Adenozin Deaminaz

Giriş

Adenozin deaminaz (ADA), pürin metabolizmasında kritik öneme sahip, adenozinin yıkımında hayati bir rol oynayan bir enzimdir. Bu enzim, hemen hemen tüm insan hücrelerinde bulunur, ancak aktivitesi, bağışıklık fonksiyonu için temel olan beyaz kan hücreleri olan lenfositlerde özellikle yüksektir. Bu enzimi kodlayan genADA olarak bilinir.

Biyolojik Temel

ADA’nın temel görevi, adenozinin inozine ve 2’-deoksiadenozinin 2’-deoksiinozine geri dönüşümsüz deaminasyonunu katalize etmektir. Bu reaksiyon, pürin nükleozitlerinin katabolizmasında anahtar bir adımdır. Yeterli ADAaktivitesinin yokluğunda, adenozin ve deoksiadenozin, özellikle lenfositlerde olmak üzere toksik düzeylerde birikir. Yüksek deoksiadenozin seviyeleri, gelişmekte olan T ve B lenfositlerine özellikle zararlıdır; DNA sentezini engelleyerek ve nihayetinde hücre ölümüne yol açar.

Klinik Önemi

ADAaktivitesindeki eksiklik klinik olarak anlamlıdır ve en belirgin şekilde Adenozin Deaminaz Eksikliği Ağır Kombine İmmün Yetmezlik (ADA-SCID) olarak bilinen ciddi bir immün yetmezlik formuyla ilişkilidir. Otozomal resesif kalıtım modeliyle aktarılan bu nadir genetik bozukluk, hem hücresel hem de hümoral immünitenin derin bir bozukluğuna neden olarak, etkilenen bireyleri şiddetli, tekrarlayan enfeksiyonlara karşı son derece duyarlı hale getirir. Tedavi edilmezse, ADA-SCID bebeklik veya erken çocukluk döneminde ölümcül olabilir.ADA birincil enzim olsa da, ADA2geni tarafından kodlanan başka bir ilişkili enzim olan adenozin deaminaz 2, farklı yollarda görev alır ve eksikliği, belirli bir inflamatuar ve vasküler durumlar grubuyla ilişkilidir.

Sosyal Önem

ADA eksikliğinin incelenmesi, önemli sosyal ve tıbbi öneme sahip olmuştur. Başarılı gen tedavisinin geliştirilip uygulandığı ilk genetik hastalıklardan biriydi ve tıbbi bilimlerde dönüm noktası niteliğinde bir başarıya işaret ediyordu. ADA-SCID gen tedavisine yönelik erken klinik çalışmalar, bu tedavi yaklaşımının potansiyelini göstererek diğer kalıtsal hastalıkların tedavisi için umut vaat etti. ADA üzerine yapılan araştırmalar, bağışıklık sistemi gelişimi, pürin metabolizması ve gen tabanlı tedavilerin daha geniş uygulamaları konusundaki anlayışımızı ilerletmeye devam etmektedir.

Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar

Genetik ilişkilendirmelerin, özellikle genom çapında ilişkilendirme çalışmalarından (GWAS) elde edilenlerin yorumlanması, birçok metodolojik ve istatistiksel sınırlamaya tabidir. Önemli bir zorluk, örneklem büyüklükleri ve binlerce veya milyonlarca genetik varyant üzerinde gereken kapsamlı çoklu test nedeniyle sıklıkla sınırlı olan istatistiksel güçte yatmaktadır.^[1] Bu sınırlama, genetik bir etki mevcut olsa bile, gözlemlenen ilişkilendirmeler için genom çapında anlamlılık eksikliğine yol açabilir^[1] ve mütevazı genetik etkileri tespit etmeyi zorlaştırır. Ayrıca, bazı çalışmalarda cinsiyet birleşik analizlere güvenilmesi, sadece erkeklerde veya kadınlarda ortaya çıkan belirli genetik ilişkilendirmeleri gizleyebilir.^[2]Diğer bir kritik kısıtlama ise, Affymetrix 100K GeneChip gibi mevcut genotipleme dizileri tarafından genetik varyasyonların eksik kapsanmasıdır; bu diziler, aday genler içindeki tüm tek nükleotid polimorfizmlerini (SNP’ler) yeterince kapsamayabilir.^[2] Eksik genotipleri tahmin etmek için imputasyon yöntemleri kullanılsa da, bu süreçler hatasız değildir; allel başına %1,46 ila %2,14 arasında değişen tahmini hata oranları mevcuttur.^[3] Bu eksik kapsama ve potansiyel imputasyon yanlışlıkları, bazı gerçek genetik ilişkilendirmelerin veya yeni genlerin gözden kaçırılabileceği ve aday genlerin kapsamlı çalışmasının mevcut verilerle mümkün olmayabileceği anlamına gelmektedir.^[2]

