El análisis por IA de las mutaciones del cáncer puede mejorar la terapia
"Una sola prueba nos dice algo sobre los mecanismos celulares implicados en la formación del cáncer"
La combinación de datos unicelulares con un algoritmo de aprendizaje automático revela cómo los cambios estructurales en los cromosomas pueden desencadenar el cáncer. Este nuevo método podría allanar el camino hacia tratamientos personalizados del cáncer, escribe un equipo dirigido por Ashley Sanders en "Nature Biotechnology".
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El cáncer tiene muchas caras: no es de extrañar, pues, que el abanico de mutaciones causantes de cáncer sea también enorme. El conjunto de tales alteraciones genómicas en un individuo es lo que los expertos denominan un "paisaje mutacional". Estos paisajes difieren entre sí en función del tipo de cáncer. E incluso las personas que padecen el mismo cáncer presentan a menudo patrones de mutación diferentes.
Los investigadores ya han catalogado los paisajes mutacionales de numerosos tipos de cáncer. Se ha demostrado que las variantes estructurales somáticas (VS) representan más de la mitad de las mutaciones causantes de cáncer. Se trata de mutaciones celulares que surgen a lo largo de la vida -por ejemplo, cuando se producen errores de copia en el ADN durante la división celular- y alteran la estructura cromosómica. No se heredan y sólo se encuentran en las células afectadas y en sus células hijas. A medida que envejecemos, estas alteraciones genómicas se hacen más numerosas y el paisaje mutacional de una persona se asemeja cada vez más a un mosaico único.
Aunque los SV somáticos desempeñan un papel crucial en el desarrollo del cáncer, se sabe relativamente poco sobre ellos. "Faltan métodos que analicen sus efectos en la función celular", explica la Dra. Ashley Sanders, que dirige el Laboratorio de Estabilidad Genómica y Mosaicismo Somático del Centro Max Delbrück. Eso está cambiando gracias a los resultados de una nueva investigación, que Sanders publicó recientemente en la revista Nature Biotechnology junto con el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL). "Desarrollamos un método de análisis computacional para detectar e identificar los efectos funcionales de los SV somáticos", informa. Esto permitió al equipo comprender las consecuencias moleculares de las mutaciones somáticas individuales en distintos pacientes de leucemia, lo que les proporcionó nuevos conocimientos sobre las alteraciones específicas de las mutaciones. Sanders afirma que también podría ser posible utilizar estos hallazgos para desarrollar terapias dirigidas a las células mutadas, y añade que "abren nuevas y apasionantes vías para la medicina personalizada."
Más detallados que los análisis unicelulares convencionales
Sus cálculos se basan en datos de Strand-seq, un método especial de secuenciación unicelular en cuyo desarrollo Sanders desempeñó un papel decisivo y que se presentó por primera vez a la comunidad científica en 2012. Esta técnica puede examinar el genoma de una célula con mucho más detalle que las tecnologías convencionales de secuenciación unicelular. Gracias a un sofisticado protocolo experimental, el método Strand-seq puede analizar de forma independiente las dos cadenas de ADN parentales (una del padre y otra de la madre). Con los métodos de secuenciación convencionales, distinguir tales homólogos -cromosomas que son similares en forma y estructura pero no idénticos- es casi imposible. "Resolviendo los homólogos individuales dentro de una célula, los SV somáticos pueden identificarse mucho mejor que con otros métodos", explica Sanders. La investigadora y sus colegas describen el método utilizado para ello en un artículo publicado en Nature Biotechnology en 2020.
El equipo de investigadores forma parte del grupo de investigación conjunta "Single-Cell Approaches for Personalized Medicine" (Enfoques unicelulares para la medicina personalizada) del Instituto de Salud de la Charité de Berlín (BIH), la Charité - Universitätsmedizin Berlin y el Centro Max Delbrück.
A partir de este trabajo, ahora también pueden determinar la posición de los nucleosomas en cada célula. Los nucleosomas son unidades de ADN enrolladas alrededor de complejos proteicos llamados histonas, y desempeñan un papel crucial en la organización de los cromosomas. La posición de los nucleosomas puede cambiar durante la expresión génica, y el tipo de envoltura revela si un gen está activo o no. Sanders y sus colegas desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para comparar la actividad génica de células de pacientes con y sin mutaciones somáticas del SV, lo que les permitió determinar el impacto molecular de las variantes estructurales.
Nuevas dianas para el tratamiento del cáncer
"Ahora podemos tomar una muestra de un paciente, buscar las mutaciones que provocaron la enfermedad y también conocer las vías de señalización que interrumpen las mutaciones causantes de la enfermedad", explica Sanders. Por ejemplo, el equipo pudo identificar una mutación rara pero muy agresiva en un paciente con leucemia. El análisis de nucleosomas proporcionó a los investigadores información sobre las vías de señalización implicadas, que utilizaron para inhibir específicamente el crecimiento de las células que contenían la mutación. "Esto significa que una sola prueba nos dice algo sobre los mecanismos celulares implicados en la formación del cáncer", afirma Sanders. "Con el tiempo podremos utilizar este conocimiento para desarrollar tratamientos personalizados, guiados por la condición única de cada paciente".
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.
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