Crean en Málaga una herramienta que predice genes que pueden compensar fallos genéticos

Un equipo del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y Plataforma en Nanomedicina (IBIMA Plataforma BIONAND) ha desarrollado la herramienta junto al Departamento de Biología Molecular y Bioquímica de la Universidad de Málaga (UMA), el Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras (CIBERER) y el Instituto Nacional de Bioinformática (INB/ELIXIR-ES). Ambos centros de investigación están vinculados al Instituto de Salud Carlos III. El trabajo lo ha desarrollado el grupo de IBIMA Bases Moleculares de los Sistemas Biológicos (SIBIUMA).

La investigación parte de un fenómeno natural conocido como compensación genética funcional. Cuando un gen deja de desempeñar correctamente su función, otro gen con una actividad similar puede asumir parte de ese papel y reducir las consecuencias de la alteración.

Según la nota, identificar estas relaciones puede ser especialmente relevante en las enfermedades de origen genético. En lugar de actuar solo sobre el gen alterado, localizar otro gen capaz de realizar una función semejante podría permitir explorar estrategias para potenciar ese mecanismo compensatorio.

Según la nota, descubrir en el laboratorio todas las posibles relaciones de compensación entre genes es una tarea muy compleja. Para afrontarla, el equipo ha recurrido a la bioinformática, el análisis de redes y técnicas de aprendizaje automático, que permiten estudiar de forma conjunta grandes cantidades de información biológica.

Una red para encontrar conexiones entre genes

La metodología integra información procedente de ocho grandes recursos biomédicos. A partir de ellos, los investigadores construyeron 19 redes funcionales de genes. Entre los datos analizados figuran las relaciones entre proteínas, las funciones biológicas de los genes, su asociación con enfermedades y fenotipos, las rutas celulares en las que participan y la dependencia genética de células tumorales.

El sistema transforma las relaciones entre miles de genes en representaciones matemáticas que permiten detectar similitudes que no siempre son evidentes con un análisis convencional. Para ello emplea técnicas de representación de redes o graph embeddings, entre ellas node2vec, y diferentes métodos matemáticos de integración de datos.

El objetivo, según la nota, no es afirmar de forma automática que un gen compensará a otro. La herramienta busca reducir el número de candidatos que deben estudiarse en el laboratorio, situando en las primeras posiciones los genes con mayor probabilidad de ejercer una función compensatoria según la información disponible. El grupo ha ampliado para este estudio NetAnalyzer, una herramienta propia para procesar y analizar redes biomédicas.

Resultados en tres enfermedades

Para comprobar su funcionamiento, los investigadores probaron la herramienta con enfermedades en las que ya se conocen genes capaces de compensar el fallo de otros. El sistema situó entre sus principales candidatos los genes compensatorios conocidos en la distrofia muscular de Duchenne, la atrofia muscular espinal y la beta-talasemia. Según la nota, esto significa que la herramienta reconoce relaciones genéticas ya demostradas.

Un posible papel en el cáncer

La compensación genética también puede beneficiar a las células tumorales, que pueden aprovecharla para sobrevivir y adaptarse a determinados tratamientos. Por ello, los investigadores estudiaron su posible aplicación en cáncer. El trabajo analiza casos ya conocidos en cáncer de próstata y cáncer de mama, en los que unos genes pueden asumir funciones de otros y contribuir a que las células tumorales sigan funcionando pese al tratamiento.

Según la nota, identificar estos mecanismos podría ayudar en el futuro a entender por qué algunos tumores dejan de responder a determinados tratamientos y a buscar nuevas estrategias frente a esa resistencia.

Limitaciones y próximos pasos

Los propios autores señalan algunas limitaciones. Los mecanismos de compensación pueden variar según el tejido y el contexto celular, y el modelo se basa en la información disponible en bases de datos biológicas, por lo que los genes más estudiados pueden estar mejor representados. La incorporación de datos de expresión génica en distintos tejidos y a nivel de célula individual podría mejorar su capacidad predictiva.

El siguiente paso será comprobar experimentalmente si la compensación se produce realmente y en qué tejidos o tipos celulares. El artículo plantea, entre otras posibilidades futuras, el uso de moléculas capaces de aumentar la actividad de genes compensatorios y tecnologías basadas en ARN. La nota precisa que estas aplicaciones son un paso posterior, ya que el sistema sirve principalmente para identificar y priorizar dianas que deberán validarse con experimentos biológicos y estudios preclínicos.

Elaborado a partir de información de Servicio Andaluz de Salud (nota original).