Highlight

Genomics: ปฐมบทแห่งชีววิทยาในยุค omics

ชิเน ธำมรงค์ธรรม

เมื่อพูดถึงจีโนมิคส์ (genomics) ผมเชื่อว่าผู้อ่านเกือบทุกท่านเคยได้ยินคำนี้กันมาแล้ว หลายๆ ท่านอาจมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับจีโนมิคส์เป็นอย่างดี จีโนมิคส์เป็นเรื่องราวของการศึกษาเกี่ยวกับจีโนมของสิ่งมีชีวิต ทั้งในส่วนลำดับเบสทั้งหมดในสายดีเอ็นเอในเซลล์สิ่งมีชีวิต การศึกษาแผนที่พันธุกรรมในระดับจีโนมของสิ่งมีชีวิต และการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างดีเอ็นเอภายในเซลล์สิ่งมีชีวิต ยีนทั้งหมด และลักษณะทางพันธุกรรมของสิ่งมีชีวิตที่ถูกกำหนดโดยปัจจัยเหล่านี้ โดยจีโนมิคส์จะเป็นการศึกษาในระดับที่ต่างกันกับอณูชีววิทยาหรืออณูพันธุศาสตร์ ซึ่งเป็นวิทยาการที่ใช้ในการศึกษาโครงสร้าง บทบาทและหน้าที่ของยีนเพียงยีนเดียว หรือศึกษายีนจำนวนไม่มาก

นอกจากจีโนมิคส์จะเป็นการมองภาพกว้างในระดับจีโนมแล้ว ยังมีการเชื่อมโยงจีโนมิคส์เข้ากับวิทยาการแขนงอื่นด้วย จนเกิดเป็นวิทยาการอื่นๆ แขนงย่อยๆ ที่เกี่ยวเนื่องกับการศึกษาในระดับจีโนมตามมา เช่น (1) functional genomics (2) comparative genomics (3) structural genomics (4) metagenomics และ (5) pharmacogenomics เป็นต้น

จีโนมิคส์เริ่มเป็นที่กล่าวถึงพร้อมๆ กับวิทยาการสาขาหนึ่ง นั่นก็คือ ชีวสารสนเทศ (bioinformatics) ในวงการวิทยาศาสตร์ จีโนมิคส์ถูกพูดถึงกันมากในช่วง 10 กว่าปีที่ผ่านมา (แต่จริงๆ แล้วเรื่องราวจีโนมิคส์เริ่มมานานเกือบ 20 ปีแล้ว) ในประเทศไทยเอง นอกจากในวงการวิทยาศาสตร์แล้ว จีโนมิคส์ยังได้รับความสนใจจากบุคคลในหลายวงการ อดีตนายกรัฐมนตรีของไทยท่านหนึ่ง ยังให้ความสนใจเรื่องราวของจีโนมิคส์ ถึงขนาดเชิญ ฮวน เอ็นริกเก้ (Juan Enriquez) ผู้เขียนหนังสือเรื่อง “As the future catches you” มาเพื่อบรรยายเรื่องราวเกี่ยวกับจีโนมิคส์ที่ประเทศไทย “As the future catches you” เป็นหนังสือซึ่งได้รับการจัดให้เป็น the global best seller เล่มหนึ่ง พูดถึงเรื่องราวเกี่ยวกับจีโนมิคส์ รวมทั้งวิทยาศาสตร์ชีวภาพสาขาที่เกี่ยวเนื่องกัน ที่จะมีบทบาทและผลกระทบต่อวงการวิทยาศาสตร์และ เทคโนโลยี การเมือง ธุรกิจ และสังคม

จีโนมิคส์มีเริ่มจุดกำเนิดมาจากผลงานของ ศาสตราจารย์ เฟรดเดอริค แซงเกอร์ (Prof. Frederick Sanger) นักชีวเคมีชาวอังกฤษ ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีถึง 2 ครั้ง ผลงานดังกล่าวการหาลำดับเบสดีเอ็นเอของจีโนมไวรัส Bacteriophage Φ-X174 ได้สำเร็จในปี ค.ศ. 1977 โดยใช้วิธี random shot-gun sequencing รวมถึงได้ทำแผนที่จีโนมและจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลจีโนมที่หาลำดับเบสได้ ต่อมา ดร. แซงเกอร์ได้ทำการหาลำดับเบสดีเอ็นเอของจีโนมของไมโตคอนเดรียของมนุษย์ ได้สำเร็จในปี ค.ศ. 1981 ความสำเร็จทั้งสองส่วนนี้เป็นจุดเริ่มต้นของงานวิจัยด้านจีโนมิคส์ส่วนอื่นต่อๆ มา รวมถึงโครงการหาลำดับเบสของจีโนมมนุษย์