Bulguların Genellenebilirliği ve Fenotipik Heterojenite

Bulguların genellenebilirliği, çalışma popülasyonlarının demografik özellikleri ve fenotip ölçümü için kullanılan metodolojiler tarafından kısıtlanmaktadır. Birçok GWAS, ağırlıklı olarak Avrupa kökenli popülasyonlarda yürütülmektedir^[4] bu da sonuçların diğer farklı atasal gruplara doğrudan uygulanabilirliğini sınırlayabilir. Karaciğer enzim seviyeleri gibi fenotipik ölçümler, ince demografik farklılıklar ve tahlil metodolojilerindeki varyasyonlar nedeniyle popülasyonlar arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilir.^[5] Bu farklılıklar, genotipleme kalite kontrolü ve fenotip analizleri için çalışmaya özgü kriterlerin kullanılmasını gerektirmekte, bu da potansiyel olarak çalışmalar arasında tutarsızlıklar yaratabilmektedir.^[5] Dahası, lipid düşürücü tedaviler gibi belirli ilaçları kullanan bireylerin dışlanması gibi spesifik kohort özellikleri, çalışma popülasyonunun temsil edilebilirliğini ve tanımlanan genetik ilişkilerin daha geniş uygulanabilirliğini etkileyebilir.^[3] Çalışmalar arasında replikasyon girişimlerinde bile, spesifik SNP’ler veya hatta tüm gen bölgeleri için bulgular çelişkili olabilir; bu durum, genetik etkilerin farklı kohortlar ve ölçüm bağlamları arasında doğrulanmasının karmaşıklığını vurgulamaktadır.^[6]

Açıklanamayan Etkiler ve Mevcut Bilgi Boşlukları

Çok sayıda genetik ilişkilendirme tespit edilmesine rağmen, varyantlar karmaşık özelliklerde gözlemlenen varyansın tipik olarak yalnızca küçük bir kısmını açıklamaktadır.^[7] Örneğin, tanımlanan bazı SNP’ler belirli özellikler için varyansın yalnızca %10’una kadarını açıklayabilir; bu da büyük ölçüde açıklanamayan önemli bir “kayıp kalıtım”a işaret etmektedir. Bu boşluk, ölçülmemiş çevresel faktörlerin, karmaşık gen-çevre etkileşimlerinin veya mevcut GWAS yaklaşımları tarafından yakalanamayan nadir genetik varyantların önemli bir rol oynadığını düşündürmektedir.

GWAS, yeni genleri tespit etmedeki tarafsız yaklaşımları nedeniyle değerli olsa da, bilinen tüm SNP’lerin bir alt kümesine bağımlılık, bir fenotipi etkileyen belirli genlerin veya düzenleyici bölgelerin gözden kaçırılabileceği anlamına gelebilir.^[2]Nihai zorluk, genetik varyantların karmaşık özellikleri etkilediği altta yatan biyolojik mekanizmaları ve metabolik yolları tam olarak aydınlatmak için istatistiksel ilişkilendirmelerin ötesine geçmeyi içermektedir. Hastalık etiyolojisi ve özellik varyasyonu hakkında daha eksiksiz bir anlayış oluşturmak için genetik bulguları çevresel maruziyetler ve fonksiyonel çalışmalarla entegre etmek üzere daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.

