Los investigadores de la Universidad McGill han descubierto un mecanismo celular que puede contribuir a la ruptura de la comunicación entre las neuronas en la enfermedad de Alzheimer.
Su estudio, publicado en Comunicaciones de la naturaleza se centra en el papel de las moléculas de ARN involucradas en la transmisión sináptica, el proceso a través del cual las neuronas se comunican entre sí. En el tejido cerebral de los pacientes con Alzheimer, los ARN que codifican las proteínas sinápticas se degradan más rápidamente que en las células cerebrales sanas, descubrieron los investigadores. También descubrieron que una proteína que ayuda a estabilizar estos ARN era menos abundante en las neuronas de los pacientes con Alzheimer.
Tomados en conjunto, estos hallazgos indican que los niveles inadecuados de la proteína, conocida como RBFOX1, pueden ser un factor en las conexiones defectuosas que son un sello distintivo de la enfermedad de Alzheimer, dice Hamed S. Najafabadi, autor principal del artículo y profesor asistenteen el Departamento de Genética Humana de McGill.
Una nueva pieza del rompecabezas
Aunque el Alzheimer es, con mucho, la forma más común de demencia, sus mecanismos subyacentes no se entienden completamente, y actualmente no hay tratamientos para detener su progresión. El estudio de McGill revela una nueva pieza del rompecabezas, que podría proporcionar pistas paranuevos enfoques terapéuticos.
Las células humanas producen miles de diferentes tipos de ARN para transportar información genética. Los ARN también se descomponen constantemente, y el equilibrio entre la producción y la degradación determina la cantidad de ARN presente en la célula. Sin embargo, los científicos saben relativamente poco acerca de cómo se descompone el ARNestá controlado, en gran parte porque los métodos para medir la degradación han sido costosos y no aplicables a los tejidos humanos.
La investigación previa realizada por Najafabadi había demostrado que la degradación del ARN está involucrada en diferentes enfermedades humanas. Sin embargo, la mayoría de esos hallazgos provienen de estudios en modelos de enfermedades de líneas celulares. "Queríamos medir directamente la tasa de degradación del ARN en los tejidos humanos, pero disponiblelos métodos no fueron capaces de hacer eso ", explica Najafabadi. Por lo tanto, su equipo encontró una forma de evitar ese problema". Nos dimos cuenta de que al modelar el proceso de producción y descomposición del ARN, podríamos diseñar un método matemático para calcular la degradación del ARNutilizando tecnologías genómicas existentes "
Medición de la desintegración del ARN
Para probar su nuevo enfoque, los investigadores de McGill solicitaron la ayuda de científicos de la Universidad de California, San Francisco. El equipo de California, dirigido por Hani Goodarzi, cultivó células en un laboratorio y midió la tasa de degradación del ARN utilizando un método convencionalAl mismo tiempo, los investigadores de McGill estimaron la tasa utilizando su método matemático. Los dos resultados coincidieron, validando el marco matemático.
El estudiante graduado de Najafabadi y McGill, Rached Alkallas, luego aplicó el método matemático para analizar los datos disponibles públicamente sobre los tejidos cerebrales de las personas que murieron de Alzheimer. También analizaron los tejidos cerebrales de las personas que no padecían Alzheimer. La comparación de esos dos grupos revelóLa rápida tasa de degradación del ARN y el escaso suministro de proteína RBFOX1 en los pacientes de Alzheimer.
"Todavía hay mucho que aprender sobre el papel de la degradación del ARN en el Alzheimer y otras enfermedades", dice Najafabadi. "Por ejemplo, ¿por qué hay una reducción de RBFOX1 en el Alzheimer? ¿La cantidad reducida de esta proteína es un factor de riesgo,¿O una característica de las etapas posteriores de la enfermedad? ¿Y podemos restaurar al menos parte de la función normal de las neuronas controlando la actividad de RBFOX1? "
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Materiales proporcionado por Universidad McGill . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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