โครงการหาลำดับเบสของจีโนมมนุษย์ (Human Genome project) เป็นโครงการวิจัยขนาดใหญ่ ที่มีความร่วมมือในระดับนานาชาติ เริ่มในปี ค.ศ. 1990 นำโดย ดร. เจมส์ วัตสัน (Dr. James D. Watson) ซึ่งในขณะนั้นเป็นผู้อำนวยการ National Institute of Health (NIH) ของประเทศสหรัฐอเมริการ่วมกับนักวิทยาศาสตร์กลุ่มอื่นๆ จากประเทศสหรัฐอเมริกาและประเทศอื่นๆ อีกหลายประเทศทั่วโลก มีวัตถุประสงค์เพื่อที่จะหาลำดับเบสของสายดีเอ็นเอในจีโนมของมนุษย์ โดยโครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากกระทรวงพลังงาน (Department of Energy หรือที่เรียกย่อๆ ว่า DOE) ของสหรัฐอเมริกา โดยรัฐบาลสหรัฐอเมริกาให้การสนับสนุนทางด้านการเงินประมาณ 200 ล้านเหรียญสหรัฐ เป็นระยะเวลา 20 ปี แต่ในขณะนั้นเองก็ยังไม่มีความชัดเจนมากนักถึงแนวทางในการทำโครงการนี้ให้สำเร็จ ทั้งนี้เพราะในขณะนั้นการหาลำดับเบสของสายดีเอ็นเอยังมีขีดจำกัด ไม่ได้มีลักษณะที่เป็น high throughput ซึ่งสามารถหาลำดับเบสในปริมาณมากแบบที่มีอยู่ในปัจจุบันนี้ อีกทั้งจีโนมของมนุษย์มีขนาดใหญ่มาก ผู้อ่านทราบกันหรือไม่ว่าสายดีเอ็นเอของจีโนมมนุษย์มีความยาวประมาณ 2 เมตร ในขณะที่โครโมโซมของแบคทีเรียอีโคไลมีความยาวประมาณ 1.7 มิลลิเมตร ความยาวของสายดีเอ็นเอจากทุกเซลล์ในร่างกายมนุษย์มีความยาวมากกว่าระยะทางไปกลับระหว่างโลกและดวงอาทิตย์นับสิบๆ รอบ หนทางหนึ่งที่สามารถช่วยในการหาลำดับเบสของสายดีเอ็นเอในจีโนมของมนุษย์คือ การทำแผนที่จีโนมเพื่อให้ทราบถึงการเรียงลำดับของชิ้นดีเอ็นเอของทั้งจีโนมที่ถูกตัดเป็นส่วนย่อยๆ นอกจากนี้การศึกษาหาลำดับเบสในจีโนมของสิ่งมีชีวิตอื่นๆ ที่มีขนาดเล็กและมีความซับซ้อนน้อยกว่าจีโนมมนุษย์ เช่นจีโนมของจุลินทรีย์ทั้งกลุ่มโปรคาริโอต และยูคาริโอต ก็เป็นหนทางหนึ่งที่ทำให้ได้วิธีการที่สามารถนำไปพัฒนาต่อ เพื่อใช้ในการหาลำดับเบสในจีโนมของสิ่งมีชีวิตที่ซับซ้อนมากขึ้นรวมทั้งจีโนมของมนุษย์ อีกทั้งข้อมูลที่ได้จากการหาลำดับเบสในจีโนมของสิ่งมีชีวิตอื่นๆ จะทำให้ทราบและเข้าใจโครงสร้างและลักษณะของจีโนมของสิ่งมีชีวิตเหล่านั้น

