Zeven doorbraken in de moleculaire basis van psychiatrische stoornissen (7)

(Leestijd: 5 - 9 minuten)
genetics

In december 2018 zijn er zeven artikelen ‘back-to-back’ gepubliceerd in het wetenschappelijk tijdschrift Science over de pathogenese van psychiatrische stoornissen. Eén artikel in Science is natuurlijk al prachtig. Een droom voor elke onderzoeker. Maar zeven artikelen die allemaal op elkaar aansluiten in één keer publiceren? Dat is ongekend. Wat staat er dan in dat het zo bijzonder maakt?

 

Vandaag het zevende artikel: Integrative functional genomic analysis of human brain development and neuropsychiatric risks

 

 

  

De zeven artikelen in Science (zie referenties onderaan) beschrijven onderzoek van het PsychEncode consortium. Dit consortium heeft zich als doel gesteld om te begrijpen hoe de geïdentificeerde genetische risicofactoren voor psychiatrische ziekten hersenontwikkeling en hersenfunctie beïnvloeden. Voor dit onderzoek werd hersenmateriaal van 2000 individuen op verschillende manieren onderzocht en dit werd weer gekoppeld aan de genetische risicofactoren.

De inhoud van deze artikelen is, net als de materie waarover ze gaan, uiterst complex. Begrippen als noncoding RNA, eQTL, chromosomal connectomes, epigenome landscapes, differential splicing, vliegen de lezer om de oren. Voor wie het wat te ver gaat om in deze donkere dagen met deze editie van Science lekker voor het haardvuur te kruipen, zullen we ze in de maand maart 2019 één voor één samenvatten.  We zullen hierbij proberen om de hoofdboodschap simpel uit te leggen zodat elke psychiater, jong dan wel oud, kan meegenieten.   

 

Genregulatie en expressie van de hersenen in plaats en tijd: De gelaagdheid van de genetica, anno 2018

Originele titel: Integrative functional genomic analysis of human brain development and neuropsychiatric risks 

Achtergrond en doel: Waar enkele jaren geleden naar DNA gekeken werd als het (grotendeels onveranderlijke) begin en het einde van zowat alles, blijkt intussen dat dit alles een stuk minder statisch is dan aangenomen. Het DNA op zich mag dan wel gekenmerkt zijn door enige stabiliteit door de jaren heen, hoe het afgelezen wordt en vertaald wordt naar ‘het dagelijks leven’, is hoogst variabel. 

We krijgen stilaan steeds meer zicht op de meerdere lagen informatie die bepalen hoe en wanneer DNA wordt afgelezen: er is de genetische code, de A’s, C’s, G’s en T’s die we in het DNA terugvinden, er is eveneens epigenetica – de leestekens – die de afleesapparatuur op weg zetten voor de interpretatie van de tekst die op dat moment van toepassing is. De afgelezen tekst, het transcript(oom), is dan weer een volgende laag die zich bevindt tussen de ruwe tekst en het eindresultaat: De eiwitten die celbiologische processen uitvoeren. Al deze lagen moeten nauw op elkaar afgestemd zijn.  Bovendien weten we ondertussen dat de tekst flexibel moet kunnen worden afgelezen als we als individu adequaat op (allerlei) blootstellingen van de omgeving willen kunnen reageren. Verder bestaan er al langer aanwijzingen dat dit per weefsel anders verloopt. Alsof dat nog niet genoeg is, houdt het lichaam ook nog rekening met zijn levensfase: in utero moet de klemtoon op andere celbiologische processen liggen, dan bij iemand in de volwassenheid. Ook voor de hersenen is de hypothese dat de regulatie van genexpressie sterk afhankelijk is van leeftijd, celtype en hersenregio. Echter, dat is een veronderstelling waarvoor tot op heden weinig concrete data beschikbaar zijn. 

Voor goed begrip van de rol van genen en hun specifieke expressiepatronen in het ontstaan van neurodevelopmental disorders (waaronder in deze context autisme, schizofrenie, maar ook later debuterende ziektes zoals M. Parkinson worden gerekend) is daarom meer overzicht nodig van de epigenetische en transcriptoom veranderingen in de tijd, per hersengebied en type hersencel . Dit proces, dat dynamisch is in zowel tijd als plaats, is bij de mens nog niet goed in kaart gebracht. Bovendien worden beschikbare dier-modellen door de auteurs als onvoldoende representatief geacht.

