Uno de los grandes desafíos en biología consiste en encontrar formas de estudiar diferentes sistemas biológicos en las células simultáneamente para comprender cómo funcionan juntos para mantener la vida. En biología celular, estudiar un sistema ahora es relativamente fácil pero, por primera vez, un equipoen Cambridge han encontrado una manera de estudiar simultáneamente tres aspectos cruciales de la biología celular dentro de la misma célula.
Esta técnica, desarrollada como una colaboración entre el Instituto Babraham, el Instituto Europeo de Bioinformática EMBL-EBI y la Universidad de Edimburgo e informada hoy 22 de febrero de 2018 en Comunicaciones de la naturaleza , se denomina nucleosoma unicelular, metilación, secuenciación de la transcripción o scNMT-seq. Proporciona información detallada sobre tres aspectos fundamentales estrechamente vinculados de la biología. Lo más emocionante es que, al comparar entre células individuales, el equipo espera revelar diferencias que podríandesempeñan papeles clave tanto en las primeras etapas de la vida como en las primeras etapas de enfermedades como el cáncer.
Nuestros genes se empaquetan en células al envolverlos alrededor de estructuras de proteínas llamadas nucleosomas. La forma en que los genes están envueltos puede afectar la actividad del gen, ya sea que el gen esté "activado" o "desactivado". La actividad del gen también se ve afectada por marcadores epigenéticos comoMetilación del ADN: cambios químicos en el ADN que afectan la forma en que se leen los genes. Los genes activos producen mensajes moleculares llamados ARN a través de un proceso llamado transcripción. En pocas palabras, los nucleosomas y la metilación pueden afectar la transcripción que conduce a cambios en las células.
scNMT-seq únicamente permite a los científicos examinar directamente las conexiones entre nucleosomas, metilación y transcripción. Las diferencias en estos sistemas permiten que las células se especialicen para formar todas las diferentes partes del cuerpo y también ayuda a nuestras células a responder al mundo cambiante que nos rodea.El uso de scNMT-seq para detectar cambios también podría ser crítico para detectar las primeras etapas de las enfermedades genéticas, mucho antes de que puedan ser detectadas por la medicina convencional.
Los enfoques de biología celular clásica estudian los resultados promediados recolectados de muchas células, lo que significa que se pierden las diferencias clave de célula a célula. Sin embargo, los científicos creen que esta variabilidad entre las células podría ser la clave de diferencias más grandes. Cada vida comienza como un pequeño número decélulas y se desarrolla para producir cientos de diferentes tipos de células. scNMT-seq permite a los investigadores estudiar los efectos de los cambios en las células individuales y podría proporcionar evidencia concluyente de que pueden convertirse en diferencias importantes tanto en el desarrollo como en la enfermedad.
Co-primer autor, Ricard Argelaguet, estudiante de doctorado en el Instituto Europeo de Bioinformática EMBL-EBI, dijo: "Esta técnica representa un paso importante hacia una caracterización integral de la biología unicelular. Combinado con los enfoques computacionales correctos,scNMT-seq tiene el potencial de revelar mecanismos no descubiertos de regulación génica, tanto en desarrollo como en enfermedad ".
El coautor, el Dr. Stephen Clark, investigador postdoctoral en el Instituto Babraham, dijo: "Los métodos para estudiar la expresión génica o los reguladores epigenéticos en células individuales están bastante establecidos. Sin embargo, esta es la primera vez que hemos podidomedir múltiples características al mismo tiempo que medir qué genes se están expresando. Esta técnica nos ayudará a comprender cómo los diferentes mecanismos epigenéticos trabajan juntos para determinar cómo se ven y se comportan las células ".
El profesor Wolf Reik, Jefe del Laboratorio de Epigenética del Instituto Babraham y co-científico principal de esta investigación, dijo: "La transcripción en células individuales puede variar entre tipos de células pero también entre células del mismo tipo. Usando nuestra nueva técnica,será capaz de comprender cómo ocurren estos cambios y qué podrían significar para el futuro de cada célula ".
El Dr. Oliver Stegle, líder del grupo en el Instituto Europeo de Bioinformática EMBL-EBI y co-científico principal en esta investigación, dijo: "Nuestro método combina estudios biológicos precisos y enfoques computacionales complejos para integrar múltiples aspectos de la biología celular. Estonos ofrece una visión única de las relaciones entre la epigenética y la actividad genética y nos ayudará a comprender mejor los procesos que convierten una sola célula en los diferentes tipos de células del cuerpo ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Babraham . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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