Varyantlar

ADA ve ADA2 genleri içinde ve yakınındaki varyantlar, rs567554573 (PKIG ile de ilişkili), rs2231495 , rs11555566 ve rs1810751 gibi, adenozin metabolizması ve bağışıklık fonksiyonundaki rolleri nedeniyle önemlidir.ADAgeni, bağışıklık düzenlemesi dahil olmak üzere çeşitli fizyolojik süreçlerde yer alan bir nükleozit olan adenozinin parçalanması için kritik bir enzim olan adenozin deaminazı kodlar.ADA’daki varyantlar, enzim aktivitesini değiştirebilir ve lenfosit gelişimi ve fonksiyonu için hayati önem taşıyan adenozin seviyelerinin dengesini potansiyel olarak etkileyebilir. Benzer şekilde,ADA2 (CECR1olarak da bilinir), enflamasyon ve bağışıklıkta belirgin bir rol oynayan salgılanan bir adenozin deaminazı kodlar;rs2231495 gibi varyantlar enzimatik aktivitesini veya ekspresyon seviyelerini potansiyel olarak etkileyebilir.^[8] PKIG geni veya Protein Kinaz, İnterlökin-1 Reseptör İlişkili Kinaz 4 (IRAK4)-benzeri, doğuştan gelen bağışıklık sinyal yollarında yer alır ve rs567554573 ile ilişkisi, bağışıklık sistemi düzenlemesi ve enflamatuar yanıtlar üzerinde daha geniş bir genetik etki olduğunu düşündürmektedir. Diğer PKIG varyantları, rs139173086 ve rs150186495 , bu yolları modüle ederek adenozin sinyalinin kritik olduğu durumları dolaylı olarak etkileyebilir .

GDAP1L1 ve FITM2 yakınında bulunan rs752177508 gibi diğer varyantlar metabolik süreçlerde rol oynamaktadır. GDAP1L1 (Gangliosid ile indüklenen farklılaşmayla ilişkili protein 1 benzeri 1) daha az karakterize edilmiştir ancak hücresel farklılaşma veya zar süreçlerinde rol oynayabilirken, FITM2 (Yağ indükleyici transkript 2) lipid damlacığı oluşumu ve yağ depolamasındaki rolü ile bilinir ve lipid metabolizmasını doğrudan etkiler.^[3] İyon taşınımı ve pH düzenlemesinde potansiyel olarak yer alan bir çözünen madde taşıyıcı proteini kodlayan SLC4A10 (rs150202067 ) gibi genlerdeki varyasyonlar, pürin metabolizması dahil olmak üzere genel fizyolojik dengeyi etkileyen hücresel metabolik durumları dolaylı olarak etkileyebilir. Ayrıca, hem ATXN2 hem de SH2B3 ile ilişkili olan rs3184504 varyantı, iyi bilinen bir genetik belirteçtir. ATXN2 (Ataksin 2) RNA işleme ve nörodejenerasyonda yer alırken, SH2B3(SH2B adaptör proteini 3) sitokin sinyalleşmesi ve bağışıklık hücresi gelişiminde rol oynar; bu da adenozin deaminaz aktivitesiyle kesişebilen enflamatuar ve metabolik yollar üzerinde geniş bir etki olduğunu düşündürmektedir.^[7] Gen düzenlemesi ve hematopoietik fonksiyonla ilgili varyantlar da sağlığı etkileyen karmaşık genetik tabloya katkıda bulunur. rs11697981 , rs911359 ve rs147706532 gibi varyantlara sahip LINC01620gibi kodlamayan RNA genleri, gen ekspresyonunun kritik düzenleyicileri olan uzun intergenik kodlamayan RNA’ları kodlar. Bu LINC RNA’lar, yakındaki veya uzaktaki genlerin aktivitesini modüle edebilir, böylece bağışıklık yanıtlarını veya adenozin deaminazın rol oynadığı metabolik yolları dolaylı olarak etkileyen hücresel süreçleri potansiyel olarak etkileyebilir. Benzer şekilde, potasyum kanalıKCNK15’e karşıt anlamlı bir RNA olan KCNK15-AS1 (rs75918137 , rs61011644 , rs555415138 ) genindeki varyantlar, gen ekspresyonunu veya potasyum kanalı fonksiyonunu etkileyebilir; bu da bağışıklık hücreleri dahil olmak üzere çeşitli hücre tiplerinde hücre zarı potansiyeli ve sinyalleşme için kritiktir. Son olarak,GFI1B genindeki rs60757417 ve rs150813342 varyantları, GFI1B’nin hematopoietik kök hücrelerin bağışıklık hücreleri dahil olmak üzere çeşitli kan hücresi soylarına gelişimi ve farklılaşması için gerekli bir transkripsiyonel baskılayıcı rolü nedeniyle önemlidir.^[9]Hematopoietik süreçlerdeki düzensizlik, bağışıklık sistemi bütünlüğü ve enflamatuar düzenleme üzerinde derin etkiler yaratabilir, böylece daha geniş pürin metabolik ağı ve adenozin deaminaz fonksiyonu ile etkileşime girebilir.^[5]Sağlanan araştırma materyalleri, adenozin deaminazın nedenlerine ilişkin bilgi içermemektedir.