 

Methode: 1230 weefsel samples en 18.288 losse cellen werden geoogst uit 60 post-mortem breinen, van vroeg foetaal (5 weken post-conceptioneel) tot laat-volwassen donoren (64 jaar). Het cohort betrof beide geslachten en voor zover bekend hadden donors geen relevante neurologische of psychiatrische diagnose. Genotypering, transcriptoom-profilering (d.m.v. RNA-sequencing) en analyse van epigenetische markers (DNA-methylering en histone-modification) werden verricht. Het materiaal werd verkregen uit 16 verschillende hersengebieden. Opgedeeld in 9 verschillende tijds-‘windows’ werden de data in de tijd gerangschikt van conceptie tot late volwassenheid. Transcriptie niveaus werden nader geanalyseerd via gewogen netwerk analyse van de betreffende genen (WGCNA). De hieruit volgende ‘modules’ van clusterende genen werden gecorreleerd met de bekende SNP-data uit verschillende recente risico-gen studies (SCZ, bipolaire stoornis, depressieve stoornis, M Parkinson, autisme) waaronder GWAS.

Uitkomst en interpretatie: Allereerst laten de transcriptieprofielen per hersengebied en per tijdspunt in de ontwikkeling grote verschillen zien. Daarnaast vonden de onderzoekers dat vlak voor de geboorte deze verschillen globaal afnemen; na dit omslagpunt vindt vrij plotseling transcriptie plaats van andere genen, die gerelateerd zijn aan neurogenese van volwassen neuronen, synaps- en dendriet ontwikkeling en het vormen van oligodendrocyten en myeline.

Er werden 73 WGCNA-‘modules’ van genen geïdentificeerd. Een specifieke module (ME37, bestaand uit 143 onderling geassocieerde genen vanuit gelijktijdige en gelijkmatige expressie in de onderzochte samples) blijkt het meest relevant i.v.m. een significante overlap van dit gencluster met SCZ- en ASD-risicogenen en genen geassocieerd met IQ en neurotiscisme. Deze ME37-genen bleken met name vertegenwoordigd in het transcriptoom van excitatoire neuronen in de diepe neo-cortex. Schizofrenie risicogenen hadden verdere overlap met 4 andere gen-modules. Voor alle met schizofrenie-geassocieerde gen-modules geldt dat deze tot expressie kwamen in de vroege time-windows: pre-nataal. Een belangrijke kanttekening van dit artikel is dat veranderingen in het transcriptoom en epigenoom die eerder gevonden zijn in post-mortem weefsel van patiënten met psychiatrische stoornissen, amper overeenkomen met de uitkomsten van deze studie. De toekomst zal moeten uitwijzen wat hiervan de consequenties zijn.

 

Wat betekent dit en wat maakt dit onderzoek uniek: Dit is een baanbrekende studie voor het begrip van genregulatie en genexpressie in de hersenen. Het is het eerste in zijn soort dat een dermate grote hoeveelheid hersen-samples, van alle leeftijden, in zoveel modaliteiten onderzocht om de data vervolgens te integreren met een breed scala aan bekende risico-gen datasets. De meerwaarde van de studie ligt erin dat ze in die mate inzicht geeft in hoe deze lagen van de ‘genetica anno 2018’ onderling communiceren in plaats en tijd. Het blijkt hierbij opnieuw dat de neurale ontwikkeling uitermate dynamisch is: verschillend per tijdspunt en hersengebied. Reeds bekende risico genen hebben een plaats en tijd, (m.a.w. een context) waarin zij met name relevant worden. Dit onderzoek geeft dus belangrijke handvatten voor gerichter mechanistisch onderzoek naar neuropsychiatrische aandoeningen: het geeft een prachtige dynamische kaart die richting geeft welk type cel, in welk hersengebied, op welk tijdspunt relevant is voor nader onderzoek. Selecte gen-clusters zijn geassocieerd met meerdere neuropsychiatrische aandoeningen (of verwante factoren als IQ), hetgeen pleit voor bepaalde tijdspunten en plaatsen in het brein die een basale kwetsbaarheid vertegenwoordigen voor het ontwikkelen van uiteenlopende pathologie.

