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23 Septiembre 2019

Expresión mutagénica en células sanguíneas

Las células del torrente sanguíneo realizan varias funciones y, en adultos, se derivan de las células progenitoras de la médula ósea. Las mutaciones en las secuencias de ADN de estas progenitoras pueden conducir a cambios en el desarrollo de las células sanguíneas, lo que a veces resulta en un cáncer. Debido a las limitaciones técnicas, ha sido difícil dilucidar los efectos de las mutaciones de células progenitoras en el desarrollo de los hematocitos. Sin embargo, un reciente estudio reporta un método para detectar mutaciones y medir la expresión génica en células progenitoras individuales de la sangre, lo cual fue utilizado para analizar una mezcla de progenitores con o sin mutaciones en un gen vinculado al cáncer. Lo que se evidenció fue que las células precursoras que tienen la misma mutación pueden dar lugar a linajes con diferentes perfiles de expresión. Tales hallazgos revelan que el output transcripcional de mutaciones somáticas en neoplasias mieloproliferativas depende de la identidad de la célula nativa.


Precursores hematopoyéticos

Las células que circulan en el torrente sanguíneo realizan varias funciones y, en los adultos, se derivan de las células progenitoras de la médula ósea. Las mutaciones en las secuencias de ADN de estas progenitoras pueden conducir a cambios en el desarrollo de las células sanguíneas, lo que a veces resulta en un cáncer. Debido a las limitaciones técnicas, ha sido difícil dilucidar los efectos de las mutaciones de células progenitoras en el desarrollo de los hematocitos. En un reciente estudio, Nam y colaboradores reportaron un método para detectar mutaciones y medir la expresión génica en células progenitoras individuales de la sangre, y lo usaron para analizar una mezcla de progenitores con o sin mutaciones en un gen vinculado al cáncer. Lo que mostraron fue que las células precursoras que tienen la misma mutación pueden dar lugar a células con diferentes perfiles de expresión génica (DOI: 10.1038/s41586-019-1367-0).

La hematopoyesis, el proceso mediante el cual se forman células sanguíneas maduras a partir de progenitores, está estrictamente regulada. La'decisión' que toman las células progenitoras sobre en qué tipo de célula se convertirá está generalmente determinada por las señales que reciben de su entorno inmediato. Sin embargo, las mutaciones que a veces surgen en estas precursoras pueden hacer que las señales se bloqueen, se amplifiquen en exceso o simplemente se ignoren, lo que provoca el enriquecimiento o el agotamiento de tipos celulares específicos y, en algunos casos, la producción de clones cancerosos. Comprender cómo las mutaciones en células progenitoras conducen a cambios en la producción de diferentes tipos de células es un asunto clave.

Investigar cómo las mutaciones en una célula progenitora afectan su expresión génica y, por lo tanto, su identidad y función, ha sido un gran desafío, en gran medida porque las células mutantes pueden ser raras y a menudo no expresan marcadores moleculares que puedan utilizarse para separarlas físicamente de aquellas libres de mutaciones. Se han utilizado estrategias para detectar simultáneamente diferencias genéticas y medir la expresión génica en células individuales y estudiar los cambios en poblaciones de células huéspedes y donantes en individuos con un tipo de cáncer de sangre que recibieron trasplantes de células madre. Sin embargo, los enfoques combinados no se han utilizado ampliamente para examinar los efectos de las mutaciones en los genes asociados con el cáncer en el desarrollo de las células sanguíneas.

Nam y colaboradores diseñaron un método llamado "genotipificación de transcriptomas" (GoT) combinando una plataforma existente para perfilar la expresión génica con una técnica para amplificar una secuencia genética específica para detectar mutaciones en ella (figura 1). Utilizaron este método para analizar miles de células progenitoras tomadas de la médula ósea de cinco individuos con una forma de cáncer de sangre causado por mutaciones en el gen CALR, y que se caracteriza por la sobreproducción de células plaquetarias. GoT permitió a los autores determinar cuáles de las células de la muestra portaban una mutación CALR y cuáles no.

Figura 1. Análisis del estado mutacional y de la expresión génica en células individuales. 

