Cr\u00e9dito: DOI: 10.1038\/s41587-021-01160-7 <\/p>\n
Hay millones de mutaciones y otras variaciones gen\u00e9ticas en el c\u00e1ncer. Sin embargo, comprender cu\u00e1l de estas mutaciones es un \u00abconductor\u00bb impactante del tumor en comparaci\u00f3n con un \u00abpasajero\u00bb inocuo y qu\u00e9 le hace cada uno de los conductores a la c\u00e9lula cancerosa ha sido una tarea desafiante. Muchos estudios se basan en enfoques personalizados, lentos y espec\u00edficos de genes que brindan vistas unidimensionales de los impactos funcionales m\u00e1s amplios de una mutaci\u00f3n dada. Alternativamente, las predicciones computacionales pueden proporcionar informaci\u00f3n funcional, pero esos hallazgos luego deben confirmarse mediante experimentos. <\/p>\n
Ahora, en un informe publicado en Nature Biotechnology, un equipo de investigaci\u00f3n del Instituto Broad del MIT y Harvard ha presentado un m\u00e9todo de alta resoluci\u00f3n y escala masiva para evaluar funcionalmente un gran n\u00famero de mutaciones codificantes de prote\u00ednas simult\u00e1neamente, uno que arroja resultados ricos informaci\u00f3n fenot\u00edpica y que potencialmente podr\u00eda usarse para estudiar cualquier mutaci\u00f3n en cualquier gen en el c\u00e1ncer y quiz\u00e1s en otras enfermedades. Sus resultados, obtenidos a trav\u00e9s de experimentos de prueba de concepto con l\u00edneas celulares de c\u00e1ncer, tambi\u00e9n muestran que las mutaciones individuales pueden tener un espectro de efectos no solo en sus genes afectados, sino tambi\u00e9n en las v\u00edas moleculares y el estado celular en su conjunto, y agregan matices a la pr\u00e1ctica aceptada desde hace mucho tiempo de dividir las mutaciones del c\u00e1ncer en los llamados \u00abimpulsores\u00bb y \u00abpasajeros\u00bb.<\/p>\n
\u00abCuando observa los datos gen\u00e9ticos de los tumores de los pacientes, ve que la mayor\u00eda de las mutaciones asociadas con el c\u00e1ncer en realidad son bastante raros, lo que significa que tenemos pocos conocimientos sobre lo que hacen estas mutaciones\u00bb, dijo Jesse Boehm del Programa de C\u00e1ncer de Broad, quien fue coautor principal del estudio con Aviv Regev, miembro del instituto central de Broad ahora en Genentech, un miembro del Grupo Roche. \u00abPara que la medicina de precisi\u00f3n del c\u00e1ncer se convierta en una realidad, necesitamos una comprensi\u00f3n firme de la funci\u00f3n de cada mutaci\u00f3n, pero un gran desaf\u00edo ha sido definir un enfoque experimental que podr\u00eda implementarse en el laboratorio a la escala requerida. Este nuevo m\u00e9todo puede ser el herramienta que necesitamos\u00bb.<\/p>\n
El nuevo m\u00e9todo, llamado fenotipado de impacto variante basado en la expresi\u00f3n de una sola c\u00e9lula (sc-eVIP), se basa en el enfoque Perturb-seqan desarrollado en 2016 por Regev y sus colegas para manipular genes y explorar las consecuencias de esas manipulaciones utilizando secuenciaci\u00f3n de ARN unicelular de alto rendimiento y eVIP, un m\u00e9todo tambi\u00e9n desarrollado en 2016 por Boehm y sus colegas para perfilar variantes de c\u00e1ncer a baja escala utilizando mediciones de ARN. Si bien los ensayos Perturb-seq originalmente se basaron en CRISPR para introducir mutaciones en las c\u00e9lulas, el equipo de sc-eVIP adopt\u00f3 un enfoque basado en la sobreexpresi\u00f3n, dise\u00f1ando construcciones de genes con c\u00f3digo de barras de ADN para cada mutaci\u00f3n de inter\u00e9s e introduci\u00e9ndolas en grupos de c\u00e9lulas de tal manera que las c\u00e9lulas expresaron los genes mutados a niveles m\u00e1s altos de lo normal. <\/p>\n