Voor het vakgebied psychiatrie geeft de studie nog niet direct antwoorden, maar wel een belangrijke voorzet. Hopelijk wordt dit goede voorbeeld door velen opgepikt om robuustere antwoorden te verkrijgen.  Waar de verschillende lagen al enige tijd gekend zijn, blijft het moeilijk deze op een toepasselijke wijze te integreren, waardoor het erg moeilijk blijft zicht te krijgen op de onderlinge samenhang. Dit op zich een erg belangrijke zet als het erom gaat zicht te krijgen op de genetische structuur van psychiatrische ziektebeelden. Psychiatrische stoornissen vallen ondertussen al enige tijd officieel onder ‘complexe aandoeningen’, wat synoniem staat voor ‘meerdere genen bepalen een kwetsbaarheid’. Zoals ook al enige tijd gezegd, en wat deze auteurs nogmaals terecht aanhalen en nu ook stevig onderbouwen, wordt deze kwetsbaarheid allicht in belangrijke mate bepaald door deze gelaagdheid van de genetica en hoe de lagen onderling communiceren in essentiële ontwikkelingsprocessen en de rol van de genen beïnvloeden, maar ook hoe de tijd en ontwikkeling allicht een rol spelen. Mogelijk is het kort door de bocht, maar het klinkt als ‘eens goed afgestemd, altijd goed afgestemd’. Gezien het om zo’n complexe processen gaat, heeft mogelijk een kleine miscommunicatie – op termijn – belangrijke gevolgen als het gaat om kwetsbaarheid voor psychiatrische stoornissen. Dit artikel gaf al een belangrijke voorzet, de toekomst zal moeten uitwijzen hoe deze inzichten verder evolueren en wat hiervan dan de concrete implicaties zullen zijn.

 

Hoe zat het ook alweer? 

  • RNA = boodschappermolecule dat een afschrift van het DNA voorstelt met een functie. Soms kan dit verder omgeschreven worden naar een eiwit, soms heeft het ook een louter regulerende functie. Zo bestaan verschillende soorten RNA met evenveel (of zelfs meer) functies.
  • Alternatieve splicing= Verandering van het uitknippen van intronen en exonen waardoor de variatie in RNA nog kan vergroot worden.
  • Transcriptoom = het geheel aan van het DNA afgeschreven producten.
  • Epigenetica = Het geheel aan moleculen die zich op het DNA bevinden en die via die weg instructies geven over hoe het DNA zou moeten worden afgeschreven en de toegankelijkheid van het DNA bepalen. Best gekend zijn DNA-methylatie en histonmodificaties. 
  • GWAS: genoomwijde associatiestudie, een studie waarbij voor enkele honderdduizend varianten in het DNA, informatie verzameld wordt over hoe deze varianten geassocieerd zijn met de uitkomst (vb. welk ontwikkelingsstadium, aanwezigheid van ziekte etc.).

 

 

Referenties (met link origineel artikel en DJP bespreking)

  1. An, J.-Y. et al. Genome-wide de novo risk score implicates promoter variation in autism spectrum disorder. (Origineel ; DJP)
  2. Rajarajan, P. et al. Neuron-specific signatures in the chromosomal connectome associated with schizophrenia risk. (Origineel ; DJP)
  3. Amiri, A. et al. Transcriptome and epigenome landscape of human cortical development modeled in organoids. (Origineel ; DJP)
  4. Gandal, M. J. et al. Transcriptome-wide isoform-level dysregulation in ASD, schizophrenia, and bipolar disorder. (Origineel ; DJP)
  5. Zhu, Y. et al. Spatiotemporal transcriptomic divergence across human and macaque brain development. (Origineel ; DJP)
  6. Wang, D. et al. Comprehensive functional genomic resource and integrative model for the human brain. (Origineel ; DJP)
  7. Li, M. et al. Integrative functional genomic analysis of human brain development and neuropsychiatric risks. (Origineel ; DJP)