Desarrollan un nuevo sistema de análisis genético más rápido y completo
Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un nuevo sistema de análisis combinatorio que ofrece información más completa y rápida que los métodos de análisis genéticos clásicos. 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 (DOI: 10.1126/science.1158739).
El investigador del Instituto de Biología Molecular de Barcelona (IBMB-CSIC) Enrique Martín Blanco, que trabaja en el Parc Científic de Barcelona, ha participado en este trabajo en colaboración con la investigadora de su equipo Flora Llense, así como científicos de la Universidad de Harvard (Boston, EEUU), el Instituto de Investigación del Cáncer, en Londres (Reino Unido) y el Hospital Monte Sinai de Toronto (Canadá).
Como explica Martín Blanco, 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 por la comunidad científica para desentrañar estos procesos no siempre definen la función de los genes involucrados.
«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», explica Martín Blanco. El investigador del CSIC lo ejemplifica así: «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».
El análisis combinatorio descrito en Science constituye, según Martín Blanco, «un paso más alla» en el estudio del genoma a través de la biología de sistemas. Esta disciplina, a diferencia de métodos empiricos 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 en esta investigación 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 (de color). Mediante interferencia a nivel de ARN, analizaron los diferentes cambios de color en la célula en un análisis de 18.000 combinaciones géneticas. Después, combinando los datos, lograron crear un algoritmo matemático que les permitió construir la red de conexiones funcionales controlando la cascada de JNK.
Como explica el investigador del CSIC, el método es extrapolable a otros modelos. «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.