Los estudios sobre el cáncer han virado a buscar el origen de la enfermedad en los genes. Ahora, un equipo de investigación acaba de dar un paso fundamental en este trabajo, con la identificación de unas fuentes de inestabilidad en el genoma que se asocian al desarrollo de tumores.
Este resultado ha sido fruto de un estudio internacional liderado por el investigador Pedro Martínez, del Centro Andaluz de Biología del Desarrollo (CABD) —centro mixto de la Universidad Pablo de Olavide (UPO), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Junta de Andalucía. En esta investigación se ha empleado un enfoque de aprendizaje automático en el estudio del genoma, centrado en los lugares donde se generan los bucles llamados 3R (estructuras híbridas de ADN y ARN), asociados a la inestabilidad genética y al origen del cáncer.
La investigación, publicada recientemente en la revista NAR Genomics and Bioinformatics, han permitido realizar predicciones específicas del genoma en mamíferos a través de información de secuencia y señales de secuenciación, contribuyendo en el avance de la comprensión biológica del genoma.
El equipo de científicos, compuesto por Thomas Vanhaeren y Federico Divina de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, Ludovica Cataneo de la Universidad de Bologna y Pedro Martínez del Centro Andaluz de Biología del Desarrollo (CABD), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidad Pablo de Olavide (UPO) y la Junta de Andalucía, ha realizado un enfoque bioinformático para estudiar esta dinámica de los sitios en el genoma donde se originan los bucles 3R, considerando las diferencias entre tipos celulares.
Fallos genéticos que originan los tumores
Dentro de las células, la información genética se encuentra en diversas formas como el ADN, el cual es capaz de copiarse en forma de ARN en un proceso que se conoce como transcripción. Si durante el proceso de transcripción se acumulan híbridos de ADN y ARN, se genera una fuente significativa de inestabilidad genómica asociada al origen del cáncer.
Estos investigadores han desarrollado una herramienta de aprendizaje automático con un predictor de alta precisión, capaz de identificar áreas del genoma que presentan estas fuentes de inestabilidad. “Hasta ahora, las herramientas para predecir estos sitios se basaban únicamente en la secuencia de ADN, que es esencialmente la misma en todo el organismo, por lo que no era posible predecir la formación de híbridos en tipos celulares específicos. Nuestra herramienta hace uso de datos de secuenciación masiva para generar mapas virtuales específicos de tipos celulares y tejidos”, indica Pedro Martínez, investigador del CABD y uno de los autores del estudio.
Hasta ahora, las herramientas para predecir las estructuras 3R, asociadas al origen del cáncer, se basaban únicamente en la secuencia de ADN, la cual es esencialmente la misma en todo el organismo. Esta limitación impedía predecir la formación de híbridos en tipos celulares específicos. supera este obstáculo al utilizar datos de secuenciación masiva, lo que permite generar mapas virtuales específicos para distintos tipos celulares y tejidos.
El estudio reveló una alta precisión de esta herramienta en las predicciones. Así, esta alta precisión del predictor hace posible anticipar los sitios de formación de híbridos de ADN y ARN sin necesidad de llevar a cabo los correspondientes experimentos de localización genómica, lo que puede facilitar el estudio de las bases moleculares de estas estructuras.
Además, este estudio ha generado predicciones genómicas en 51 sistemas de mamíferos a partir de ENCODE, a las que la comunidad científica puede acceder fácilmente ayudando al resto de investigación a avanzar en su comprensión de la biología de estos sitios 3R asociados al origen del cáncer. “La alta precisión de nuestro predictor hace posible anticipar los sitios de formación de híbridos de ADN y ARN sin necesidad de llevar a cabo los correspondientes experimentos de localización genómica, lo que puede facilitar el estudio de las bases moleculares de estas estructuras”, culmina Pedro Martínez.
