Gli investigatori pettinatura del genoma, nella speranza di trovare varianti genetiche responsabili di innescare esordio precoce del diabete può cercare nel posto sbagliato, la nuova ricerca alla Stanford University School of Medicine suggerisce.
Esordio precoce del diabete, noto anche come diabete di tipo 1, è una malattia autoimmune, causata quando il sistema immunitario attacca e distrugge le cellule che producono insulina nel pancreas di una persona.
Cosa scatena la risposta immunitaria che apparentemente ha poco a che fare con avere una serie distinta di varianti geniche di come il comportamento dei geni potrebbero differire in persone con la malattia. È questa la conclusione di uno studio pubblicato nel numero di novembre di Immunologia Clinica, da Garry Fathman, MD, professore di immunologia e reumatologia, ei suoi colleghi.
Il documento si basa la conoscenza di quel particolare sistema immunitario legate varianti geniche conferiscono suscettibilità di tipo-1 diabete. Molte persone hanno questi geni, ma solo in parte sviluppano la malattia. Ciò ha portato molti ricercatori a condurre ricerche esaustive del genoma di altri geni sfuggente che, se difettose, possono predisporre a qualcuno di diabete di tipo 1. Fathman suggerisce che potrebbe essere sulla strada sbagliata.
Fathman lo ha spiegato così: "Prendete una coppia di gemelli identici, con uno che ha il diabete di tipo-1 Anche se entrambi hanno esattamente gli stessi geni, circa la metà del tempo l'altro gemello non ottiene la malattia.". Lo stesso vale per altre malattie autoimmuni come la sclerosi multipla e l'artrite reumatoide, ha aggiunto.
La situazione, Fathman detto, ricorda il film 1988 "Twins", interpretato da Arnold Schwarzenegger e Danny DeVito. Possono avere iniziato identiche, ma qualcosa divergenti, da qualche parte. Fathman cercato di scoprire quello che era sette anni fa, in quello che ha descritto, la lingua in guancia, come "un interessante studio che è iniziato all'alba della storia".
Piuttosto che cercare di coinvolgere un gene difettoso, il team di Fathman ha cercato i geni nel gemello diabetico che si comportano diversamente dai geni stessi l'altro gemello che non ottiene il diabete.
Per fare questo, i ricercatori di Stanford hanno usato due tipi di topi geneticamente che condividono un comune genoma, con una sola differenza fondamentale. I cosiddetti topi NOD (l'acronimo sta per "non obesi diabetici") sono estremamente probabili ottenere diabete di tipo 1 e hanno un immuno-correlati variante del gene molto simili a quello umano che predispongono alla malattia. L'altro ceppo di topi, noto come NOD.B10, ha avuto il suo segmento cromosomico contenente la variante fastidioso gene sostituito con un altro, la versione innocua. NOD.B10 topi non arrivano mai diabete di tipo 1.
Il team di Stanford rispetto il livello di attività ("gene-expression", nel gergo scientifico) di ciascuno dei geni del topo NOD-tutto 35.000 di loro, con quella della sua controparte nel NOD.B10 animali. Per fare questi confronti più significativa possibile, i ricercatori hanno assemblato i topi in gruppi di tre a 10 e hanno prelevato campioni di vari tessuti di ogni gruppo a 10 giorni di età, poi quattro, otto, 12, 16 e 20 settimane, sempre a confronto come tessuti da un ceppo di topi a quella successiva nella stessa fase della vita. Ciò ha richiesto l'utilizzo di un ibrido sofisticato ma sempre più comune tra un vetrino da microscopio e un computer chip chiamato microarray, che possono emettere segnali fluorescenti corrispondenti ai livelli di attività di ciascuno dei geni del topo.
Confrontando la potenza del segnale da qualsiasi dato gene da un particolare tessuto da topi NOD di un'età specifica per il gene corrispondente nel NOD.B10 topi, è stato possibile vedere quali livelli di attività dei geni 'sono alzato, o effettuate in basso , nel corso della progressione della malattia tra cui le prime fasi. Il mice NOD.B1O servito come controlli; monitorando i loro tessuti, gli scienziati potrebbero determinare cambiamenti nell'espressione genica che è stato semplicemente una questione di invecchiamento (20 settimane è un tempo lungo nella vita di un mouse) o che semplicemente riflette le caratteristiche dei diversi tessuti sono stati ignorati nell'analisi.