Un nuovo approccio consente di leggere frammenti di DNA molto più lunghi, offrendo una visione ininterrotta e molto più chiara di SMN, le cui mutazioni sono legate all’atrofia muscolare spinale
L’atrofia muscolare spinale (SMA) è una malattia genetica rara la cui causa principale è un difetto del gene SMN1, ma i meccanismi che determinano la variabilità della malattia tra pazienti restano in parte misteriosi. Uno degli enigmi rimasti irrisolti riguarda la possibilità che porzioni di SMN1 si “trasformino” in SMN2 attraverso un processo chiamato conversione genica. Ma finora nessuno era riuscito a dimostrarlo con chiarezza. Le tecnologie di sequenziamento tradizionali, infatti, faticano a leggere alcune parti del genoma, fatta di duplicazioni, ripetizioni e somiglianze che ingannano i metodi classici. A cambiare le regole del gioco è un nuovo approccio, sviluppato da un gruppo di ricercatori olandesi e spagnoli. Lo studio, pubblicato su Genome Medicine, ha introdotto una metodologia chiamata HapSMA, combinata con il cosiddetto sequenziamento a lettura lunga, che permette il superamento di alcuni limiti di lettura del DNA.
Ricostruire un puzzle dove molti pezzi si assomigliano troppo per essere collocati con certezza è una sfida e chi lavora nel campo della genetica sa che questa metafora non è molto distante dalla realtà. L’atrofia muscolare spinale colpisce i motoneuroni, provocando una debolezza muscolare progressiva e, nei casi più gravi, anche la morte nei primi anni di vita. Presenta un certo grado di variabilità nella sintomatologia: infatti, alcuni riescono a camminare e altri perdono la capacità di muoversi già nei primi mesi di vita. La spiegazione non risiede solo nella presenza o assenza del gene SMN1, il responsabile della malattia quando mutato, ma in un’intera regione del genoma, tra le più complesse e affascinanti.
È qui che entra in gioco SMN2, un gene quasi identico nella sequenza a SMN1, ma meno efficace nel produrre la proteina necessaria per la sopravvivenza dei neuroni. Quando SMN1 è assente, il nostro organismo si affida a SMN2 come unico supporto. Tuttavia, il numero di copie di SMN2 varia da persona a persona e non c’è una correlazione diretta tra uno specifico numero di copie e una forma più lieve della malattia. Questo disallineamento tra genotipo, cioè la sequenza di DNA, e fenotipo, cioè quello che si vede nell’organismo, ha dato del filo da torcere ai ricercatori per anni.
Grazie alla metodologia HapSMA, i ricercatori hanno analizzato in dettaglio il DNA di 31 pazienti affetti da SMA e lo hanno confrontato con quello di 29 persone sane. Per la prima volta, è stato possibile osservare come alcune copie del gene SMN2 nei pazienti SMA contenessero tratti tipici del gene SMN1. Questo rappresenta una prova di conversione genica: porzioni di SMN1 che, invece di essere eliminate, si erano trasformate in versioni “camuffate” di SMN2. In circa il 42% delle copie di SMN2 analizzate nei pazienti, si sono riscontrate tracce di questo fenomeno, con punti di ricombinazione variabili lungo la regione genica.
Oltre a questo, il nuovo approccio ha rivelato una sorprendente varietà nella struttura delle copie dei geni SMN nei pazienti, molto maggiore rispetto ai controlli sani. Alcune di queste copie presentavano mutazioni rare che potrebbe influenzare negativamente la produzione di proteina funzionale. Altre, invece, mostravano duplicazioni o delezioni strutturali che modificano il comportamento del gene.
La capacità di distinguere tra le singole copie dei geni SMN non ha solo un valore accademico, potrebbe avere implicazioni cliniche importanti, soprattutto oggi che esistono terapie mirate alla modifica dello splicing e terapie geniche. Capire quale versione di SMN2 possiede un paziente, dove è collocata nel genoma e quali varianti contiene, può aiutare a prevedere con maggiore precisione la risposta al trattamento. Può anche migliorare il counseling genetico per le famiglie e guidare la progettazione di nuove terapie personalizzate.
Una lettura più accurata e precisa delle zone ancora oscure del genoma aiuterà a comprendere meglio malattie come la SMA, ma non solo, e questo si potrà tradurre in diagnosi più accurate e trattamenti più efficaci.
