Algoritmos para identificar nuevos "genes de cáncer"
Se estima que el número de casos de cáncer en todo el mundo se duplicará para 2040. Esto hace que la búsqueda de los genes que causan el cáncer sea aún más importante. Un equipo de investigadores de la Universidad de Berna y del Inselspital, Hospital Universitario de Berna, ha desarrollado ahora algoritmos que simplifican enormemente la búsqueda de "genes de cáncer" en una parte poco comprendida de nuestro genoma.
Imagen microscópica de una línea celular utilizada para identificar ARNs largos no codificantes relacionados con el cáncer de pulmón.
© Taisia Polidori, Universität Bern
El cáncer es causado por mutaciones en el genoma de las células. Las células mutadas crecen de forma descontrolada, se adaptan a nuevas condiciones y pueden escapar a los mecanismos de defensa del cuerpo. Por esta razón, los investigadores se centran cada vez más en la genética de los tumores. Observar el perfil genético de estas células malignas nos ayuda a entender cómo se desarrolla un cáncer y qué impulsa su propagación. Esto también puede proporcionar pistas para objetivos terapéuticos. La búsqueda de genes mutados, que causan cáncer, los llamados "genes conductores", es posible gracias a las últimas tecnologías para la secuenciación del ADN.
Los genes conductores en los tumores se identifican en base a sus patrones de mutaciones genéticas por medio de sofisticados algoritmos. Un método tan sensible debe ser cuidadosamente calibrado. "Piensa en la balanza de tu casa, que debe ser ajustada de vez en cuando para mostrar el peso correcto. De manera similar, los métodos para buscar genes conductores deben ser calibrados usando "puntos de referencia", es decir, conjuntos de genes cancerígenos ya conocidos", dice Rory Johnson. Lleva a cabo sus investigaciones en el Departamento de Investigación Biomédica de la Universidad de Berna (DBMR) y en el Inselspital, Hospital Universitario de Berna y es miembro del Centro Nacional de Competencia en Investigación de ARN y Enfermedades. Su grupo ha reunido un conjunto de datos de genes, que facilita significativamente la búsqueda de los investigadores de nuevos genes conductores del cáncer.
Los genes de cáncer en la "materia oscura" de nuestro genoma
El término "materia oscura" de nuestro genoma se refiere a más del 95 % de él, que no contiene instrucciones para construir proteínas. Numerosos estudios indican que una parte de esta "materia oscura", llamada ARN no codificante largo o "ARNlnc", juega un papel importante en la tumorigénesis y la progresión del cáncer. Si consideramos que el ADN (ácido desoxirribonucleico) es el plano fijo de un organismo, entonces el ARN (ácido ribonucleico) representa una lectura "en tiempo real" de ese plano que cambia dinámicamente en respuesta a las necesidades de la célula y el organismo. Hasta la fecha se han estudiado los papeles biológicos y los mecanismos moleculares de sólo una pequeña fracción de estos ARNic. "Los ARNic que provocan tumores representan un nuevo y excitante enfoque para el desarrollo de terapias contra el cáncer", dice Andrés Lanzos, primer autor del estudio del DBMR e Inselspital, Hospital Universitario de Berna, y del NCCR RNA&Disease.
Los investigadores del cáncer han centrado tradicionalmente sus esfuerzos en los aproximadamente 19.000 genes "clásicos" de codificación de proteínas del genoma humano. Para estos genes, existe desde hace mucho tiempo un punto de referencia, consistente en genes que se sabe que juegan un papel en la tumorigénesis y el desarrollo del cáncer. El equipo dirigido por Rory Johnson se centra en la búsqueda de ARNic de cáncer utilizando los mapas de mutaciones tumorales del Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer. Para ello, los investigadores han desarrollado métodos estadísticos para identificar los ARNic del cáncer. Querían calibrar la precisión de estos nuevos métodos con la ayuda de un punto de referencia como es el caso de los genes clásicos de codificación de proteínas. Para ello, el equipo reunió una lista de 122 ARN no codificantes de larga duración que han sido implicados en el cáncer con gran confianza.
Es posible hacer predicciones de alta calidad
"Este conjunto de datos de 122 cánceres-ARNIS ya ha demostrado ser un recurso inestimable en muchos sentidos", dice Johnson. El equipo lo ha usado para calibrar sus algoritmos para el descubrimiento de lncARN de cáncer, y ya ha demostrado que tales algoritmos hacen predicciones de alta calidad, incluyendo docenas de lncARNs de cáncer completamente nuevos. Su algoritmo "ExInAtor" ya se ha utilizado con éxito en los esfuerzos del Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer, que acaba de publicar sus resultados en una serie de artículos en la revista Nature y en otros lugares. En este proyecto a gran escala también participó Mark Rubin, Director del Departamento de Investigación Biomédica (DBMR) de la Universidad de Berna y del Inselpital, Hospital Universitario de Berna.
"Estamos convencidos de que este conjunto de datos genéticos demuestra ser un recurso único para comprender mejor las propiedades de esta clase de genes de ARNic poco comprendidos", explica Johnson. "Por un lado, esto debería ayudar a los investigadores a perfeccionar sus métodos de búsqueda de lncARNs de cáncer, para que podamos ampliar la lista de lncARNs de cáncer, y por otro lado esperamos que esto permita el desarrollo de una nueva generación de terapias personalizadas para pacientes con cáncer", añade.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Joana Carlevaro-Fita, Andrés Lanzós, Lars Feuerbach, Chen Hong, David Mas-Ponte, Jakob Skou Pedersen, PCAWG Drivers and Functional Interpretation Group, Rory Johnson & PCAWG Consortium; "Cancer LncRNA Census reveals evidence for deep functional conservation of long noncoding RNAs in tumorigenesis"; Communications Biology; 5 February 2020
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