Usan tecnología CRISPR para crear un mapa que relaciona cada gen humano con su función

Investigadores del Instituto Whitehead, en Estados Unidos, han utilizado la tecnología CRISPR para crear un mapa que relaciona cada gen humano con su función, según publican en la revista ‘Cell’. Se trata de un recurso gratuito de acceso para otros investigadores.

Más de dos décadas después de la consecución del Proyecto Genoma Humano en 2003, el investigador Jonathan Weissman y sus colegas han ido más allá de la secuencia para presentar el primer mapa funcional completo de los genes que se expresan en las células humanas.

Los datos de este proyecto, que son la culminación de años de colaboración en el método de secuenciación unicelular Perturb-seq, están disponibles en el sitio web del Laboratorio Weissman para que los utilicen otros científicos.

«Es un gran recurso, como lo es el genoma humano, en el sentido de que se puede entrar y hacer una investigación basada en el descubrimiento –explica Weissman, también profesor de biología en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) e investigador del Instituto Médico Howard Hughes–. En lugar de definir de antemano qué biología se va a estudiar, se tiene este mapa de las relaciones genotipo-fenotipo y se puede entrar y examinar la base de datos sin tener que hacer ningún experimento».

El cribado permitió a los investigadores profundizar en diversas cuestiones biológicas. La utilizaron para explorar los efectos celulares de genes con funciones desconocidas, para investigar la respuesta de las mitocondrias al estrés y para buscar genes que provocan la pérdida o ganancia de cromosomas, un fenotipo que ha resultado difícil de estudiar en el pasado.

«Creo que este conjunto de datos va a permitir todo tipo de análisis que aún no se nos han ocurrido a personas que vienen de otras partes de la biología y que, de repente, tienen esto a su disposición», apunta el expostdoc del Laboratorio Weissman Tom Norman, coautor del artículo.

El proyecto aprovecha el enfoque Perturb-seq, que permite seguir el impacto de la activación o desactivación de los genes con una profundidad sin precedentes. Este método fue publicado por primera vez en 2016 por un grupo de investigadores, entre los que se encontraban Weissman y el también profesor del MIT Aviv Regev, pero solo podía utilizarse en pequeños conjuntos de genes y con un gran coste.

El mapa masivo de Perturb-seq fue posible gracias al trabajo fundacional de Joseph Replogle, estudiante de doctorado en el laboratorio de Weissman y coprimer autor del presente artículo.

El método Perturb-seq utiliza la edición genómica CRISPR/Cas9 para introducir cambios genéticos en las células y, a continuación, utiliza la secuenciación de ARN unicelular para capturar información sobre los ARN que se expresan como resultado de un determinado cambio genético. Dado que los ARN controlan todos los aspectos del comportamiento celular, este método puede ayudar a descifrar los numerosos efectos celulares de los cambios genéticos.

En el estudio, Replogle y sus colaboradores, entre los que se encuentra Reuben Saunders, estudiante de posgrado en el laboratorio de Weissman y coprimer autor del artículo, ampliaron el método a todo el genoma. Utilizando líneas celulares de cáncer de sangre humano, así como células no cancerosas derivadas de la retina, llevó a cabo Perturb-seq en más de 2,5 millones de células, y utilizó los datos para construir un mapa completo que vincula los genotipos con los fenotipos.

Una vez completado el cribado, los investigadores decidieron poner en práctica su nuevo conjunto de datos y examinar algunas cuestiones biológicas. «La ventaja de Perturb-seq es que permite obtener un gran conjunto de datos de forma imparcial –afirma Tom Norman–. Nadie sabe del todo cuáles son los límites de lo que se puede obtener de ese tipo de conjunto de datos. Ahora, la cuestión es qué se puede hacer con él».

La primera aplicación, la más obvia, era buscar genes con funciones desconocidas. Como la pantalla también leía los fenotipos de muchos genes conocidos, los investigadores podían utilizar los datos para comparar los genes desconocidos con los conocidos y buscar resultados transcripcionales similares, lo que podría sugerir que los productos de los genes trabajaban juntos como parte de un complejo mayor.

La mutación de un gen llamado C7orf26 destacó en particular. Los investigadores observaron que los genes cuya eliminación daba lugar a un fenotipo similar formaban parte de un complejo proteico llamado Integrador que desempeñaba un papel en la creación de pequeños ARN nucleares.

También descubrieron que las 15 subunidades trabajaban juntas en módulos más pequeños para realizar funciones específicas dentro del complejo integrador. «En ausencia de esta visión de mil pies de altura de la situación, no estaba tan claro que estos diferentes módulos fueran tan funcionalmente distintos», señala Saunders.

Otra ventaja de Perturb-seq es que, dado que el ensayo se centra en células individuales, los investigadores pueden utilizar los datos para observar fenotipos más complejos que se confunden cuando se estudian junto con los datos de otras células.

Los investigadores descubrieron que un subconjunto de genes cuya eliminación daba lugar a resultados diferentes de una célula a otra era responsable de la segregación cromosómica. Su eliminación hacía que las células perdieran un cromosoma o recogieran uno de más, una condición conocida como aneuploidía.

«No se podía predecir cuál era la respuesta transcripcional a la pérdida de este gen porque dependía del efecto secundario del cromosoma que se ganaba o perdía –señala Weissman–. Nos dimos cuenta de que podíamos darle la vuelta y crear este fenotipo compuesto buscando las firmas de los cromosomas que se ganan y se pierden. De este modo, hemos realizado el primer cribado de todo el genoma en busca de factores necesarios para la correcta segregación del ADN».

«Creo que el estudio de la aneuploidía es la aplicación más interesante de estos datos hasta ahora –resalta Norman–. Captura un fenotipo que sólo se puede obtener utilizando una lectura de una sola célula. No se puede obtener de otra manera», asegura.

Los investigadores también utilizaron su conjunto de datos para estudiar la respuesta de las mitocondrias al estrés. Las mitocondrias, que evolucionaron a partir de bacterias de vida libre, llevan 13 genes en sus genomas. Dentro del ADN nuclear, unos 1.000 genes están relacionados de algún modo con la función mitocondrial.

«Hace tiempo que nos interesa saber cómo se coordinan y regulan el ADN nuclear y el mitocondrial en diferentes condiciones celulares, especialmente cuando una célula está estresada», explica Replogle.

Los investigadores descubrieron que cuando perturbaban diferentes genes relacionados con la mitocondria, el genoma nuclear respondía de forma similar a muchos cambios genéticos diferentes. Sin embargo, las respuestas del genoma mitocondrial fueron mucho más variables.

«Todavía está abierta la cuestión de por qué las mitocondrias siguen teniendo su propio ADN –admite Replogle–. Una de las conclusiones generales de nuestro trabajo es que una de las ventajas de tener un genoma mitocondrial separado podría ser tener una regulación genética localizada o muy específica en respuesta a diferentes factores de estrés».

«Si hay una mitocondria rota y otra rota de forma diferente, esas mitocondrias podrían responder de forma diferente», añade Weissman.

En el futuro, los investigadores esperan utilizar Perturb-seq en otros tipos de células además de la línea celular cancerosa con la que empezaron y seguir explorando su mapa de funciones genéticas, y esperan que otros hagan lo mismo.

Fuente: infosalus.com