如果数百种不同的基因突变都可以追溯到细胞内相同的隐藏调控开关，那会怎样？癌症和神经退行性疾病等由错综复杂的遗传错误驱动，但治疗它们仍然困难重重。即使科学家识别出有缺陷的基因，突变的巨大多样性也使得难以精确确定它们如何导致疾病。

一项发表在《自然》杂志上的新研究指向了一个有希望的解决方案。研究人员开发了一个名为PerturbFate的平台，该平台可以追踪与疾病相关的遗传变化如何重塑细胞，以及它们的影响在哪里重叠。通过随时间追踪单个细胞中的基因活动，研究团队发现了许多突变共有的调控节点。

以黑色素瘤药物耐药性作为测试案例，他们表明靶向这些共同控制点可以为针对多种遗传原因有效的疗法铺平道路。单细胞基因组学与群体动力学实验室负责人曹俊越表示：“我们这里关注的是癌症耐药性，但论文实际上始于一个更广泛的问题：一旦你知道一种疾病与数百个基因相关，你如何设计一种疗法来靶向它？我们想知道是否所有这些不同的基因可能通过一些共享的下游信号介导，我们可以发现并靶向这些信号。”

基因组测序和遗传筛选的进步帮助科学家识别了许多与疾病相关的突变。然而，这一进展也带来了新的挑战。这些基因通常属于非常不同的通路，从基因调控到细胞信号传导，这使得它们难以同时靶向。因此，关于疾病的日益增长的知识并未转化为同样有效的治疗方法。

曹俊越质疑这些突变是否真的独立作用。如果它们反而汇入控制细胞行为的共享下游过程，那么治疗策略就可以转变。研究人员可以专注于驱动疾病的共同调控节点，而不是靶向每个突变。曹俊越说：“我们想开发一种技术来识别这些共享的调控节点，并将其本身作为靶点。”

为此，研究人员需要一种方法来同时比较许多遗传干扰，并追踪每个干扰如何改变细胞。现有方法通常只捕捉到部分信息，例如单个分子层，或者无法追踪实时变化。曹俊越实验室的研究生徐子涵开发了PerturbFate来解决这一空白。该平台允许科学家通过测量DNA可及性和RNA产生与加工来实时观察遗传变化如何改变细胞。由于这些测量来自同一个单细胞，该系统可以绘制基因网络图，并揭示不同突变何时导致相似的结果。

“这项技术让我们能够并行干扰数百到数千个基因，然后测量每个单细胞中详细的分子变化，”曹俊越说。“这使我们能够将许多不同的遗传扰动与其下游效应联系起来，并识别调控节点。”

研究团队在黑色素瘤药物耐药性上测试了PerturbFate，其中许多突变产生相同的结果。他们选择了与黑色素瘤药物威罗菲尼耐药性相关的143个基因，并在黑色素瘤细胞中系统地关闭它们。该平台随后追踪了每个变化如何影响细胞。通过标记新产生的RNA，研究人员将当前的基因活动与较旧的信号分开。同时，单细胞分析显示了哪些基因活跃、哪些DNA区域可及以及这些模式如何随时间变化。这提供了不同突变如何改变基因调控以及它们的影响在哪里重叠的详细视图。

“我们不仅捕捉基因表达，还捕捉RNA动力学和染色质状态，”曹俊越说。“这对于识别驱动这些疾病状态的上游调控因子至关重要。”徐子涵还开发了一个计算流程来整合这些数据并随时间重建基因调控网络。该分析将转录因子活性的早期变化与DNA可及性的变化、RNA产生的爆发以及稳定的基因表达模式联系起来。

在分析了超过30万个细胞后，研究人员发现许多不同的遗传干扰将黑色素瘤细胞推入了相同的耐药状态。当他们靶向这种转变背后的共享调控节点时，药物耐药性显著降低。这为联合疗法指出了新路径。该研究还揭示了一个涉及中介体复合物的关键细节，该系统有助于控制基因活性。破坏该复合物的不同部分通过独立的机制触发了耐药性。即便如此，这些路径在黑色素瘤细胞中汇聚到相同的生存信号——VEGFC上。阻断这一信号阻止了耐药细胞的生长。

总体而言，这些发现表明复杂的遗传变异并不总是需要同样复杂的治疗。研究人员可能能够专注于驱动疾病的共享调控节点，而不是靶向每个突变。该团队已将PerturbFate工具公开，并计划将工作从培养细胞扩展到活体系统。通过将这种方法应用于衰老和阿尔茨海默病等疾病，曹俊越及其同事旨在发现可能导致更有效疗法的共同弱点。曹俊越说：“这只是一个起点。既然我们已经在一个简单模型中证明了这种方法，我们正在努力将其扩展到活体系统中，以研究更复杂的疾病。”