สิ่งมีชีวิตที่ดำรงชีวิตได้โดยอิสระในธรรมชาติ หรือที่เราเรียกว่า free-living ที่นักวิทยาศาสตร์ได้ทำการหาลำดับเบสในจีโนมได้สำเร็จเป็นจีโนมแรกคือแบคทีเรียในสปีชีส์ Haemophilus influenzae โดยทำสำเร็จในปี ค.ศ. 1995 หลังจากนั้นจีโนมของแบคทีเรียอื่นๆ และสิ่งมีชีวิตอื่นๆ ก็ถูกหาลำดับเบสสำเร็จตามมา ขณะนี้มีจีโนมของแบคทีเรียมากกว่า 1,000 จีโนมที่ทำการหาลำดับเบสแล้ว รวมทั้งจีโนมของสิ่งมีชีวิตจำพวกยูคาริโอตอีกเป็นจำนวนมาก เทคนิคที่ใช้ในการหาลำดับเบสจีโนมของสิ่งมีชีวิตทั้งหมดที่ได้ทำสำเร็จ ได้ถูกนำมาพัฒนาจนทำให้สามารถหาลำดับเบสจีโนมมนุษย์ในระดับที่เป็น draft ได้สำเร็จ และได้มีการแถลงข่าวสำเร็จในระดับดังกล่าวเมื่อวันที่ 26 มิถุนายน ค.ศ. 2000 พร้อมกับตีพิมพ์ผลงานความสำเร็จในวารสาร Science และ Nature ในปีเดียวกันนั้น และหลังจากนั้นได้มีการหาลำดับเบสจีโนมมนุษย์จนเสร็จสมบูรณ์ในปี ค.ศ. 2003

ในปัจจุบันเทคโนโลยีของการหาลำดับเบสของสายดีเอ็นเอมีความก้าวหน้าไปมาก มีเทคนิคใหม่ๆ ที่ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยอาศัยหลักการของ flow cell sequencing ร่วมกับ massively parallel approach ซึ่งมีลักษณะเป็น large-scale DNA sequencing ทำให้สามารถหาลำดับเบสได้เร็วขึ้น และได้ปริมาณเบสที่อ่านได้มากขึ้น (ultra-high-throughput) เทคโนโลยีนี้ถูกขนานนามว่าเป็น next-generation sequencing เทคนิคเหล่านี้ได้การพัฒนาต่อโดยบริษัทเอกชนจนเป็นเครื่อง flow cell sequencer ที่มีขายเป็นการค้า ได้แก่ 1) Illumina GA IIx (Solexa) 2) Roche GS-FLX (Pyrosequencing by 454) และ 3) Applied Biosystems ABI SOLiD โดยเครื่องของแต่บริษัทจะแตกต่างกันที่ flow cell configuration platform จริงๆ แล้วยังมีเครื่องจากบริษัทอื่นอีก 2-3 บริษัท จะเห็นได้ว่าเทคโนโลยีของการหาลำดับเบสดีเอ็นเอ ได้รับการพัฒนาให้มีความก้าวหน้าไปเร็วมาก ทำให้ในปัจจุบันสามารถหาลำดับเบสของจีโนมได้อย่างรวดเร็วและเสียค่าใช้จ่ายน้อยกว่าเดิมมาก ด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบันสามารถหาลำดับเบสจีโนมมนุษย์เสร็จได้ภายใน 1 วัน ที่ Sanger Institute ประเทศอังกฤษมีเครื่อง Illumina 28 เครื่อง ABI SOLiD 8 เครื่อง และเครื่อง Roche 454 จำนวน 2 เครื่อง ในระยะเวลา 1 เดือนสามารถหาลำดับเบสดีเอ็นเอได้ข้อมูลมากกว่า 1000 เทอราไบท์ (TeraByte; TB) จะเห็นได้ว่าปัจจุบันข้อจำกัดของงานวิจัยด้านจีโนมิคส์ไม่ได้อยู่ที่เวลาและค่าใช้จ่ายในการหาลำดับเบส แต่ข้อจำกัดจะเปลี่ยนมาอยู่ที่ขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลเหล่านี้ ซึ่งนักวิจัยทางชีวสารสนเทศจะมีบทบาทในส่วนนี้เป็นอย่างมาก

