Comprender las mutaciones específicas que contribuyen a las diferentes formas de cáncer es fundamental para mejorar el diagnóstico y el tratamiento. Pero las limitaciones en la tecnología de secuenciación del ADN dificultan la detección de algunas mutaciones importantes que a menudo están relacionadas con el cáncer, como la pérdida o la duplicación de partes de los cromosomas..
Ahora, los métodos desarrollados por los científicos informáticos de Princeton permitirán a los investigadores identificar con mayor precisión estas mutaciones en el tejido canceroso, proporcionando una imagen más clara de la evolución y propagación de los tumores de lo que era posible anteriormente.
Se sabe que se producen pérdidas o duplicaciones en los cromosomas en la mayoría de los tumores sólidos, como los de ovario, páncreas, mama y próstata. A medida que las células crecen y se dividen, los deslices en los procesos de copia y separación del ADN también pueden provocar la eliminacióno la duplicación de genes individuales en los cromosomas, o la duplicación del genoma completo de una célula, los 23 pares de cromosomas humanos. Estos cambios pueden activar genes que promueven el cáncer o inactivar genes que inhiben el crecimiento canceroso.
"Son eventos impulsores importantes en el cáncer por derecho propio, e interactúan con otros tipos de mutaciones en el cáncer", dijo Ben Raphael, profesor de informática y coautor de los estudios con Simone Zaccaria, ex postdoctoralinvestigador asociado en Princeton.
Aunque la ciencia médica ha reconocido las mutaciones como partes críticas del desarrollo del cáncer, identificar estas pérdidas o duplicaciones en los cromosomas es difícil con la tecnología actual. Esto se debe a que las tecnologías de secuenciación de ADN no pueden leer cromosomas completos de un extremo a otro. En cambio, las tecnologías permiten a los investigadorespara secuenciar fragmentos del cromosoma, a partir de los cuales se ensambla una imagen de la hebra completa. La debilidad de este método es que no puede identificar fácilmente los huecos en la hebra de ADN o las áreas de duplicación.
Para abordar este problema, Raphael y Zaccaria crearon nuevas herramientas matemáticas que permiten a los científicos buscar en la vasta colección de fragmentos de ADN y descubrir si faltan piezas o si hay duplicados. Los algoritmos, denominados HATCHet y CHISEL, se describen en detalle por separadopublicaciones el 2 de septiembre en Nature Communications y Biotecnología de la naturaleza .
"Todas las células que está secuenciando provienen del mismo proceso evolutivo, por lo que puede juntar las secuencias de una manera que aproveche esta información compartida", dijo Zaccaria, quien pronto comenzará a ocupar puestos como investigador principal en el University College.London Cancer Institute y científico investigador visitante del Francis Crick Institute de Londres.
"La realidad es que la tecnología para secuenciar el ADN en células individuales tiene limitaciones, y los algoritmos ayudan a los investigadores a superar estas limitaciones", dijo Raphael. "Idealmente, tanto las tecnologías de secuenciación como los algoritmos continuarán mejorando en conjunto".
El grupo de investigación de Raphael tiene múltiples colaboraciones con investigadores del cáncer que están comenzando a aplicar los algoritmos HATCHet y CHISEL a secuencias de varios tipos de muestras de pacientes y modelos experimentales.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Princeton, Escuela de Ingeniería . Original escrito por Molly Sharlach. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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