Al registrar el perfil de expresi\u00f3n de cada c\u00e9lula perturbada mediante secuenciaci\u00f3n de ARN de una sola c\u00e9lula, el equipo pudo identificar qu\u00e9 mutaci\u00f3n portaba una c\u00e9lula determinada (seg\u00fan los c\u00f3digos de barras \u00fanicos de las construcciones) y examinar el impacto m\u00e1s amplio de la mutaci\u00f3n en la c\u00e9lula. estado general de la expresi\u00f3n. Este enfoque proporciona una vista muy detallada del impacto de una mutaci\u00f3n en una variedad de v\u00edas y circuitos moleculares, y no necesita ser adaptado para cada nuevo gen estudiado.<\/p>\n
\u00abEn cierto sentido, estamos usando el c\u00e9lula como un biosensor\u00bb, dijo Oana Ursu, becaria postdoctoral en el laboratorio Regev, anteriormente dentro del Observatorio de C\u00e9lulas Klarman de Broad y ahora en Genentech, y coautora del estudio con JT Neal, l\u00edder de grupo s\u00e9nior en Broad’s Cancer Programa. \u00abAl observar los cambios de expresi\u00f3n que tienen lugar cuando sobreexpresamos un gen mutado, podemos saber si tiene un impacto significativo. Pero tambi\u00e9n podemos comparar y categorizar las variantes en funci\u00f3n de los cambios que desencadenan y buscar patrones en la biolog\u00eda. afectan\u00bb.<\/p>\n
\u00abLa mayor\u00eda de las tecnolog\u00edas desarrolladas para interpretar las variantes de codificaci\u00f3n hasta ahora han sido muy escalables, pero han tenido lecturas relativamente simples como la viabilidad celular o tal vez han observado un solo rasgo. Su contenido de informaci\u00f3n ha han sido bajos, y se necesita mucho trabajo para optimizarlos\u00bb, dijo Neal. \u00abCon sc-eVIP, hemos dise\u00f1ado un enfoque integral que es de alto rendimiento y rico en informaci\u00f3n, lo que podr\u00eda ser una gran ayuda para los estudios de variante a funci\u00f3n a gran escala\u00bb.<\/p>\n
Para probar sc- Para aprovechar el potencial de eVIP, el equipo eligi\u00f3 estudiar TP53, el gen mutado con mayor frecuencia en el c\u00e1ncer, y KRAS, que codifica un oncog\u00e9n clave responsable del crecimiento anormal de muchos tipos de c\u00e1ncer. Neal, Ursu y sus colaboradores generaron construcciones que conten\u00edan 200 mutaciones conocidas de TP53 y KRAS (incluidas las mutaciones asociadas con el c\u00e1ncer y las mutaciones de control que se sabe que no afectan la funci\u00f3n de los genes) y las introdujeron en 300\u00a0000 c\u00e9lulas de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n y capturaron el perfil de expresi\u00f3n individual de cada c\u00e9lula. Con base en esos perfiles, el equipo clasific\u00f3 cada mutaci\u00f3n como \u00abde tipo salvaje\u00bb (es decir, funcionalmente indistinguible del gen no mutado) o \u00absupuestamente impactante\u00bb, a partir de ah\u00ed definiendo a\u00fan m\u00e1s las mutaciones en funci\u00f3n de si redujeron o mejoraron la funci\u00f3n del gen. .<\/p>\n
Los perfiles tambi\u00e9n revelaron el impacto m\u00e1s amplio de cada mutaci\u00f3n en el estado celular, en funci\u00f3n de c\u00f3mo cambi\u00f3 la actividad de una variedad de v\u00edas en c\u00e9lulas individuales. Por ejemplo, los datos de sc-eVIP revelaron mutaciones de KRAS que caen a lo largo de un continuo en la forma en que impactan el estado celular a nivel de la poblaci\u00f3n, desde no tener impacto hasta influir en cambios sutiles en la abundancia celular hasta causar la activaci\u00f3n o represi\u00f3n total de v\u00edas clave en la mayor\u00eda. de c\u00e9lulas Estos hallazgos sugieren que diferentes mutaciones dentro del mismo gen pueden influir en el estado celular a lo largo de un espectro de impacto. <\/p>\n
