科学的なマイルストーン:彼らはヒトゲノム全体の解読を終えた

このプロジェクトに参加した科学者たちは、最終的には遺伝子計画全体を組み立てることができたことを保証しました。それは病気の治療のための医学的発見への扉を開くでしょう

それは何十年もの間ほぼ完成していましたが、科学者たちは、ついに、人間を構築し維持するための一連の指示であるヒトゲノムの解読を終えたと言います。

この遺伝的計画は、今週木曜日にサイエンス誌に掲載された研究の参加者によると、完全に組み立てられました。ある国際的なチームが、完全なヒトゲノムの最初のシークエンシングについて説明しました。世界中で祝われたこれまでの取り組みは、当時のDNAシーケンシング技術がその一部を読み取ることができなかったため、不完全でした。更新後も、約 8% のゲノムが欠落していました。

""私たちを人間に限定する遺伝子の一部は、実際にはこの ""ゲノムの暗黒物質"" の中にあり、完全に見落とされていました""と、ワシントン大学の研究者であるエヴァン・アイヒラーは、現在の取り組みと最初のヒトゲノム・プロジェクトに参加したと述べています。""20年以上かかったが、ようやく成功した""と彼は強調した。

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アイヒラー自身の学生を含む多くの人が、それが終わったと思っていました。""私が彼らに教えていたら、彼らは『ちょっと待って。彼らが6回目の勝利宣言をしたようなものではないですか?私は言った、""いいえ、今回は本当に、本当にやった!

科学者たちは、このゲノムの包括的な全体像が人類に私たちの進化と生物学をより深く理解させると同時に、加齢、神経変性疾患、癌、心臓病などの分野での医学的発見への扉を開くと述べました。

木曜日に発表された6つの研究のうちの1つの著者であるカレン・ミガ氏は、""私たちは単に人間の病気を理解する機会を広げているだけです""と語った。

b木曜日に発表された6つの研究のうちの1つの著者であるKaren Migaは、""私たちは単に人間の病気を理解する機会を広げているだけです"" と語った。

この研究は、何十年にもわたる作業の頂点に達しています。ヒトゲノムの最初の草案は、2000年にホワイトハウスで行われた式典で米国商務省の機関とメリーランド州に本拠を置く民間企業であるCelera Genomicsが主導する国際的な公的資金によるプロジェクトである、2つの競合団体のリーダーによって発表されました。

""テロメア-テロメア(T2T)コンソーシアムは、ヒトゲノムの最初の真に完全な30億5500万塩基対(bp)配列を完成させました。これは、最初の発売以来、ヒト参照ゲノムの最大の改善を表しています""と科学者たちは昨年6月、研究に関する記事で書いています。サーバーbiorXiv、それまではピアレビューされていませんでしたが、ついに今起こりました。

新しいゲノムは飛躍的進歩であり、bbPacBioとしても知られるカリフォルニアのパシフィックバイオサイエンスとブリティッシュオックスフォードナノポアの2つの民間企業によって開発された新しいDNAシーケンシング技術によって可能になったと研究者らは述べた。DNAを読み取る技術には、長い間研究者の基本と考えられてきたツールに比べて、非常に特有の利点があります。

""ゲノムのこの8%は、その重要性が欠如しているためではなく、技術的な限界のために見過ごされてきました"" と研究者らは書いています。""高精度の長時間読み取りシーケンシングにより、この技術的障壁がようやく解消され、ヒトゲノム全体にわたるゲノム変異の包括的な研究が可能になりました。このような研究には、完全で正確なヒト参照ゲノムが必要であり、最終的にここで紹介するT2T-CHM13セットの採用が促進されます。""

ヒトゲノムは、約31億個のDNA(EFE/Cati Cladera)のサブユニットで構成されています

ヒトゲノムは約31億個のDNAサブユニットで構成され、A、C、G、Tの文字で知られる化学塩基対です。遺伝子は、生命の構成要素であるタンパク質を作るための指示を含むこれらの文字ペアの文字列ですヒトには約3万個の遺伝子があり、染色体と呼ばれる23のグループに分かれており、それぞれの細胞の核の中にあります。

これまでのところ、""私たちの地図上にあった大きくて永続的なギャップ、そしてこれらのギャップは非常に重要な地域にあります""とミガは言いました。

カリフォルニア大学サンタクルーズ校のゲノミクス研究者であるMigaは、国立ヒトゲノム研究所のAdam Phillippyと協力して、欠けている部分を含むすべてのシーケンスを決定することを目的として、新しいゲノムをゼロから開始する科学者チームを編成しました。テロメアと呼ばれる染色体の末端のセクションにちなんで名付けられたこのグループは、テロメアからテロメアへのコンソーシアム、またはT2Tとして知られています。

