Madrid.- Un equipo científico ha desarrollado un sistema de análisis genético combinatorio que ofrece información más completa y rápida que los métodos clásicos, y que permite reconocer las complejas interconexiones funcionales entre genes que encierran procesos celulares como la cicatrización o la metástasis.
Un equipo científico ha desarrollado un sistema de análisis genético combinatorio que ofrece información más completa y rápida que los métodos clásicos, y que permite reconocer las complejas interconexiones funcionales entre genes que encierran procesos celulares como la cicatrización o la metástasis.
El trabajo, que aparece publicado en el último número de la revista "Science", describe en concreto un análisis combinatorio en células de cultivo de la actividad de la proteína JNK, implicada en procesos de migración, muerte celular y respuesta a estrés.
Enrique Martín Blanco, del Instituto de Biología Molecular de Barcelona, ha participado en este sistema y ha explicado que las respuestas celulares del organismo (por ejemplo, un proceso de cicatrización o de metástasis) esconden complejas redes de señalización celular interconectadas entre sí.
Hasta el momento, los análisis genéticos utilizados para desentrañar estos procesos no siempre definen la función de los genes involucrados, según recordó en un comunicado el Centro de Investigaciones Científicas (CSIC) de España.
"Aunque los análisis genéticos clásicos han conseguido identificar los genes esenciales implicados en las redes de señalización, normalmente no proporcionan mucha información sobre las relaciones funcionales que existen entre estos componentes", afirmó Martín Blanco.
El investigador ejemplificó esta idea: "los análisis genéticos clásicos, por ejemplo, pueden determinar que si se desactiva el gen A, el gen B responde; sin embargo, no describen por qué B realiza esta respuesta".
Según Martín Blanco, el análisis combinatorio descrito constituye "un paso más allá" en el estudio del genoma a través de la biología de sistemas.
Esta disciplina, a diferencia de métodos empíricos clásicos, emplea modelos matemáticos que describen el comportamiento del objeto en estudio como una red compleja.
Su desarrollo, que despuntó a principios de este siglo, puede dar lugar a aplicaciones tanto en farmacología como en biomedicina.
La técnica desarrollada sigue esta línea y ha conseguido identificar de forma rápida y directa sistemas de conexiones funcionales que regulan la señalización celular.
En concreto, han definido una red combinatoria de cascadas de señalización implicadas en la activación de JNK, una quinasa que ha centrado los trabajos del equipo de Martín Blanco y que está relacionada con procesos de cicatrización e invasividad celular en ciertos tipos de cáncer.
Para ello, se sirvieron de un biosensor capaz de detectar la actividad de la JNK mediante un cambio cromático.
Mediante interferencia a nivel de ARN, analizaron los diferentes cambios de color en la célula en un análisis de 18.000 combinaciones genéticas.
Después, combinando los datos, lograron crear un algoritmo matemático que les permitió construir la red de conexiones funcionales controlando la cascada de JNK.
El método es extrapolable a otros modelos, ya que "sólo basta desarrollar el biosensor adecuado".
Los resultados que ofrece el análisis tienen asimismo un alto valor predictivo, que evitan partir de cero cuando se analicen procesos complejos en los que la JNK sea un elemento clave.
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