444 5 GEN
Online Rapor

TEK GENLİ HASTALIKLARDA NEDENSEL VARYASYONLARIN SAPTANMASINDA GÜNCEL YAKLAŞIMLAR

  Anasayfa   /   Blog   /   TEK GENLİ HASTALIKLARDA NEDENSEL VARYASYONLARIN SAPTANMASINDA GÜNCEL YAKLAŞIMLAR
TEK GENLİ HASTALIKLARDA NEDENSEL VARYASYONLARIN SAPTANMASINDA GÜNCEL YAKLAŞIMLAR
Ataşehir Genetik 22 KAS 2025

TEK GENLİ HASTALIKLARDA NEDENSEL VARYASYONLARIN SAPTANMASINDA GÜNCEL YAKLAŞIMLAR

Tek genli (Mendelî) hastalıklar, bir genin işlevinin bozulduğu ya da farklı kalıtsal modellerle aktarıldığı sıra dışı hastalık grubudur. Bu hastalıklarda asıl hedefimiz, hastalığın temelinde yatan nedensel varyasyonu (yani o gen ya da gen bölgesinde yer alan ve hastalık fenotipine doğrudan neden olan genetik değişkeni) belirlemektir.

1. Nedensel Varyasyon Nedir ve Neden Önemlidir?

“Mendelî hastalık” tanımına giren bir durumda, ailede gözlenen fenotipin bir genin varyasyonuna (kalıtsal ya da de novo) atfedilmesi gerekir. Bu nedenle:

  • Nedensel varyasyonun tanımlanması, kesin tanı koyma, farmakogenetik süreçleri açığa çıkarma ve aileye genetik danışmanlık sunma açısından kritiktir. Örneğin, bir varyasyon belirlendiğinde bu aile üyeleri için taşıyıcılık, önleyici tedbirler veya doğrudan tedavi seçenekleri gündeme gelebilir.
  • Ancak, hâlâ birçok olguda nedensel varyasyon saptanamadığı görülüyor: bir çalışma, klinik amaçlı ekzonik (WES) dizilemelerin %50’den azında tanı koyabildiğini; tam genom dizilemesinin (WGS) bile daha düşük oranlara ulaştığını bulmuştur.
  • Bu da gösteriyor ki sadece dizileme teknolojisi yeterli değil; yorumlama, dizin dışı bölgeler, pedigri incelemesi, fenotip uyumu gibi çok katmanlı değerlendirmeler gerekmektedir.

 

2. Nedensel Varyasyonun Saptanmasında Kullanılan Temel Adımlar

2.1. Hasta ve Aile İncelemesi (Fenotip & Pedigri)

  • Hastanın fenotipi dikkatli şekilde kaydedilmeli, benzer fenotipli akrabalar, kalıtım paterni, akrabalık ilişkisi değerlendirilmelidir.
  • Pedigride örneğin, resesif kalıtım, dominant kalıtım, X-bağlı kalıtım, mitokondriyal kalıtım gibi modeller göz önünde bulundurulur.
  • Ancak, bu aşamada “blended fenotip” (aynı bireyde iki farklı genetik hastalık bir arada) ya da “gen-fenotip ilişkisi genişlemiş” (phenotype expansion) durumları da görülebilir, bu da varyasyon saptamasını zorlaştırır.

2.2. Dizileme: WES / WGS ve Veri Filtreleme

  • İlk aşamada genellikle WES (ekson dizilemesi) ya da panel dizilemesi yapılır. Daha sonra gerekirse WGS’ye geçilebilir.
  • Çıkan varyasyonlar, öncelikle nadiren görülen (çoğu zaman <1% alel frekansı) ve potansiyel işlevsel etkisi olan varyasyonlar olarak filtre edilir. Örneğin, nadir varyasyonlar, kodlama bölgesi değişimleri, splice-siteler, sayısal kopmalar, vb.
  • Bilgisayarlı araçlar (in silico) ile varyasyonun etkisi tahmin edilir. Örneğin Variant Effect Scoring Tool (VEST) gibi araçlar, Mendel hastalıklarında hangi gene ait varyasyonların olası olduğunu değerlendirmek için kullanılmıştır.

2.3. Varyasyon Önceliklendirme ve Yorumlama

  • Varyasyonun alel frekansı genin bilinen hastalık ilişkisi, varyasyonun sınıflandırılması (muhtemel patojenik, belirsiz anlamlılıkta, vb.), segre­gasyon analizi, etkilediği proteinin biyolojisi gibi kriterler dikkate alınır.
  • Varyasyona ait fonksiyonel veriler var ise yorum daha güvenilir olur.
  • Ancak birçok durumda “belirsiz anlamlılıkta varyasyon” ile karşılaşılır bu da tanıyı geciktiren bir aşamadır.

2.4. Fonksiyonel Doğrulama ve Klinik Yorum

  • Eğer olanak varsa, varyasyonun işlevsel etkisi laboratuvar çalışmasıyla doğrulanabilir
  • Klinik olarak bu varyasyonun hastalığın seyrine, aile geçmişine ve fenotipe uyumu değerlendirilir.
  • Son olarak, genetik danışmanlık yapılmalı, aile bireylerine taşıyıcılık riski, doğum öncesi seçenekler, tedavi/izlem stratejileri sunulmalıdır.

