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Identificazione e classificazione delle varianti missenso della subunità del recettore GABAA posizionate per il loro ruolo nei neuroni piramidali dell'ippocampo

DOI:

10.3791/67833

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June 6th, 2025

 , 
1Department of Molecular Biology and Genetics, Faculty of Engineering and Natural Sciences, Üsküdar University

In This Article

Summary

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Questo studio introduce un quadro multiscala, che spazia dal DNA alla funzione delle proteine e al comportamento neurale. Presenta un nuovo approccio per lo studio delle mutazioni patogene previste nella subunità del recettore GABAA , ipotizzando che le mutazioni epilettogene e le mutazioni prossimali, previste come patogene, possano produrre effetti simili sul modello di neurone piramidale CA1.

Abstract

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Comprendere gli effetti di varianti funzionalmente sconosciute nei geni associati all'epilessia è fondamentale per chiarire la fisiopatologia della malattia e sviluppare terapie personalizzate. Con un quadro multiscala, che spazia dalla sequenza del DNA alla funzione proteica e al comportamento neurale, descriviamo un nuovo approccio per prevedere e studiare le mutazioni patogene, ipotizzando che le mutazioni epilettogene nella subunità del recettore GABAA e le mutazioni predette vicine possano produrre effetti simili sul modello di neurone piramidale CA1. Esplorando le relazioni caratteristiche tra mutazioni patogene previste e mutazioni epilettogene prossimali, lo studio mira a stimare gli effetti delle mutazioni predette sulla base degli effetti delle mutazioni epilettogene sulle simulazioni dei neuroni piramidali dell'ippocampo.

La metodologia inizia con la raccolta dei dati genetici della subunità γ2 del recettore GABAA , seguita dalla pulizia e dalla formattazione dei dati eseguita in R utilizzando uno script personalizzato. Successivamente, verranno applicati predittori d'insieme per identificare e dare priorità alle varianti missenso patogene della subunità γ2 . Verrà illustrata la mappatura di una specifica variante patogenetica (predicted) ai domini strutturali delle subunità condivisi dalle mutazioni epilettogene, accompagnata da modelli molecolari dei loro effetti e dalla considerazione della conservazione evolutiva. Successivamente, verrà eseguita la meta-analisi variant-specifica e la normalizzazione dei parametri, seguita dall'analisi di correlazione per identificare eventuali relazioni significative tra mutazioni previste e mutazioni epilettogene prossimali. Utilizzando un simulatore neurale basato su Python, verrà descritto un modello neuronale multicompartimentale basato sulla conduttanza, che riflette l'effetto dei mutanti wild-type ed epilettogeni. La simulazione delle risposte neurali generate dal sottotipo epilettogeno del recettore GABAA sarà presa in considerazione per la stima approssimativa dell'effetto delle varianti patogene previste sulla risposta neurale. Per quanto ne sappiamo, questo è il primo protocollo che esplora un framework multiscala per stimare gli effetti delle varianti del recettore GABAA sul comportamento neuronale, cruciale per la ricerca sull'epilessia. Questo protocollo può servire come base per migliorare le previsioni dei fenotipi cellulari causati da varianti potenzialmente patogene dei recettori GABAA associate all'epilessia.

Introduction

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Per quasi tutte le malattie umane, la variazione genetica gioca un ruolo significativo nella suscettibilità individuale. Pertanto, comprendere in che modo le variazioni di sequenza sono correlate al rischio di malattia offre un modo prezioso per scoprire i processi chiave coinvolti nello sviluppo della malattia e identificare nuovi approcci per la prevenzione e il trattamento1. Questo vale anche per i disturbi del neurosviluppo, che si collocano tra le condizioni mediche croniche più diffuse nelle cure primarie pediatriche2. Condizioni come il disturbo dello spettro autistico, la disabil....

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Protocol

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1. Predizione in silico di varianti patogene

  1. Raccolta dei dati sulle varianti
    1. Utilizzando il database ClinVar29, è possibile cercare varianti di significato incerto (VUS) nella regione codificante del gene di interesse tramite il sito web: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/. Inserisci il simbolo del gene (ad esempio, GABRG2) nella barra di ricerca e filtra i risultati per includere solo i tipi di varianti desiderati, come le varianti missenso a singolo nucleotide con significato incerto. Scaricare e salvare i dati come data.xlxs (File supplementare 4: ....

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Results

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Questo studio utilizza un approccio multiscala per prevedere e caratterizzare le varianti patogene nella subunità γ2 del recettore GABAA , un componente chiave nella fisiopatologia dell'epilessia. Attraverso l'uso di modelli predittivi, modellazione molecolare, conservazione evolutiva, esame strutturale, analisi di correlazione e simulazioni neurali, questo approccio migliora la classificazione delle varianti, con una rilevanza significativa per la ricerca sull'epilessia e poss.......

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Discussion

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Applicando una combinazione di genetica computazionale, modellazione molecolare e simulazioni neurali, l'approccio presentato in questo articolo ha il potenziale per migliorare la classificazione delle varianti del recettore GABAA, offrendo preziose informazioni sia per la ricerca sull'epilessia che per le applicazioni cliniche. Un'analisi completa per l'identificazione e la prioritizzazione delle mutazioni patogene previste viene presentata ed estesa in un quadro che potenzia.......

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Disclosures

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Tutti gli autori dichiarano di non avere conflitti di interesse relativi a questo lavoro.

Acknowledgements

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Ringraziamo Çağla Koca per la sua assistenza nella costruzione del modello di neurone.

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Brian2 Sorbonne Université, INSERM, CNRS, Institut de la Vision, Francia; Imperial College London, Regno Unito2.8.0.4Stimberg et al., 2019 (https://pypi.org/project/Brian2/ )
server dbNSFP   Genos Bioinformatics LLC, Stati Unitiv3.0Liu et al., 2020 (http://database.liulab.science/dbNSFP) (https://sites.google.com/site/jpopgen/dbNSFP)
SPERANZA   Centro per l'Informatica Molecolare e Biomolecolare CMBI, Università Radboud, Paesi Bassi.1.1.1Venselaar et al., 2010 (https://www3.cmbi.umcn.nl/hope/)
Jalview   Università di Dundee, Regno UnitoJV2Waterhouse et al., 2009 (https://www.jalview.org/)
Taccuino JupyterProgetto Jupyter, Stati Unitihttps://jupyter.org/install 
PhytonPython Software Foundation, Stati Uniti3.13https://www.python.org/downloads/
Protter   ETH Zurigo, SvizzeraVersione 1.0Omasits, et al., 2014 (https://wlab.ethz.ch/protter/start/)
R La Fondazione R per il calcolo statistico, USAR versione 4.3.2   https://www.r-project.org/ 
RStudioSoftware Posit, PBC, Stati UnitiVersione RStudio 2023.12.1+402 "Ocean Storm"https://posit.co/downloads/

References

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  1. Claussnitzer, M., et al. A brief history of human disease genetics. Nature. 577 (7789), 179-189 (2020).
  2. Savatt, J. M., Myers, S. M. Genetic testing in neurodevelopmental disorders. Front Pediatr. 9, 526779(2021).
  3. Hoischen, A., Krumm, N., Eichler, E.

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GABAa Receptor VariantsMissense VariantsEpileptogenic MutationsHippocampal Pyramidal NeuronsPathogenic Mutation PredictionMolecular ModelingNeural SimulationEnsemble PredictorsEvolutionary ConservationConductance Based Model

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