แม้ว่างานส่วนใหญ่ของจีโนมิคส์จะเป็นการการหาลำดับเบสดีเอ็นเอของจีโนม แต่ความรู้ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลจีโนมทำให้เกิดวิทยาการแขนงย่อยของจีโนมิคส์นั่นคือ functional genomics ซึ่งส่วนใหญ่ จะเน้นไปที่การศึกษาการแสดงออกของยีนทั้งหมดในจีโนม (genome-wide approach) ที่มีการแสดงออกในสภาวะต่างๆ ทั้งในระดับ mRNA และระดับโปรตีน โดย functional genomics จะเป็นการศึกษาในลักษณะที่เป็นพลวัต (dynamic) เช่นการศึกษาการแสดงออกของยีนทั้งจีโนมในระดับ transcription (transcriptomics) และระดับ translation (proteomics) รวมทั้งการศึกษาปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนทั้งจีโนมที่มีการแสดงออกในขณะนั้นๆ (protein-protein interaction) ในขณะที่ข้อมูลของจีโนมิคส์ส่วนใหญ่จะมีลักษณะแบบ Static เช่น ข้อมูลลำดับเบสของทั้งจีโนม ข้อมูลโครงสร้างของทั้งจีโนมและแต่ละโครโมโซม ข้อมูลแผนที่จีโนม เป็นต้น เทคนิคที่ใช้สำหรับงานวิจัยทาง Functional genomics ได้แก่ microarrays และ 2D-PAGE/MS ซึ่งมีลักษณะเป็น high-throughput method และใช้ร่วมกับเทคนิคทางชีวสารสนเทศ

วิทยาการแขนงย่อยอีกสาขาหนึ่งคือ comparative genomics เป็นการศึกษาจีโนมในลักษณะที่เปรียบเทียบกันระหว่างจีโนมของสิ่งมีชีวิตต่างชนิดกัน ต่างสปีชีส์ หรือสิ่งมีชีวิตชนิดเดียวกันแต่ต่างสายพันธุ์ โดยจะศึกษาในหลายประเด็นเช่น โครงสร้าง หน้าที่ของจีโนม ความสัมพันธ์เชิงวิวัฒนาการที่มีผลกระทบต่อจีโนมของสายพันธุ์ที่ทำการศึกษา ในการหาลำดับเบสจีโนมของสิ่งมีชีวิต ขั้นตอนหนึ่งที่สำคัญคือการหายีนซึ่งเป็นองค์ประกอบของจีโนมนั้นๆ และระบุว่าเป็นยีนอะไร (gene finding/annotation) ในขั้นตอนนี้ เทคนิคทาง comparative genomics เป็นวิธีการหนึ่งที่ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในขั้นตอนนี้ เทคนิคอันหนึ่งซึ่งถูกใช้มากจนกลายเป็นหลักของงาน comparative genomics คือการเปรียบเทียบเพื่อหาความเหมือน ความคล้ายคลึงกัน ความแตกต่าง ของลำดับเบสของสายดีเอ็นเอ หรือลำดับกรดอะมิโนของสายโพลิเปปไทด์ของโปรตีนที่ทำการเปรียบเทียบ นอกจากยีนที่สร้างโปรตีนแล้ว สามารถถูกนำไปประยุกต์ใช้หาองค์ประกอบของจีโนมส่วนอื่นได้เช่น บริเวณควบคุม (regulatory region) ซึ่งทำหน้าที่ควบคุมการแสดงออกของยีน และอีกตัวอย่างหนึ่งคือ อาร์เอ็นที่ไม่แปลรหัสป็นโปรตีน (non-coding RNA ncRNA) เป็นที่ทราบกันดีว่าในจีโนมมนุษย์มีดีเอ็นเอส่วนที่เป็นยีนซึ่งมีรหัสเพื่อสร้างโปรตีนอยู่เพียงไม่เกิน 5% ส่วนที่เหลือประมาณสองพันเก้าร้อยกว่าล้านคู่เบสนั้น เดิมถูกเรียกว่าเป็น junk DNA ปัจจุบันพบว่าดีเอ็นเอบริเวณดังกล่าวสามารถมีการแสดงออก โดยถูกถอดรหัส (transcription) เป็นสายอาร์เอ็นเอและไปทำหน้าที่ต่างๆ ภายในเซล์ได้โดยไม่ต้องถูกแปลรหัสเป็นโปรตีนก่อน ปัจจุบันพบว่าอาร์เอ็นเอเหล่านี้พบได้ในสิ่งมีชีวิตทั้งในกลุ่มโปรคาริโอตและยูคาริโอต จัดเป็น non-protein-coding RNA หรือ ncRNA โดยส่วนมากจะมีหน้าที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมการแสดงออกของยีน โดยยีนสำหรับอาร์เอ็นเอกลุ่มนี้ ซึ่งก็จัดว่าเป็นส่วนประกอบของจีโนมเช่นกัน แต่จะไม่สามารถถูกหาได้โดยโปรแกรมสำหรับค้นหายีนทั่วไปที่ใช้หายีนสำหรับสร้างโปรตีน แต่ด้วยเทคนิคทาง comparative genomics และ functional genomics รวมทั้งชีวสารสนเทศทำให้สามารถค้นหายีนสำหรับอาร์เอ็นเอกลุ่มนี้ได้

