Un nuevo método de análisis de la expresión génica en una sola célula puede mejorar diagnósticos de cáncer
24/09/2013 - E.P.
El análisis colectivo tradicional en millones de células a la vez tiende a ocultar diferencias biológicamente significativas en los genes expresados por células especializadas dentro de un tipo específico de tejido
Un equipo de investigadores afiliados al Instituto Ludwig de Investigación del Cáncer, en Auburn, Alabama, Estados Unidos, y el Instituto Karolinska, en Suecia, informan en Nature Methods de una mejora significativa de la técnica de análisis de los genes expresados en una sola célula, un avance de interés para muchos campos, desde la investigación básica a los futuros diagnósticos de cáncer.
"Hay células en los tumores y en los tejidos sanos que no están presentes en un número suficiente para permitir un análisis usando únicamente los métodos de una sola célula", explicó el autor principal, Rickard Sandberg. "Este método nos permite identificar subpoblaciones raras e importantes de las células de todo tipo de tejidos. También podemos utilizarlo para desmenuzar, con mayor rigor que nunca, cómo la expresión de conjuntos únicos de genes transforman células de un estado a otro, por ejemplo, un embrión se desarrolla en un organismo o se convierte en un tumor metastásico", puso como ejemplos.
El análisis de una sola célula de la expresión génica solventa la limitación de que se puedan ocultar diferencias biológicamente significativas dentro de una célula en un tejido determinado. El método principal para este tipo de análisis, Smart -Seq, fue desarrollado en 2012 por la empresa Illumina Biotechnology, junto con el laboratorio de Sandberg.
Para desarrollar la nueva técnica, llamada Smart- seq2, el equipo de Sandberg realizó más de 450 experimentos para mejorar su método inicial. El nuevo procedimiento recoge sistemáticamente tres a cuatro veces mayor cantidad de moléculas de ARN, que a menudo se traduce en más de 2.000 genes por célula que con los métodos actuales.
También captura secuencias de larga duración de muchos más genes, un reto pendiente en este tipo de estudios, que a menudo capturan secuencias parciales de genes expresados. Esto permitirá a los investigadores llevar a cabo un análisis más detallado de cómo las sutiles diferencias entre los mismos genes en diferentes personas, conocidas como polimorfismos de un solo nucleótido (SNP), contribuyen a las diferencias en la biología y la enfermedad.
El nuevo método es probable que sea de gran valor para la investigación del cáncer. La identificación de las subpoblaciones de células raras en los tumores y la comprensión de su papel en la supervivencia y la progresión de los cánceres puede proporcionar información muy valiosa para el desarrollo de diagnósticos y terapias dirigidas.
Un estudio publicado recientemente por investigadores de Ludwig describe, por ejemplo, cómo ciertas subpoblaciones de células en los melanomas pueden ser empujadas a un estado sensible a los medicamentos y luego destruidas por la quimioterapia. Como Smart-seq2 se basa en liberar reactivos, lo que cuesta aproximadamente una vigésima parte del kit comercializado, debería permitir a los investigadores llevar a cabo sofisticados análisis de células individuales en una escala mucho más grande.
Armados con el más eficaz y asequible Smart- seq2, el laboratorio de Sandberg está avanzando en proyectos que requieren un análisis de la expresión génica a gran escala de una sola célula.
"Hay células en los tumores y en los tejidos sanos que no están presentes en un número suficiente para permitir un análisis usando únicamente los métodos de una sola célula", explicó el autor principal, Rickard Sandberg. "Este método nos permite identificar subpoblaciones raras e importantes de las células de todo tipo de tejidos. También podemos utilizarlo para desmenuzar, con mayor rigor que nunca, cómo la expresión de conjuntos únicos de genes transforman células de un estado a otro, por ejemplo, un embrión se desarrolla en un organismo o se convierte en un tumor metastásico", puso como ejemplos.
El análisis de una sola célula de la expresión génica solventa la limitación de que se puedan ocultar diferencias biológicamente significativas dentro de una célula en un tejido determinado. El método principal para este tipo de análisis, Smart -Seq, fue desarrollado en 2012 por la empresa Illumina Biotechnology, junto con el laboratorio de Sandberg.
Para desarrollar la nueva técnica, llamada Smart- seq2, el equipo de Sandberg realizó más de 450 experimentos para mejorar su método inicial. El nuevo procedimiento recoge sistemáticamente tres a cuatro veces mayor cantidad de moléculas de ARN, que a menudo se traduce en más de 2.000 genes por célula que con los métodos actuales.
También captura secuencias de larga duración de muchos más genes, un reto pendiente en este tipo de estudios, que a menudo capturan secuencias parciales de genes expresados. Esto permitirá a los investigadores llevar a cabo un análisis más detallado de cómo las sutiles diferencias entre los mismos genes en diferentes personas, conocidas como polimorfismos de un solo nucleótido (SNP), contribuyen a las diferencias en la biología y la enfermedad.
El nuevo método es probable que sea de gran valor para la investigación del cáncer. La identificación de las subpoblaciones de células raras en los tumores y la comprensión de su papel en la supervivencia y la progresión de los cánceres puede proporcionar información muy valiosa para el desarrollo de diagnósticos y terapias dirigidas.
Un estudio publicado recientemente por investigadores de Ludwig describe, por ejemplo, cómo ciertas subpoblaciones de células en los melanomas pueden ser empujadas a un estado sensible a los medicamentos y luego destruidas por la quimioterapia. Como Smart-seq2 se basa en liberar reactivos, lo que cuesta aproximadamente una vigésima parte del kit comercializado, debería permitir a los investigadores llevar a cabo sofisticados análisis de células individuales en una escala mucho más grande.
Armados con el más eficaz y asequible Smart- seq2, el laboratorio de Sandberg está avanzando en proyectos que requieren un análisis de la expresión génica a gran escala de una sola célula.
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