3. Karşılaşılan Zorluklar ve Uygulamadaki Engel Olan Faktörler

Tek genli hastalıklarda nedensel varyasyon saptanmasını engelleyen birçok faktör mevcuttur. Öne çıkanlar şunlardır:

  • Teknik sınırlar: WES, kodlama bölgelerini iyi yakalar ama derin intronik bölgeler, yapı varyasyonları tekrarlayan diziler ya da epigenetik değişimler gibi alanları kaçırabilir.
  • Yorumlama güçlükleri: Bir varyasyon nadir olabilir ama gerçekten hastalığa neden olmayabilir; penetrans düşük olabilir; fenotip genişleyebilir; ya da aynı gen için farklı kalıtım modelleri olabilir. Örneğin bir çalışmada varyasyonla ilgili yorumlama ya da gen-hastalık ilişkisi nedeniyle yaşanan gecikmeler büyük oranda görülmüştür.
  • Fenotip-genetik heterojenite: Aynı fenotipi farklı genler ya da farklı varyasyon modelleri oluşturabilir (lokus heterojenite, alelik heterojenite), bu da doğru genin ve doğru varyasyonun saptanmasını zorlaştırır.
  • Pedigri ve örnek sayısı yetersizliği: Özellikle az sayıdaki aile veya tek vaka çalışmaları için varyasyonun hastalığa neden olduğunu güçlü şekilde kanıtlamak zor olabilir.
  • Yorumlanmamış genler / yeni gen-hastalık ilişkileri: Varyasyonun saptandığı genin daha önce hastalıkla ilişkilendirilmemiş olması, yorumlamayı zorlaştırır. Örneğin büyük bir kohort çalışmasında ~10% ailede novel gen-hastalık ilişkisi tespit edilmiştir.

 

4. Güncel Stratejiler ve Geleceğe Yönelik Yaklaşımlar

Tek genli hastalıklarda nedensel varyasyonları bulma oranını artırmak için birçok yöntem geliştirilmiştir:

  • RNA-seq ve transkriptom analizleri: Sadece DNA düzeyinde değil, RNA düzeyinde de anormallikleri aramak tanı oranını artırmaktadır.
  • Yapısal varyasyon (SV) ve uzun-okuma dizilemesi: WES ile bulunamayan varyasyonları yakalamak açısından önem taşıyor.
  • Tekrardan analiz (reanaly­sis) ve veri paylaşımları: Çözülememiş vakaların zaman içinde tekrar analiz edilmesi, yeni gen-hastalık ilişkilerinin bulunması veya filtreleme stratejilerinde gelişme sayesinde tanı oranı artmaktadır.
  • Veri tabanı ve kaynakların gelişimi: Büyük halk veritabanları gen-fenotip veri tabanları, fonksiyonel anotasyon kaynakları yorumlama sürecini destekliyor.
  • Yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları: Varyasyon etkisinin tahmin edilmesi, gen önceliklendirme algoritmaları gibi araçlar tanı sürecini hızlandırmaktadır.

Sonuç

Tek genli (Mendelî) hastalıklarda doğru nedensel varyasyonu saptamak, hasta ve aile için büyük önem taşır. Teknolojik ilerlemeler (WES, WGS, RNA-seq, uzun-okuma dizilemesi) bu alana büyük katkı sağlasa da, başarı oranını birinci derecede etkileyen unsur yorumlama, pedigri-fenotip ilişkisinin doğru kurulması, yeni gen ilişkilendirmeleri ve çok katmanlı analiz stratejileridir. Gelecekte tanı koyma oranlarının artması beklenmektedir; bu da hastalara daha hızlı, kesin ve kişiselleştirilmiş bir genetik tanı ve bakım sunma şansımızı artıracaktır.

 

Kaynaklar

  1. AlAbdi, L., Maddirevula, S., Shamseldin, H. E., et al. “Diagnostic implications of pitfalls in causal variant identification based on 4 577 molecularly characterized families.” Nature Communications 14: 5269 (2023). PubMed+1
  2. Zhou, Z. “Improving genetic diagnosis of Mendelian disease with RNA sequencing.” [Journal] (2022). spj.science.org
  3. Cummings, B. B., et al. “Improving the genetic diagnosis of Mendelian disorders using RNA-sequencing.” Science Translational Medicine (2017). PMC
  4. Li, M. X., et al. “A comprehensive framework for prioritizing variants in exome sequencing studies.” Nucleic Acids Research 40(7): e53 (2012). OUP Academic
  5. Carter, H., et al. “Identifying Mendelian disease genes with the Variant Effect Scoring Tool (VEST).” BMC Genomics 14 (S3): S3 (2013). BioMed Central
Zhou, Z. et al. “Improving genetic diagnosis of Mendelian disease with RNA sequencing.” Journal of Biomedical Research (2022). spj.science.org