Önemli Varyantlar

RS ID	Gen	İlişkili Özellikler
rs567554573	PKIG, ADA	adenosine deaminase measurement
rs2231495	ADA2	blood protein amount protein measurement adenosine deaminase measurement protein S100-A11 measurement parathyroid hormone-related protein amount
rs139173086 rs150186495	PKIG	adenosine deaminase measurement
rs752177508	GDAP1L1 - FITM2	adenosine deaminase measurement
rs11697981 rs911359 rs147706532	LINC01620	adenosine deaminase measurement
rs11555566 rs1810751	ADA	adenosine deaminase measurement serum metabolite level adenosine measurement
rs75918137 rs61011644 rs555415138	KCNK15-AS1	adenosine deaminase measurement
rs150202067	SLC4A10	adenosine deaminase measurement
rs3184504	ATXN2, SH2B3	beta-2 microglobulin measurement hemoglobin measurement lung carcinoma, estrogen-receptor negative breast cancer, ovarian endometrioid carcinoma, colorectal cancer, prostate carcinoma, ovarian serous carcinoma, breast carcinoma, ovarian carcinoma, squamous cell lung carcinoma, lung adenocarcinoma platelet crit coronary artery disease
rs60757417 rs150813342	GFI1B	blood protein amount platelet volume erythrocyte volume level of protein FAM13A in blood C-C motif chemokine 8 level

Gen İfadesinin Transkripsiyon Sonrası Düzenlenmesi

Adenozinden inozine (A’dan I’ya) düzenleme, mikroRNA’ları (miRNA’ları) önemli ölçüde etkileyen kritik bir transkripsiyon sonrası modifikasyon sürecini temsil eder. Başlıca RNA üzerinde etkili adenozin deaminazlar (ADAR’lar) tarafından gerçekleştirilen bu enzimatik aktivite, miRNA dizileri içindeki belirli adenozin kalıntılarını inozine dönüştürür.^[10] Fonksiyonel olarak, inozin hücresel mekanizma tarafından sıklıkla guanozin olarak tanınır; bu da miRNA’nın yapısal konformasyonunda ve dolayısıyla hedef özgüllüğünde değişikliklere yol açar.^[10] Bu düzenleme olayı, miRNA’ların susturma hedeflerini etkili bir şekilde yeniden yönlendirerek, çevirisi veya stabilitesi düzenlenen haberci RNA’ların (mRNA’ların) kümesini değiştirir ve gen ifadesi kontrolüne sofistike bir katman ekler.^[10]

