Desarrollan algoritmos que simplifican enormemente la búsqueda de nuevos “genes cancerosos”

Se estima que el número de casos de cáncer en todo el mundo se duplicará para 2040.

Esto hace que la búsqueda de genes que causen cáncer sea aún más importante.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Berna y del Inselspital, Hospital Universitario de Berna, ha desarrollado algoritmos que simplifican enormemente la búsqueda de “genes cancerosos” en una parte poco comprendida de nuestro genoma.

El cáncer es causado por mutaciones en el genoma de las células.

Las células mutadas crecen de forma incontrolada, se adaptan a nuevas condiciones y pueden escapar de 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 comprender 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 impulsores en los tumores se identifican en función de sus patrones de mutaciones genéticas mediante algoritmos sofisticados.

Un método tan sensible debe calibrarse cuidadosamente.

“Piense en la balanza en su hogar, que debe ajustarse de vez en cuando para mostrar el peso correcto.

De manera similar, los métodos para buscar genes conductores deben calibrarse usando” puntos de referencia “, es decir, conjuntos de genes cancerígenos conocidos“, dice Rory Johnson.

Realiza su investigación en el Departamento de Investigación Biomédica de la Universidad de Berna (DBMR) y 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, lo que facilita significativamente la búsqueda de los investigadores de nuevos genes impulsores del cáncer.

Genes del cáncer en la “materia oscura” de nuestro genoma

El término “materia oscura” de nuestro genoma se refiere a más del 95%, que no contiene instrucciones para construir proteínas.

Numerosos estudios indican que una parte de esta “materia oscura”, llamada ARN largos no codificantes o “ARNnc (lncRNA)”, juega un papel importante en la tumorigénesis y la progresión del cáncer.

Si consideramos que el ADN (ácido desoxirribonucleico) es el modelo fijo para un organismo, entonces el ARN (ácido ribonucleico) representa una lectura “en tiempo real” de ese modelo que cambia dinámicamente en respuesta a las necesidades de la célula y el organismo.

Hasta la fecha, se han estudiado los roles biológicos y los mecanismos moleculares de solo una pequeña fracción de estos lncRNA.

“Los lncRNA de cáncer que provocan tumores representan un nuevo y emocionante enfoque para el desarrollo de terapias contra el cáncer“, dice Andrés Lanzos, primer autor del estudio del DBMR e Inselspital, University Hospital Bern, y NCCR RNA & Disease.

Los investigadores del cáncer han centrado tradicionalmente sus esfuerzos en los aproximadamente 19,000 genes codificadores de proteínas “clásicos” en el genoma humano.

Para estos genes, existe un punto de referencia desde hace mucho tiempo, que consiste en genes que desempeñan un papel en la tumorigénesis y el desarrollo del cáncer.

El equipo dirigido por Rory Johnson se centra en la búsqueda de lncRNAs de cáncer utilizando mapas de mutaciones tumorales del Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer.

Para esto, los investigadores han desarrollado métodos estadísticos para identificar los lncRNA de 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 este propósito, el equipo reunió una lista de 122 ARN de codificación larga que han sido implicados en el cáncer con alta confianza.

“Este conjunto de datos de 122 lncRNA de cáncer ya ha demostrado ser un recurso invaluable en muchos sentidos“, dice Johnson.

El equipo lo ha utilizado para calibrar sus algoritmos para el descubrimiento de lncRNA de cáncer, y ya ha demostrado que tales algoritmos hacen predicciones de alta calidad, incluidas docenas de lncRNA de cáncer completamente nuevos.

Su algoritmo “ExInAtor” ya se ha utilizado con éxito para 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.

Este proyecto a gran escala también involucró a Mark Rubin, Director del Departamento de Investigación Biomédica (DBMR) de la Universidad de Berna y el Inselpital, Hospital Universitario de Berna.

“Estamos convencidos de que este conjunto de datos genéticos es un recurso único para comprender mejor las propiedades de esta clase de genes de lncRNA poco conocidos“, explica Johnson.

“Por un lado, esto debería ayudar a los investigadores a refinar sus métodos de búsqueda de lncRNA de cáncer, para que podamos ampliar la lista de lncRNA de cáncer, y por otro lado, esperamos que esto permita el desarrollo de una nueva generación de terapias personalizadas para pacientes con cáncer “, agrega.

Fuente: Unibe