Similitudes entre los genes y Facebook
Los genes influyen los unos en los otros de manera similar a como la red social Facebook sugiere amigos, según un estudio publicado en la versión en Internet de Nature Methods. El trabajo fue financiado en parte por el proyecto CANCERPATHWAYS («Rutas moleculares del desarrollo en la Drosophila como modelo del cáncer humano»), dotado con 3 millones de euros en virtud del tema de Salud del Séptimo Programa Marco (7PM) de la Unión Europea. CANCERPATHWAYS cuenta con la participación de especialistas de Alemania, España, Hungría, Austria y Reino Unido. Científicos del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) y del Centro Alemán de Investigación sobre el Cáncer (DKFZ) de Heidelberg (Alemania) han desarrollado un método con el que descubrir los efectos combinados de genes. Se espera que este método facilite la comprensión de la manera en que unos genes amplifican, anulan o enmascaran los efectos de los otros. Si dos personas tienen muchos amigos en común en Facebook, lo más probable es que se conozcan, aunque uno no tenga al otro como amigo en esta red social, recuerdan los principales autores de este trabajo, Wolfgang Huber del EMBL y Michael Boutros del DKFZ. Según explicaron, los genes que presentan perfiles de interacción genética similares tienen probabilidades de influir en los efectos ejercidos por cada uno. De acuerdo con el Dr. Huber y el profesor Boutros, gracias a su nuevo método, en adelante los científicos podrán proponer tales «amigos», es decir, genes que probablemente afecten a los mismos procesos celulares. A largo plazo, aventuran, esto podría servir para predecir la evolución de pacientes y, en consecuencia, adaptar el tratamiento de enfermedades como el cáncer. Para comprender las conexiones existentes entre la configuración genética y características como la propensión a enfermedades, es frecuente tener que consultar estudios de asociación de genoma completo, en los que se comparan variantes genéticas de personas afectadas por una patología concreta con las de otras personas sanas. Tales estudios han permitido vincular un gran número de genes a múltiples enfermedades, pero muchos de esos vínculos son débiles o imprecisos, quizás porque muchas veces los genes no actúan por sí solos, opinan los autores. Los efectos de un gen concreto pueden depender del resto de genes que posee determinada persona, y el método recién desarrollado por el Dr. Huber y el profesor Boutros permite revelar y medir tales efectos combinados. Según indican estos científicos en el artículo publicado en Nature Methods, «el análisis de redes sintéticas de interacciones genéticas puede revelar de qué manera los sistemas biológicos alcanzan un grado elevado de complejidad con un repertorio limitado de componentes. Diversos estudios con levaduras y bacterias se han valido de colecciones de cepas delecionadas para construir matrices de perfiles de interacción cuantitativos y deducir las funciones de genes. Sin embargo, ha habido dificultades para aplicar con fiabilidad planteamientos similares en organismos superiores.» En el estudio referido, los autores seleccionaron un conjunto de genes importantes para la señalización celular y, aplicando una técnica llamada ARN de interferencia (ARNi), silenciaron pares de genes de forma simultánea y compararon los efectos con lo que ocurría al silenciar uno y otro de los componentes de cada par. De este modo, lograron identificar un componente nuevo en un proceso de señalización celular denominado ruta Ras, que está implicado en la proliferación celular y que se sabe que falla en células tumorales. «En este estudio evaluamos los fenotipos combinados de todos los tratamientos ARNi por pares mediante ocho mediciones independientes, incluyendo todas las combinaciones posibles de dos reactivos ARNi para ambos genes objetivo», explican en el artículo. «Se han propuesto distintas definiciones matemáticas de las interacciones genéticas. Nosotros aplicamos el método más extendido, la desviación de la multiplicatividad.» Los investigadores consideran que este método «les permitió identificar redes difusas de genes en interacción enriquecidas sustancialmente en pares de interacción conocida. Esto indica que el modelo es válido para deducir interacciones significativas desde el punto de vista biológico a partir de las características fenotípicas observadas». Y concluyen que «el sólido diseño experimental y el riguroso análisis estadístico proporcionan un marco para la realización de estudios en otro sistema modelo, incluidas las células humanas».Para más información, consulte: Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL): http://www.embl.de/ Nature Methods: http://www.nature.com/nmeth/index.html
Países
Austria, Alemania, España, Hungría, Reino Unido