Nam y colaboradores tomaron muestras de células progenitoras que dan lugar a células sanguíneas de individuos que tienen un tipo de cáncer de sangre que es causado por mutaciones en el gen CALR. Para distinguir las células mutantes de las no mutantes, los autores amplificaron y secuenciaron el gen CALR. Los autores también midieron los niveles de expresión génica en cada célula. Identificaron diferentes tipos celulares sobre la base de un análisis estadístico de los perfiles de expresión génica y examinaron cuáles de las células de estos diferentes tipos tenían mutaciones CALR. Ciertos tipos de células estaban enriquecidas en las células mutantes de CALR, y las mutaciones de CALR tuvieron efectos diferentes (por ejemplo, sobre la proliferación) en distintos tipos celulares.

Los autores utilizaron un análisis estadístico para "agrupar" las células progenitoras muestreadas en diferentes tipos sobre la base de sus perfiles de expresión génica (figura 1). Todos los tipos identificados contenían ambas células con y sin la mutación CALR. Sin embargo, las células mutantes eran más propensas a seguir ciertas vías de diferenciación y, por lo tanto, a convertirse en ciertos tipos de células sanguíneas. Además, Nam y sus colegas encontraron que los efectos de la mutación, cuando estaban presentes en las células progenitoras, sólo eran perceptibles en etapas posteriores de diferenciación celular; la progenie de células mutantes CALR era más abundante que la progenie de sus contrapartes no mutantes y tenía un perfil de expresión génica distinto. Tales observaciones no habrían sido posibles utilizando técnicas estándar, lo que demuestra el valor de este método.

Aunque GoT tiene sus limitaciones, es probable que pueda ser abordado adaptándolo a los nuevos flujos de trabajo de una sola célula. En primer lugar, exige actualmente que se conozca de antemano la identidad del gen mutado, o de un pequeño grupo de genes potencialmente mutados. Como ejemplo, los autores utilizaron una versión multiplexada de su análisis que puede apuntar simultáneamente a múltiples partes preespecificadas de la secuencia genética para investigar tres genes. Si no se han especificado previamente para su análisis mutaciones, genes o regiones específicas del genoma (por ejemplo, sobre la base de una asociación con la progresión de la enfermedad), los análisis multiplexados pueden, en teoría, utilizarse para cubrir paneles más grandes de genes; sin embargo, esto podría no ser rentable.

Segundo, la GoT es menos efectiva para detectar mutaciones que ocurren cerca de la mitad de un gen que aquellas que ocurren cerca de los extremos. Una solución a este problema sería utilizar una plataforma de menor rendimiento que permita el análisis de transcripciones completas de ARN en células individuales; en teoría, este enfoque podría detectar mutaciones en cualquier parte de las partes de los genes codificantes. Nam y sus colegas presentan un enfoque alternativo al mostrar que una técnica llamada secuenciación de nanoporos, en la que las transcripciones completas se secuencian al pasarlas a través de un poro diminuto, es compatible con su plataforma de alto rendimiento.

Tercero, la GoT no puede detectar mutaciones en secuencias genéticas que no se transcriben pero que pueden afectar la expresión génica. La investigación de tales secuencias podría ser posible combinando GoT con una técnica que mida el grado de accesibilidad de ciertas secuencias de ADN en una célula a las enzimas.

En teoría, la genotipificación de transcriptomas y otros enfoques similares podrían utilizarse para estudiar cualquier tipo de cáncer. Tienen el potencial de determinar con precisión los efectos de las mutaciones en genes conocidos en estados de desarrollo celular posteriores y establecer si ciertas mutaciones son suficientes para inducir el cáncer. Estos conocimientos, a su vez, podrían aclarar los mecanismos que subyacen a la evolución de los linajes clónicos de células en el cáncer.

Fuente bibliográfica

How mutations express themselves in blood-cell production

Siddharth Raju & Chun Jimmie Ye

Department of Medicine, Institute for Human Genetics, and at the Bakar Institute for Computational Health Sciences, University of California, San Francisco, San Francisco, California 94143, USA.

DOI: 10.1038/d41586-019-02028-2

Ciencia y Medicina

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