彼の研究は、ヒトゲノムに新しい遺伝情報を追加し、以前のエラーを修正し、進化と疾患の両方に重要な役割を果たすことが知られている長いDNAを明らかにします。研究のバージョンは、仲間の科学者によってレビューされる前に、昨年発表されました。

調査に関与しなかったセントルイスのワシントン大学医学部の遺伝学者ティン・ワン氏は、""これはヒトゲノムプロジェクトの大きな改善だと思います""と、その影響は倍増します。

アイヒラー氏は、未知の地域には""ゴミ""が含まれていると考える科学者がいたと語った。しかし、""私たちの中には、その丘に金があるといつも思っている人がいました"" と彼は言いました。

金には多くの重要な遺伝子が含まれていることが判明しました。たとえば、人の脳をチンパンジーの脳よりも大きくし、より多くのニューロンとつながりを持つために不可欠な遺伝子などです。

そのような遺伝子を見つけるために、科学者は生命の不可解な遺伝的言語を読む新しい方法を必要としていました。遺伝子を読み取るには、DNAの鎖を数百から数千の文字に切断する必要があります。シーケンシングマシンは各ピースの文字を読み取り、科学者はピースを正しい順序で並べようとします。これは、文字が繰り返される領域では特に困難です。

科学者たちは、遺伝子シーケンシングマシンが改良される前は、一部の領域は判読不能であり、たとえば、一度に100万文字のDNAを正確に読み取ることができるようになったと述べました。これにより、科学者は、繰り返し領域を持つ遺伝子を、後でまとめなければならない断片ではなく、より長い鎖として見ることができます。

次のステップは、両親(EFE/Antonio Lacerda)からの遺伝子コレクションを含むゲノムを含む、より多くのゲノムをマッピングすることです。

研究者たちはまた、別の課題を克服しなければなりませんでした。ほとんどの細胞には母親と父親の両方のゲノムが含まれているため、部品を正しく組み立てようとする試みが混乱します。T2Tの研究者たちは、胎児組織を含まず、父親のDNAのコピーが2つあり、母親のDNAがない異常な受精卵である""完全な胞状ほくろ""の細胞株を使用してこれを解決しました。

次のステップは、両方の親からの遺伝子のコレクションを含むゲノムを含む、より多くのゲノムをマッピングすることです。この取り組みでは、ほくろにはXが1つしか含まれていないため、男性に見られるY染色体と呼ばれる23の染色体のうちの1つはマッピングされませんでした。

Wang氏は、人間の多様性の幅を表す350人の""参照""ゲノムまたはテンプレートを生成しようとしているヒトパンゲノム参照コンソーシアムのT2Tグループと協力していると語った。

""私たちは今、正しいゲノムを得ており、さらに多くのことを行う必要があります"" とアイヒラー氏は述べています。""これは、人類遺伝学の分野にとって本当に素晴らしいことの始まりです。""

遺伝学のもう1つの注目すべき進歩として、昨年2月にオックスフォード大学の科学者が人類の最初の家系図を作成しました。マサチューセッツ工科大学のブロードインスティテュートのポスドク研究員であるアンソニー・ワイルダー・ウォンズと元ビッグデータの博士課程学生であるハーバード大学のアンソニー・ワイルダー・ウォーンズ氏は、""私たちが祖先から遺伝子をどのように受け継いだかを説明するゲノムワイドな系図の理論的背景は、過去30年間にわたって発展してきました"" と説明しました。インスティテュート (BDI) オックスフォード大学の、研究の筆頭著者-.しかし、この構造を実際に推定することは、ものすごく難しい統計的問題です""

次のステップは、両親からの遺伝子コレクションを含むゲノムを含め、より多くのゲノムをマッピングすることです(Melissa Lyttle/The New York Times)

これまで、多数の異なるデータベースからの膨大なデータセットを組み合わせることの困難さが、この研究活動の大きな障害となっていました。BDI在学中に実施されたこの新しい研究のもう1人の筆頭著者であるWilder Wohnsは、""古代と現代の集団からの何百万ものゲノム配列を簡単に組み合わせる新しい方法""について報告しました。

Wohnsは同僚と一緒に、この方法を使って人類の家系図の""最初の草案""を作成しました。""私たちは、各DNA配列を互いに比較することなく遺伝的関係を推定する新しいアルゴリズムを考案し、すべての祖先を単一のネットワークとして扱うことで共通の祖先に日付を配置する別のアルゴリズムと組み合わせました""と彼は説明しました。さらに、人類の系譜全体を推定することで、ゲノム全体を使って、先祖がいつ、初めてどこに住んでいたかを推定できるアルゴリズムを作成することができました""

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