Comment une nouvelle feuille de route génétique peut offrir un aperçu de l’obésité et du diabète

Emeli Chatterjee, Ph.D., du Cardiovascular Research Center du Massachusetts General Hospital, est l’auteur principal et Saumya Das, MD, Ph.D., de la Division de cardiologie du Massachusetts General Hospital, est l’auteur principal d’un journal publié en Génomique cellulaireintitulé « Le transcriptome des vésicules extracellulaires fournit une annotation génomique fonctionnelle spécifique aux tissus pertinente pour la sensibilité à la maladie dans l’obésité. »

Dans cette interview, ils discutent de leurs recherches.

Comment résumeriez-vous votre étude pour un public profane?

Notre étude examine comment l’ARN dans les vésicules extracellulaires (EV) peut fournir des informations sur les phénotypes métaboliques liés à l’obésité. En utilisant des approches génomiques fonctionnelles, nous avons trouvé une haute représentation des gènes et des éléments régulateurs précédemment associés à l’obésité et au diabète de type 2 représenté par la cargaison ARN au sein de ces véhicules électriques. Notamment, ces transcrits EV représentent des éléments régulateurs et des gènes transcriptionnellement actifs dans le tissu adipeux et sont associés à des phénotypes métaboliques, y compris l’indice de masse corporelle et le diabète de type 2.

Sur quelle question enquêtiez-vous?

Nous avons cherché à comprendre le paysage EV circulant et en quoi il différait entre les individus obèses et lean. Nous nous concentrons sur la façon dont la cargaison ARN EV varie entre les individus obèses et lean et comment l’intégration aux grandes bases de données génétiques et transcriptomiques basées sur la population peut offrir un aperçu de la biologie de l’obésité.

Quelles méthodes ou approche avez-vous utilisées?

Nous avons optimisé les méthodes pour culture des explants de tissus adipeux provenant de la chirurgie bariatrique pour la récolte EV et l’isolement des véhicules électriques circulants et la génération de données transcriptomiques. Des innovations informatiques ont été réalisées en collaboration avec le Dr Ravi Shah et le Dr Eric Gamazon, tous deux du Vanderbilt University Medical Center, pour intégrer la transcriptomique EV à la population «Omics», telle qu’une étude d’association à l’échelle du génome (GWAS), une étude d’association à l’échelle des transcriptomes (TWAS) et une étude d’association à l’échelle du phénomène (PHEWAS).

Qu’as-tu trouvé?

Nos résultats démontrent que les différences dans l’ARN de l’EV dans l’obésité sont entraînées principalement par des véhicules électriques libérés des tissus adipeux, et que les ARN au sein de ces véhicules électriques proviennent de différents types cellulaires dans le tissu adipeux. En utilisant des approches génomiques fonctionnelles, nous identifions 282 transcrits (correspondant à 277 symboles de gènes uniques) exprimés de manière différentielle dans les véhicules électriques circulants entre les individus maigres et obèses.

Quelles sont les implications?

Notre étude décrit une méthode pour intégrer la transcriptomique EV aux études génétiques à grande échelle. Il démontre également que les EV-RNA, qui sont exprimés de manière différentielle dans l’obésité, sont liés à des gènes associés aux phénotypes métaboliques, tels que l’obésité et le diabète de type 2. Ces EV-RNA représentent des éléments régulateurs et des gènes transcriptionnellement actifs dans le tissu adipeux et sont associés à des phénotypes métaboliques.

Quelles sont les prochaines étapes?

Nous étudions actuellement comment ces transcriptions EV changent avec la perte de poids (induite par la chirurgie ou les médicaments, comme les agonistes du GLP-1). Nous étudions également comment les véhicules électriques adipeux signalent à d’autres cellules, telles que les cellules cardiaques, les cellules hépatiques et les cellules cérébrales, pour médier les comorbidités liées à l’obésité. Notre étude génomique fonctionnelle a produit des cibles qui peuvent être utilisées pour traiter certaines de ces conditions.