表觀遺傳學的調控藍圖

我們全身上下的細胞全都源自一個受精卵，儘管每個細胞具備相同的基因組，卻各自有著不同形態、功能以及命運。現在我們知道，每個細胞內基因表現的關鍵是由於表觀遺傳調控決定了基因的活化與不活化。於是美國國家衛生研究院發表了表觀遺傳調控藍圖計劃（The Roadmap Epigenomics Project），希望透過系統性的分析表觀遺傳如何參與每種細胞或組織發育過程的調控，將人類基因組（Human Genome Project）定序累積以來的結果，更進一步地了解基因表現的調控方式。 為了這個宗旨，它收集了次世代定序技術（Next Generation Sequencing）在 DNA、組蛋白、染色質（chromatin）、small RNA 調控等數據，整合從各種組織到幹細胞等海量的表觀遺傳資訊，企圖建立人體發育的表觀遺傳調控藍圖。期刊《自然（Nature）》 為此特別設立一系列的專文，共有八個主題。本文將以三個方向為各位介紹此計劃目前的研究資訊：

※調控序列的增強修飾（Enhencer）與分化圖譜
美國國家人類基因組研究中心（National Human Genome Research Institute）的 ENCODE（Encyclopedia Of DNA Elements）計劃，利用表觀遺傳修飾的特徵來建立人類細胞基因調控序列的圖譜，並發現每個細胞擁有的特定基因表徵都歸功於 20,000 至 40,000 個調控序列的增強活化。這些增強活化的調控序列往往是誘發訊息傳遞 （signal-dependent）或決定細胞世系（lineage-determining）的轉錄因子的結合位，因此藍圖計劃的目的就是建立這些增強的調控序列資料庫，並整合轉錄因子的作用以推估特定基因調控下可衍生的細胞型態。舉例來說，Ziller 團隊利用源自胚胎幹細胞的六個不同分化階段的神經前驅細胞，探討特定調控序列在各階段的表觀遺傳修飾與階段性的結合轉錄因子。他們發現 OTX2 轉錄因子雖然在六個階段都有表達，但只有在神經上皮細胞期（neuroepithelial, NE）和中期的放射狀膠質細胞（mid radial glial, MRG）兩階段有結合增強的調控序列。該調控序列對應的是分化晚期前腦與中腦前驅細胞的成熟，同時可以在 NE 和 MRG 階段看見 OTX2 下游基因轉錄的活性到達頂峰（Ref.2）。然而，目前此策略只適合單一族群細胞的分析，仍未能克服組織裡多樣的細胞組成。

※人類的疾病圖譜
隨著 GWAS（Genome-wide Association Study）技術的發展，現在我們可以輕易找到編碼序列（coding sequence）對應的細胞型態特徵。然而，人類裏有著更多的非編碼序列（non-coding sequence），負責調控編碼序列的表現程度、時間或是彼此間的交互影響。藍圖計劃希望可以透過表觀遺傳基因組比對的方式，解答個體差異造成的疾病型態。國際人類表觀基因組協會（International Human Epigenome Consortium）接下此重責，建立了上百個疾病與正常組織細胞的表觀遺傳表徵資料庫。先前藍圖計劃發現到，所有非編碼序列變異所造成的性狀變化，往往都是落在上述提及的調控序列。2015 年 Gjoneska 團隊提出一個能夠模擬阿茲海默症的神經退化模式小鼠。他們發現到疾病小鼠海馬迴的基因表現差異和人類阿茲海默有著類似的表徵，於是進一步研究阿茲海默症中表現上升的基因與調控片段的關係。他們發現這些有表現差異的基因與調控片段，在演化上與免疫反應的調控序列同源，反而並不與調控神經的途徑相關（Ref. 3）。時至今日，藍圖計劃已經建立172個細胞型態的表觀遺傳表徵，未來更要挖掘更多人類細胞與同一個細胞型態在不同個體的遺傳表徵，甚至加入老化、環境因子來探討不同時期與環境下，這些表觀遺傳表徵的改變。

※染色質的三維圖譜
不管是在 DNA 還是組蛋白的修飾，都會影響到染色質的立體結構，結構的改變將會牽連後續轉錄因子的結合強弱，或是相關基因的表達。藍圖計劃企圖將組蛋白的修飾對應到發育過程的基因表達。例如 Tsankov 團隊發現到胚胎細胞的分化過程中，H3K4me1、H3K4me3、H3K27ac  和 H3K37me 的修飾將會影響關鍵轉錄因子與該位置序列的接合，並與 DNA 的甲基化一同調控細胞的分化（Ref. 4）。除此之外，大範圍染色質之間的交互作用也會影響基因的表達。Dixon 團隊發現在幹細胞的分化過程中，染色質可以透過改變架構將遠方的增加調控序列（enhancer）結合啟動子（promoter）輔助下游基因的表達，可以更進一步用於解釋單套染色體上組蛋白修飾導致的等位基因限制轉錄（allele-restricted transcription）（Ref. 5）。

表觀遺傳圖譜計劃，整合了過去我們對人類基因組在序列、基因表現、表觀遺傳修飾的海量資訊，讓我們對於基因調控藍圖的理解更加精細。表觀遺傳圖譜計畫也可以與其他領域整合，像是 EpiGeneSys network，便成功地統合表觀遺傳的資訊與系統生物學。當我們對人體基因調控的掌握度越來越高，未來勢必能夠更精確的發展基因療法或是用於分析藥物的對全身性系統性的作用機制。

 

 

參考資料：

1. Romanoski, C. E., Glass, C. K., Stunnenberg, H. G., Wilson, L., & Almouzni, G. (2015). Roadmap for regulation. Nature, 518(7539), 314-316. doi:10.1038/518314a
2. Ziller, M. J., Edri, R., Yaffe, Y., Donaghey, J., Pop, R., Mallard, W., … Meissner, A. (2014). Dissecting neural differentiation regulatory networks through epigenetic footprinting. Nature, 518(7539), 355-359. doi:10.1038/nature13990
3. Gjoneska, E., Pfenning, A. R., Mathys, H., Quon, G., Kundaje, A., Tsai, L., & Kellis, M. (2015). Conserved epigenomic signals in mice and humans reveal immune basis of Alzheimer’s disease. Nature, 518(7539), 365-369. doi:10.1038/nature14252
4. Tsankov, A. M., Gu, H., Akopian, V., Ziller, M. J., Donaghey, J., Amit, I., … Meissner, A. (2015). Transcription factor binding dynamics during human ES cell differentiation. Nature, 518(7539), 344-349. doi:10.1038/nature14233
5. Dixon, J. R., Jung, I., Selvaraj, S., Shen, Y., Antosiewicz-Bourget, J. E., Lee, A. Y., … Ren, B. (2015). Chromatin architecture reorganization during stem cell differentiation. Nature, 518(7539), 331-336. doi:10.1038/nature14222

撰稿 | 呂理峰

修訂 | 熊浩安