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Lo splicing dell'RNA è un processo cruciale che unisce gli esoni per la traduzione e rimuove gli introni, facilitando l'esportazione dell'RNA e mantenendo l'omeostasi degli acidi nucleici. Questo meccanismo, strettamente regolato, opera in modo temporale e spaziale, contribuendo alla diversità e alla complessità del trascrittoma1. Lo splicing è guidato da segnali chiave, tra cui il sito di splicing 5' (5'ss), il sito di branca e il sito di splicing 3' (3'ss), insieme a ulteriori elementi regolatori come il tratto polipirimidinico a valle del sito di branca e la zona di esclusione del dinucleotide AG, che aiutano nel riconoscimento 2'sdi 3's. Meccanicisticamente, il piccolo RNA nucleare U1 (snRNA) si accoppia con i 5, mentre il sito di branca interagisce con l'U2 snRNA3. L'attività coordinata del sito di branca, del tratto polipirimidinico e dei 3 facilita il legame delle piccole nucleoproteine U2 (snRNP) e dei fattori ausiliari U2, stabilizzando lo spliceosoma e posizionando il punto di ramificazione per l'attacco nucleofilo sui 5, avviando così lo splicing.
Con il rapido progresso delle tecnologie di sequenziamento, il costo del sequenziamento dell'intero genoma continua a diminuire, portando a un catalogo in continua espansione di varianti genetiche umane. Si stima che il 10-30% delle mutazioni associate alla malattia nelle malattie genetiche rare influenzino lo splicing dell'RNA 4,5,6, producendo spesso prodotti genici aberranti che possono fungere da bersagli terapeutici. Tuttavia, la valutazione dell'impatto funzionale delle varianti introniche rimane impegnativa a causa della complessità dei segnali di splicing, che sono spesso ridondanti e degenerati. Mentre i siti di splicing 5' e 3' sono relativamente ben caratterizzati, i siti di ramificazione, i tratti polipirimidici e altri elementi regolatori di splicing mostrano una notevole variabilità di sequenza e posizione negli eucarioti superiori. Studi di mappatura su larga scala hanno ulteriormente dimostrato che possono esistere più siti di branca all'interno di un singolo introne 7,8,9,10, complicando l'interpretazione delle variazioni del confine introne-esone.
Il deep learning è stato impiegato per valutare come le sequenze primarie contribuiscano al riconoscimento del sito di splicing 4,11,12, rivelando che le varianti di splicing si raggruppano nei siti di splicing canonici mentre si estendono scarsamente nell'esone e nella regione 3' degli introni. Questo modello si allinea con la comprensione consolidata che la selezione del sito di splicing 5' è principalmente dettata da sequenze consenso, mentre il riconoscimento del sito di splicing 3' dipende da elementi intronici aggiuntivi, come i siti di branca e i tratti polipirimidinici. Tuttavia, i modelli esistenti sono stati addestrati per distinguere i siti di splicing costitutivi da quelli alternativi o artificiali piuttosto che concentrarsi specificamente sulle varianti introniche. Di conseguenza, questi strumenti computazionali mostrano solo una moderata accuratezza predittiva, identificando principalmente i siti di splicing e le varianti di splicing esonico 13,14,15,16. Oltre ai modelli predittivi, un sistema sperimentale in grado di convalidare le varianti di splicing in blocco migliorerebbe significativamente l'identificazione e la caratterizzazione dei difetti di splicing.
I dati completi di sequenziamento dell'RNA che collegano le varianti introniche associate alla malattia ai fenotipi di splicing rimangono scarsi a causa della loro bassa frequenza e della difficoltà di prevedere gli esiti dello splicing dai set di dati esistenti. Per colmare questa lacuna, sono stati sviluppati saggi di splicing ad alto rendimento e modelli computazionali per analizzare sistematicamente le varianti di splicing. I saggi reporter di splicing massivamente parallelo (MaPSy) sono stati progettati per valutare l'impatto delle sequenze variabili sulla selezione del sito di splicing. Incorporando variazioni di sequenza vicino ai siti di splicing 5' e 3' o estendendo intere regioni introne-esone all'interno di dorsali minigeniche fisse, MaPSy consente una valutazione funzionale delle alterazioni di splicing. Tuttavia, a causa delle limitazioni della sintesi di oligonucleotidi di massa, le varianti introniche profonde e l'attivazione dello pseudo-esone non vengono catturate in questo approccio.
La robustezza di MaPSy è stata convalidata utilizzando 70 minigeni di splicing indipendenti, ottenendo una correlazione di Pearson di 0,8917. In particolare, circa il 90% delle varianti di splicing donatore (+1 e +2) presentava difetti di splicing, evidenziando l'accuratezza del test. Inoltre, MaPSy con sequenze randomizzate di siti di branca ha scoperto la natura degenere del riconoscimento dei siti di branca e la sua dipendenza dalle proteine del nucleo U218. Inoltre, un design MaPSy split-GFP accoppiato con la selezione cellulare attivata dalla fluorescenza (FACS) è stato utilizzato per studiare gli eventi di salto dell'esone causati da variazioni genetiche. Questo approccio ha rivelato che il 54% delle varianti di splicing-disrupting risiede nelle regioni introniche, inclusi i siti di splicing canonici13, sottolineando il ruolo significativo degli elementi intronici nella regolazione dello splicing. Nel complesso, questi risultati rafforzano l'importanza delle sequenze introniche nel controllo dello splicing e dimostrano l'utilità di MaPSy nell'identificare i difetti di splicing associati alla malattia (Figura 1).

Figura 1: Disegno sperimentale di un saggio di splicing massivamente parallelo (MaPSy) di mutazioni introniche vicino all'esone. Le varianti documentate nei database di malattie umane sono state raccolte e sintetizzate come 5.307 coppie di oligo. Ogni coppia di oligo contiene un allele di riferimento e una variante nelle regioni introniche a 78 nucleotidi (nt) e a 35 nt. Gli oligo sono affiancati da siti di priming comuni per l'amplificazione e la legatura in minigeni di splicing a 3 esoni. Di conseguenza, la regione sintetizzata comprende i 3 del secondo esone del minigene. Dopo l'assemblaggio dei minigeni, i minigeni raggruppati sono stati uniti in cellule renali embrionali umane (HEK293T). Le isoforme spliced risultanti sono state raccolte e risolte mediante sequenziamento di ampliconi. Questa figura è stata adattata con il permesso di Chiang et al.17. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.