Hücre İçi Sinyalleşme ve Ağ Dinamikleri Üzerindeki Etkisi

miRNA susturma hedeflerinin A’dan I’ya düzenleme yoluyla yeniden yönlendirilmesi, hücre içi sinyalleşme kaskatları ve daha geniş hücresel ağ etkileşimleri üzerinde derin etkilere sahiptir. Bir miRNA’nın hangi mRNA hedeflerine bağlanabileceğini değiştirerek, bu transkripsiyon sonrası süreç, çeşitli hücresel işlevlerde yer alan çok sayıda proteinin ekspresyon seviyelerini etkileyebilir.^[10]Bu tür değişiklikler, bir sinyalleşme yolağının aktivitesinin, kendileri de adenozin deaminaz aktivitesinin bir sonucu olan miRNA aracılı regülasyondaki değişikliklerle dolaylı olarak modüle edildiği yolak çapraz etkileşimine yol açabilir.^[10] Bu karmaşık mekanizma, RNA seviyesindeki ince değişikliklerin karmaşık biyolojik ağlar boyunca yayılarak ortaya çıkan hücresel özelliklere katkıda bulunabildiği hiyerarşik bir düzenleyici sistemin altını çizer.

Yol Düzensizliğinin Hastalık Üzerindeki Etkileri

miRNA’ların adenozin-inozin düzenlemesindeki düzensizlik, önemli yol düzensizliği yoluyla çeşitli hastalık durumlarına kritik ölçüde katkıda bulunabilir. miRNA hedeflemesinin normal paternleri, hatalı adenozin deaminaz aktivitesi nedeniyle bozulduğunda, bu miRNA’lar tarafından yönetilen temel hücresel süreçler dengesiz hale gelebilir.^[10]Bu dengesizlik, değişmiş protein ekspresyonu olarak ortaya çıkabilir; metabolik homeostazı, hücresel çoğalmayı veya farklılaşma yollarını etkileyebilir. Bu düzensiz mekanizmaları anlamak, uygun miRNA düzenlemesini geri kazandırmak veya etkilerini telafi etmek için stratejiler sunarak hastalık ilerlemesini hafifletebilecek terapötik hedefleri belirlemek için potansiyel yollar sağlar.^[10]

References

[1] Vasan, Ramachandran S., et al. “Genome-wide association of echocardiographic dimensions, brachial artery endothelial function and treadmill exercise responses in the Framingham Heart Study.”BMC Medical Genetics, vol. 8, 2007, p. S2.

[2] Yang, Qiong, et al. “Genome-wide association and linkage analyses of hemostatic factors and hematological phenotypes in the Framingham Heart Study.”BMC Medical Genetics, vol. 8, 2007, p. S11.

[3] Willer, C.J., et al. “Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease.”Nat Genet, vol. 40, no. 2, 2008, pp. 161-9.

[4] Dehghan, Abbas, et al. “Association of three genetic loci with uric acid concentration and risk of gout: a genome-wide association study.”The Lancet, vol. 372, no. 9654, 2008, pp. 1953-1961.

[5] Yuan, X., et al. “Population-based genome-wide association studies reveal six loci influencing plasma levels of liver enzymes.” Am J Hum Genet, vol. 83, no. 4, 2008, pp. 520-8.

[6] Sabatti, Chiara, et al. “Genome-wide association analysis of metabolic traits in a birth cohort from a founder population.”Nature Genetics, vol. 40, no. 12, 2008, pp. 1394-1402.

[7] Gieger, C., et al. “Genetics meets metabolomics: a genome-wide association study of metabolite profiles in human serum.”PLoS Genet, vol. 4, no. 11, 2008, p. e1000282.

[8] Melzer, D., et al. “A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs).” PLoS Genet, vol. 4, no. 5, 2008, p. e1000072.

[9] Reiner, A.P., et al. “Polymorphisms of the HNF1A gene encoding hepatocyte nuclear factor-1 alpha are associated with C-reactive protein.”Am J Hum Genet, vol. 82, no. 5, 2008, pp. 1199-205.

[10] Kawahara, Y., Zinshteyn, B., Sethupathy, P., Iizasa, H., Hatzigeorgiou, A. G., et al. “Redirection of silencing targets by adenosine-to-inosine editing of miRNAs.”Science, vol. 315, 2007, pp. 1137–1140.