\u00abLa comunidad del c\u00e1ncer ha adoptado durante mucho tiempo un marco conceptual binario de mutaciones ‘conductoras’, que promueven el desarrollo y la progresi\u00f3n del c\u00e1ncer, frente a mutaciones ‘pasajeras’, que son completamente inertes y simplemente surgieron en el camino \u00ab, se\u00f1al\u00f3 Boehm. \u00abEstos hallazgos iniciales sugieren que, biol\u00f3gicamente, esas categor\u00edas son probablemente demasiado simplistas, que en realidad hay un continuo de impacto funcional desde inerte hasta completamente tumorig\u00e9nico\u00bb.<\/p>\n
Si bien el equipo se centr\u00f3 en los genes y mutaciones asociados con el c\u00e1ncer para este estudio , observaron que sc-eVIP es independiente del gen, altamente escalable y que el uso de la secuenciaci\u00f3n de ARN de una sola c\u00e9lula como lectura ofrece un enfoque eficiente y generalizable para producir datos fenot\u00edpicos ricos. Tambi\u00e9n calcularon que deber\u00eda ser posible caracterizar a fondo la mayor\u00eda de las mutaciones con solo 20 a unos pocos cientos de c\u00e9lulas. Con base en esos n\u00fameros, es posible que sc-eVIP genere un primer borrador de mapa funcional de m\u00e1s de 2 millones de variantes en aproximadamente 200 genes de c\u00e1ncer conocidos con 71 millones de c\u00e9lulas. <\/p>\n
\u00abSi podemos mapear d\u00f3nde encaja cada variante asociada con el c\u00e1ncer en el continuo de impacto en una variedad de c\u00e1nceres y tipos de c\u00e9lulas\u00bb, dijo Boehm, \u00abtendremos una mejor comprensi\u00f3n de c\u00f3mo la interacci\u00f3n de variantes afecta el estado celular, que a su vez afecta el desarrollo, el crecimiento y la respuesta del c\u00e1ncer. Tal conocimiento representar\u00eda un verdadero avance hacia la medicina de precisi\u00f3n del c\u00e1ncer\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
\u00bfM\u00e1s de 60 a\u00f1os? Tiene miles de millones de c\u00e9lulas potencialmente cancer\u00edgenas. M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Oana Ursu et al, fenotipado masivo en paralelo de variantes de codificaci\u00f3n en el c\u00e1ncer con Perturb-seq, Nature Biotechnology (2022). DOI: 10.1038\/s41587-021-01160-7 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Biotechnology <\/p>\n Proporcionado por Broad Institute of MIT y Harvard Cita<\/strong>: Nuevo m\u00e9todo de alto rendimiento enormemente ampl\u00eda la vista de c\u00f3mo las mutaciones afectan a las c\u00e9lulas (21 de enero de 2022) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-01-high-throughput-method-greatly-view-mutations.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: DOI: 10.1038\/s41587-021-01160-7 Hay millones de mutaciones y otras variaciones gen\u00e9ticas en el c\u00e1ncer. Sin embargo, comprender cu\u00e1l de estas mutaciones es un \u00abconductor\u00bb impactante del tumor en comparaci\u00f3n con un \u00abpasajero\u00bb inocuo y qu\u00e9 le hace cada uno de los conductores a la c\u00e9lula cancerosa ha sido una tarea desafiante. Muchos estudios se basan … Continuar leyendo \u00abNuevo m\u00e9todo de alto rendimiento ampl\u00eda enormemente la visi\u00f3n de c\u00f3mo las mutaciones afectan a las c\u00e9lulas\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-6225","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6225","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6225"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6225\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6225"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6225"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6225"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}