06 de febrero de 2004
Investigadores adaptan la interferencia de ARN para estudiar en gran escala la función genética
Investigadores del Instituto Médico Howard Hughes (HHMI) que
se encuentran en la Facultad de Medicina de Harvard desarrollan y
prueban un método para determinar la función de una gran
cantidad de genes. En una prueba de la técnica, los
investigadores caracterizaron la función en el crecimiento y en
la viabilidad de casi todos los genes del genoma de la mosca de la
fruta Drosophila.
Aunque el genoma de la mosca de la fruta fue elegido para el primer
estudio, los investigadores están seguros de que su
técnica se puede aplicar a cualquier otro organismo, incluso a
los seres humanos. “Un desafío importante ahora que se han
determinado las secuencias de muchos genomas, es extraer de esos
proyectos información funcional significativa”, dijo el
investigador del HHMI, Norbert
Perrimon, quien dirigió el estudio. “A pesar de que
existen varias metodologías analíticas que pueden medir
el nivel de expresión génica o la interacción
entre proteínas, nuestra metodología representa, en
realidad, el primer método de alto rendimiento de un examen
genético de un genoma completo que permite la
interrogación sistemática de la función de cada
gen”.
“Nuestra metodología representa, en realidad, el primer método de alto rendimiento de un examen genético de un genoma completo que permite la interrogación sistemática de la función de cada gen”.
Norbert Perrimon
El equipo de investigación, que incluía a Perrimon y a
sus colegas de la Facultad de Medicina de Harvard, de la Universidad de
Heidelberg y del Instituto de Genética Molecular del Max Planck,
en Alemania, describió su técnica en el número del
6 de febrero de 2004, de la revista Science.
La técnica de examen genético que desarrollaron
Perrimon y sus colegas se basa en métodos desarrollados que
corresponden a una de las áreas más populares de la
biología, la investigación de la interferencia de ARN
(iARN). En la iARN, el ARN de doble cadena (ARNdc) que corresponde al
ARN mensajero producido por un gen determinado degrada a ese ARN
mensajero -destruyendo la función de ese gen en una
célula-. La iARN se utiliza extensamente como una herramienta de
investigación para eliminar selectivamente las contribuciones
celulares de genes individuales con el objetivo de estudiar su
función.
En su técnica de examen genético masivo, Perrimon y
sus colegas primero crearon una biblioteca de 21.000 ARNdc, los que
correspondían a cada uno de los más de 16.000 genes que
se encuentran en el genoma de Drosophila. Luego aplicaron cada
una de estas moléculas de ARNdc a cultivos de células de
Drosophila y estudiaron la forma en la que la anulación
de la función de un gen diana afectaba la cantidad de
células de los cultivos. Esta medida básica, dijo
Perrimon, reveló genes que están involucrados no
sólo en el crecimiento celular general, sino también en
el ciclo celular, la supervivencia celular y otras funciones
semejantes.
Luego, los investigadores seleccionaron 438 genes para
caracterizarlos en mayor detalle. La degradación de estos genes
afectó profundamente el número de células.
“A partir de este subconjunto, encontramos a muchos que
producían proteínas involucradas en procesos
metabólicos generales, tales como los ribosomas que son
componentes de la maquinaria de síntesis proteica”, dijo
Perrimon. “Pero también encontramos genes que son
más específicos para la supervivencia celular”.
Según Perrimon, sólo el 20 por ciento de los genes que
fueron identificados tenían mutaciones correspondientes -una
característica importante para estudiar la función de los
genes-. “La metodología clásica para estudiar la
función de los genes es identificar mutaciones en los mismos y
seleccionar los que produzcan fenotipos interesantes que ayuden a
comprender la función”, dijo Perrimon. “Pero esta
metodología nunca nos ha dado realmente acceso a todo un
conjunto de genes. Sin embargo, con esta tecnología de alto
rendimiento, podemos estudiar la función de un conjunto completo
de genes. Podemos identificar sistemáticamente todos los genes
que están involucrados en un proceso”.
Los investigadores también encontraron que una gran
proporción de genes identificados en el estudio genómico
no codifican para proteínas conocidas, “lo que significa
que hay una gran cantidad de proteínas que aún no han
sido identificadas”, dijo Perrimon.
Perrimon acentuó que “a pesar de que en este
artículo describimos la aplicación de esta técnica
sólo a un análisis específico -el efecto sobre el
número de células- ya estamos aplicando la
metodología para determinar las funciones de genes en muchos
otros aspectos de la transducción de señales y de la
biología celular. Estamos utilizando la técnica para
estudiar la función de genes de vías involucradas en la
comunicación entre células y aquellas que están
asociadas al cáncer; así como aspectos de la
biología celular tales como la forma celular y la
organización del citoesqueleto”.
Una vez que los investigadores acumulen datos sobre la
función de genes a partir de muchos de estos análisis,
dijo Perrimon, podrán comenzar a agrupar genes según las
características de sus respuestas en tales análisis.
Tales agrupaciones serán una guía para estudios
biológicos adicionales tendientes a mapear la maquinaria
proteica celular funcional que los genes producen en los organismos
vivientes.
“La idea es que con esta información podríamos
ser capaces de conectar varias proteínas juntas, sugiriendo que
podrían funcionar ya sea en la misma vía o que
podrían ser parte de la misma maquinaria molecular de la
célula”, dijo Perrimon.
El análisis de iARN contribuirá a la búsqueda
de nuevas drogas, dijo. “Un aspecto apasionante de esta
metodología es que podemos combinar nuestro análisis con
la investigación de compuestos terapéuticos
potenciales”, dijo. “Uno de los grandes problemas de la
industria farmacéutica es que los investigadores pueden
descubrir compuestos farmacológicamente activos pero no tienen
idea de cuáles son sus blancos de ataque en la célula.
Sin embargo, sería posible realizar estudios genéticos
coordinados -uno para los compuestos que interfieren con una vía
que es blanco de ataque y un estudio genético de interferencia
de ARN para genes que actúan en esa vía-. Esta
correlación permitiría relacionar de una forma mucho
más útil a los compuestos con las proteínas que
éstos afectan”.
De forma semejante, dijo Perrimon, los investigadores puede utilizar
iARN para afectar de forma selectiva a genes que se encuentran en
células infectadas con bacterias patógenas, para
determinar cuáles afectan la capacidad de las bacterias de
infectar las células. Tal estudio genético podría
proporcionar blancos claves para drogas antibacterianas que sean
específicas para ciertos patógenos, dijo.
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