Desarrollan un nuevo sistema de análisis genético más completo y rápido
El nuevo método permite reconocer las complejas interconexiones funcionales entre genes que encierran procesos celulares como la cicatrización o la metástasis
Un equipo, con participación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), 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. El investigador del Instituto de Biología Molecular de Barcelona (CSIC), Enrique Martín Blanco, participa 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 ejemplifica esta idea: “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”.
En palabras de Martín Blanco, el análisis combinatorio descrito en Science constituye “un paso más allá” en el estudio del genoma a través de la biología de sistemas. Esta disciplina, a diferencia de métodos empíricos 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 genéticas. 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”, explica. 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.
Chris Bakal, Rune Linding, Flora Llense, Elleard Heffern, Enrique Martin-Blanco, Tony Pawsony, Norbert Perrimon; "Phosphorylation Networks Regulating JNK Activity in Diverse Genetic Backgrounds"; Science 2008. Vol. 322. no. 5900, pp. 453 – 456.
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