleutel — resulteerden in hetzelfde patroon van open en gesloten boeken in de gehele bibliotheek. Als dat zo was, zou dit betekenen dat wetenschappers naar het patroon kunnen kijken dat door een succesvolle genetische fixatie wordt gecreëerd en vervolgens door duizenden bestaande medicijnen kunnen zoeken om de medicijnen te vinden die exact datzelfde patroon creëren. Dit zou hen in staat stellen om oude, veilige medicijnen te hergebruiken voor een nieuwe, levensreddende toepassing.

Het team begon met het verzamelen van gegevens uit vijf verschillende publieke studies met menselijke bloedcellen. Ze bekeken tien verschillende scenario's waarin het foetale hemoglobine succesvol werd aangezet, hetzij door medicijnen of door genetische hulpmiddelen. In elk geval werden de genen die verantwoordelijk zijn voor het maken van foetaal hemoglobine ingeschakeld, wat bevestigde dat de gegevens betrouwbaar waren. Ze merkten echter een probleem op met de manier waarop dergelijke studies gewoonlijk worden uitgevoerd. Sommige methoden die het foetale hemoglobine aanzetten, veranderen ook per ongeluk de activiteit van veel andere genen die niets met de ziekte te maken hebben, wat een ruisachtig en verwarrend signaal creëert. Om dit op te lossen, stelden de onderzoekers een strikte regel op: een gen zou alleen als onderdeel van het "succespatroon" worden beschouwd als het op dezelfde manier veranderde in ten minste drie verschillende soorten biologische mechanismen. Dit filterproces verwijderde de ruis en liet hen over met een heldere, beknopte lijst van 167 genen die betrouwbaar een succesvolle overgang naar foetaal hemoglobine signaleerden.

Met deze schone lijst in handen testten ze een cruciale aanname: produceren medicijnen en genetische veranderingen werkelijk hetzelfde patroon? Ze concentreerden zich op een specifieke dataset waarbij hetzelfde doelwit werd geblokkeerd door zowel een medicijn als een genetische knockout in dezelfde cellen. De resultaten waren opmerkelijk. Voor elk gen dat veranderde wanneer het doelwit door het medicijn werd geblokkeerd, veranderde exact hetzelfde gen in dezelfde richting wanneer het doelwit genetisch werd verwijderd. Er waren geen tegenstrijdigheden. Dit bevestigde dat de twee methoden dezelfde taal spreken, wat de gedachte valideerde dat een medicijn gevonden zou kunnen worden door zijn effect te matchen met het genetische effect.

Gewapend met deze bevestiging, namen de onderzoekers hun lijst van 167 genen en liepen deze tegen een database van bijna 2.100 goedgekeurde medicijnen om te zien welke een overeenkomend patroon produceerden. Het systeem wees onmiddellijk één medicijn aan als de beste match: decitabine. Dit was een vitale controle omdat decitabine al bekend staat om zijn werking voor dit doel, wat bewees dat de methode accuraat was. Het systeem identificeerde ook correct andere effectieve medicijnen, hoewel deze lager in de ranglijst stonden. Belangrijker nog, de methode bracht verschillende andere verbindingen aan het licht die niet eerder aan dit specifieke effect waren gekoppeld, waaronder een medicijn genaamd rosiglitazon. De onderzoekers merkten op dat hoewel sommige andere medicijnen bekend zijn om hun werking, ze niet in deze zoektocht naar voren kwamen omdat ze geen sterk genoeg "voetafdruk" achterlaten op de genactiviteit om door deze speciefieke methode gedetecteerd te worden.

De studie diende ook als een waarschuwing over de instrumenten die wetenschappers gebruiken. De onderzoekers testten drie veelgebruikte computerprogramma's die vaak worden gebruikt om te voorspellen hoe medicijnen werken, en alle drie faalden ze op manieren die zonder zorgvuldige controles niet opgemerkt zouden zijn. Eén programma miste de sleutelgenen volledig omdat de database van het programma deze niet bevatte. Een ander programma gaf misleidende scores omdat het zo was ingesteld dat het onmogelijk was om te bepalen of een medicijn daadwerkelijk aan zijn doelwit bindt. Een derde programma faalde in het herkennen van bekende medicijn-doelwitparen. Deze mislukkingen lieten zien dat wetenschappers, zonder strikte controles, gemakkelijk de verkeerde conclusies kunnen trekken uit computermodellen. De onderzoekers benadrukten dat hun bevindingen voorspellingen zijn op basis van computeranalyse en dat de volgende stap is om deze medicijnen in het laboratorium te testen om te zien of ze daadwerkelijk werken in levende cellen.

De meest veelbelovende kandidaat die uit dit werk naar voren kwam, is rosiglitazon. Het verscheen hoog op de lijst met matches en, in tegenstelling tot sommige andere stoffen die in overweging werden genomen, brengt het niet de ernstige bijwerkingen voor het beenmerg met zich mee die huidige behandelingen beperken. De onderzoekers waren echter voorzichtig en merkten op dat dit medicijn een geschiedenis heeft van cardiovasculaire zorgen, die geadresseerd moeten worden voordat het gebruikt kan worden bij patiënten die al vasculaire problemen hebben. De studie concludeert dat hoewel de computerzoekopdracht succesvol een nieuwe weg naar voren heeft gewezen, het echte werk nu pas begint. Het team stelt voor dat de volgende stap is om rosiglitazon direct in een laboratoriumsetting op bloedcellen te testen om te bevestigen dat het inderdaad het foetale hemoglobine kan aanzetten zonder schade te veroorzaken. Deze aanpak van het gebruik van een duidelijke genetische signatuur om nieuwe toepassingen voor oude medicijnen te vinden, biedt een hoopvolle, systematische manier om sikkelcelziekte aan te pakken, waarbij men verder kijkt dan de trage grind van het testen van één chemische stof tegelijk naar een meer precieze en effectieve toekomst.