ความรู้ที่ได้จากวิทยาการทางจีโนมิคส์ รวมทั้งข้อมูลจากโครงการ Human genome project ทำให้เกิดความรู้เพิ่มเติมขึ้นตามมามากมาย เช่น alternative splicing, expressed sequence tag (EST), single nucleotide polymorphism (SNP), non-protein-coding RNA (ncRNA) เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีผลกระทบทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงและการพัฒนาในหลายๆ ด้าน วิทยาการหนึ่งที่เห็นได้ชัดเจนคือชีวสารสนเทศ (bioinformatics และ computational biology) ผู้อ่านส่วนมากคงจะเห็นบทบาทและความสำคัญของชีวสารสนเทศที่มีต่อจีโนมิคส์และวิทยาศาสตร์ชีวภาพในยุคปัจจุบัน โดยในส่วนหนึ่งเป็นเรื่องของ computational genomics ลองนึกภาพว่าถ้าไม่มีโปรแกรมสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลจีโนม แต่ต้องการหาว่ามียีนอยู่จำนวนเท่าไหร่ในจีโนมมนุษย์ ซึ่งมีขนาดประมาณสามพันล้านคู่เบส หากใช้เวลาอ่านด้วยความเร็ว 1 คู่เบสใน 1 วินาที จะใช้เวลาถึงมากกว่า 90 ปีเพียงเพื่ออ่านข้อมูลจีโนม แต่ในความเป็นจริงเรามิได้เพียงต้องการอ่านลำดับเบสของจีโนมเท่านั้น แต่เราต้องการวิเคราะห์จีโนมเพื่อหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพื่อการศึกษาเพิ่มเติมหลังจากการหาลำดับเบส ดังนั้นชีวสารสนเทศจึงมีความสำคัญเป็นอย่างมาก ในส่วนชีวสารสนเทศก็จะเชื่อมโยงไปถึงวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิต ศาสตร์ สถิติ เทคโนโลยีสารสนเทศ ซึ่งได้มีการพัฒนานำองค์ความรู้มาใช้ในการพัฒนาโปรแกรมและฐานข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลจีโนม จะเห็นได้ว่าวิทยาการสาขาหนึ่งถูกพัฒนาเพื่อรองรับการพัฒนาวิทยาการอีกสาขาหนึ่ง ทำให้วิทยาการในปัจจุบันมีลักษณะเป็น สหสาขาวิชา (interdisciplinary) เช่นเดียวกับจีโนมิคส์ที่ต้องอาศัยความรู้ทั้งอณูชีววิทยา พันธุศาสตร์ และชีวเคมี เป็นต้น

จริงๆ แล้วเรื่องราวของจีโนมิคส์มีรายละเอียดอีกมากทั้งในเชิงกว้างและเชิงลึก ข้อมูลจีโนมิคส์ซึ่งถูกผลิตออกมาโดยเฉพาะจากการหาลำดับเบสจีโนมและจากเทคนิคอื่นๆนั้น ก็ต้องการการวิเคราะห์ ประมวลผล เพื่อให้ได้ข้อมูลในลักษณะที่เป็นองค์ความรู้ เพื่อให้เกิดประโยชน์ในการศึกษาค้นคว้าต่อไป ในที่นี้ผู้เขียนคงได้เพียงแต่เล่าให้ฟังคร่าวๆ ให้เห็นภาพความเป็นมา พัฒนาการความ ก้าวหน้าโดยรวมเท่านั้น รายละเอียดปลีกย่อยในแต่ละจุด ผู้สนใจสามารถหาอ่านได้จากแหล่งข้อมูลต่างๆ ทั้งตามวารสารต่างๆ และจากอินเตอร์เนต