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Genome Biology. De la felicidad en Twitter a la organización del ADN

03.08.2016

Ayuda a parar el cáncer

La asortatividad, una propiedad utilizada en el análisis de redes, ayuda a identificar las proteínas responsables del plegamiento del ADN en el núcleo

Esta nueva perspectiva permite la integración de distintas colecciones de datos masivos (Big Data), facilitando el estudio de la disposición del genoma en 3D

Assortativity helps to identify the proteins that ensure the folding of DNA inside the nucleus

Los usuarios felices de Twitter tienden a conectarse con otros que también son felices. Esto confirma una propiedad de las redes sociales conocida como asortatividad: una medida de cómo las personas establecen vínculos con aquellas con las que comparten ciertos rasgos. Un trabajo ideado por Vera Pancaldi y Daniel Rico del Programa de Biología Estructural y Biocomputación del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), dirigido por Alfonso Valencia, ha redefinido esta medida en el contexto de la organización 3D del ADN en el núcleo de las células.

Tras 200 años de investigaciones sobre la estructura del núcleo de las células todavía desconocemos cómo el ADN se empaqueta en el núcleo celular. “Descubrir cómo se organiza el ADN sigue siendo uno de los grandes retos que tenemos por delante. Tratamos de entender cómo se podría meter de forma organizada la superficie de un campo de fútbol en un grano de arroz. Además, la estructura de la cromatina podría contener tanta información como la secuencia del ADN que ya conocemos”, explica Vera Pancaldi.

Entender qué leyes rigen la configuración de la cromatina, la forma en la que se almacena el ADN en los cromosomas, y su relación con la regulación de la expresión génica (como los genes se “encienden” o “apagan”) es una tarea compleja. Esto se debe, en parte, a la gran cantidad de datos de distinto origen que es necesario analizar e interpretar.

La acumulación de una enorme cantidad de datos biológicos a lo largo de los últimos años, junto con la aplicación de técnicas analíticas para el Big Data, ha permitido a los investigadores del grupo de Alfonso Valencia estudiar en mayor profundidad las interacciones que se dan en el ADN. Estas interacciones van a determinar su estructura y la regulación de los genes en células sanas y enfermas.

UNA FORMA RÁPIDA DE ANALIZAR LA ESTRUCTURA DEL ADN

De alguna forma, la cromatina también se puede entender como una red. Hay distintas regiones del genoma con distintas funciones (genes transcribiéndose, promotores, enhancers y otros elementos) “interactuando de diferentes formas y reguladas por distintas proteínas”, explica Daniel Rico. Él y sus colegas habían compilado previamente una lista de decenas de estas proteínas unidas al ADN de las células madre embrionarias de ratón y decidieron utilizar la asortatividad para analizar en qué medida estas proteínas se asociaban a distintos tipos de interacción.

“Hemos tomado prestado el concepto de asortatividad haciendo una analogía entre las redes sociales y las redes de contacto de la cromatina y hemos introducido el concepto de asortatividad cromatínica”, explican los autores en las páginas de Genome Biology. “Esta medida global indica hasta qué punto una propiedad de una región de la cromatina es compartida por otras regiones que interactúan preferentemente con ella”.

Según este trabajo, las herramientas para estudiar la organización de las relaciones personales en las redes sociales podrían servir para estudiar la organización del genoma en el núcleo. Distintas zonas del genoma con “funciones similares” podrían estar más conectadas entre ellas, al igual que las personas con características similares en las redes sociales. Utilizar la asortatividad  facilita el análisis de la disposición del ADN en el núcleo a través de la identificación de las proteínas responsables de las interacciones.

En concreto, Rico y sus colegas se fijaron en dos subredes de la cromatina: la de contactos entre genes y la de contactos entre genes y regiones reguladoras. Al analizar la asortatividad cromatínica, pudieron asociar ciertas proteínas con cada tipo de interacción.

La aplicación de esta herramienta de teoría de redes al estudio de la estructura tridimensional del ADN “nos ayuda a ver de forma rápida y sencilla propiedades globales que tardaríamos muchísimo en identificar de otro modo”, subraya Pancaldi. “Nos permite buscar principios generales de la organización del genoma, para entender el impacto de su alteración en el desarrollo embrionario y en los tumores”.

El trabajo se ha hecho en colaboración con los grupos de Mikhail Spivakov y Peter Fraser del Babraham Institute de Cambridge (Reino Unido) y ha sido financiado por la Unión Europea a través del Consorcio BLUEPRINT, miembro del Consorcio Internacional del Epigenoma Humano (IHEC, por sus siglas en inglés).

Artículo de referencia

Integrating epigenomic data and 3D genomic structure with a new measure of chromatin assortativity. Vera Pancaldi, Enrique Carrillo-de Santa Pau, Biola Maria Javierre, David Juan, Peter Fraser, Mikhail Spivakov, Alfonso Valencia and Daniel Rico. Genome Biology (2016). DOI: http://dx.doi.org/10.1186/s13059-016-1003-3

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