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Nuevo método para caracterizar de forma masiva miles de genomas individuales

Amparo Tolosa, Genética Médica News

 

Disponer de la información genómica de cada célula ofrece una nueva forma de estudiar los tejidos de un organismo. En la imagen se muestran las diferentes capas de células nerviosas en la retina. Imagen: Wei Li, National Eye Institute, National Institutes of Health, EEUU.

Investigadores de la Universidad de Oregón han desarrollado un nuevo método que permite caracterizar de forma masiva miles de genomas individuales.

Disponer de la información genómica de cada célula ofrece una nueva forma de estudiar los tejidos de un organismo,  ya que hace posible determinar cuántos y qué tipos de células los conforman, cuáles son sus diferencias genéticas o de expresión, y cómo estas características pueden modificarse a lo largo del desarrollo o la enfermedad.

A nivel técnico, los sistemas para secuenciar células individuales todavía presentan algunas limitaciones, entre las que destaca el elevado coste de construir librerías de ADN que representen a todas las células que deben ser analizadas.

El estudio, publicado en Nature Methods, utiliza una estrategia combinatoria que hace frente a esta limitación y permite producir miles de bibliotecas identificadas con códigos individuales. La aproximación consiste en que cada fragmento de información de una misma célula tenga dos códigos, de niveles diferentes, que faciliten su discriminación como parte de una célula individual respecto a las secuencias de otras células.

Mediante esta aproximación, los investigadores generaron bibliotecas genómicas para más de 16.500 células individuales, procedentes de los dos tipos de muestras con mayor interés en el área: tejidos somáticos en los que las células pueden presentar variaciones en la composición cromosómica como parte de su funcionamiento normal,  y muestras de tumores, en las que estudiar la composición celular puede informar sobre el inicio, evolución y progresión de la enfermedad.

genomas individuales

Cada fragmento de información de una misma célula tiene dos códigos, de niveles diferentes, que facilitan su discriminación como parte de una célula individual.

Concretamente, en muestras de cerebro de macaco, el equipo  evaluó la variación en el número de copias de fragmentos de ADN o CNVs, y determinó la presencia de células con aneuploidías. Por otra parte, al aplicar el método en muestras de adenocarcinoma pancreático, los investigadores pudieron diferenciar cuatro poblaciones de células diferentes en el mismo tumor. Además, los investigadores identificaron CNVs específicas de poblaciones celulares que podrían estar relacionadas con la proliferación o migración.

En el terreno de la oncología, la obtención de información genómica de células individuales presenta el potencial de estudiar la heterogeneidad celular dentro de un tumor y la evolución de las poblaciones celulares a lo largo de la progresión del cáncer o en respuesta a un tratamiento. “Un tumor está evolucionando y cambiando constantemente,” indica Andrew Adey, profesor de genética médica en la Universidad de Oregon y director del trabajo. “Si somos capaces de identificar los diferentes componentes celulares de un tumor, podemos atacar el cáncer de forma más precisa.”

De momento el método está limitado a la detección de variaciones en el número de copias de fragmentos de ADN. No obstante, los investigadores confían en poder adaptarlo para llevar a cabo detección de cambios en un único nucleótido y optimizarlo para poder obtener una mayor resolución. Dentro de las ventajas del sistema los investigadores destacan la posibilidad de caracterizar genomas a  gran escala, y el hecho de que no es necesario un equipamiento especializado con microfluidos ni técnicas de emulsificación para generar microgotas.

En el  futuro del equipo planea aumentar el tipo de información que puede obtenerse de las células individuales, e incluir por ejemplo, sus características epigenéticas. “Esto permitirá grandes avances,” señala Adey. “A través de la colaboración con otros investigadores de la universidad, esperamos empezar a utilizar esta herramienta pronto en el investigación clínica.”

Investigación original: Vitak SA, et al. Sequencing thousands of single-cell genomes with combinatorial indexing. Nat Methods. 2017 Jan 30. doi: http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.4154

Fuente: New genome-mapping technique opens new avenues for precision medicine. https://news.ohsu.edu/2017/01/30/new-genome-mapping-technique-opens-new-avenues-for-precision-medicine

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