Predicción de la salud basada en el estado del ADN mitocondrial
El ADN mitocondrial (ADNmt) codifica proteínas que son importantes para convertir de manera eficiente los alimentos en energía, lo que ayuda a alimentar las células. Al menos una de cada 5 000 personas nace con mutaciones del ADNmt que dan lugar a enfermedades metabólicas. Si el ADNmt está dañado, a menudo causa problemas bioenergéticos, los cuales pueden afectar al mantenimiento de las células y los tejidos. Por otra parte, se sabe que las mutaciones del ADNmt se acumulan en diversos órganos a medida que vamos envejeciendo. El proyecto financiado con fondos europeos RevMito tenía por objeto descubrir la manera de mejorar la salud de las células con daños en el ADNmt. «Este proyecto del Consejo Europeo de Investigación nos ha permitido pasar de comprender los daños en el ADNmt por medio de enfoques basados en la microbiología a ser pioneros en bioinformática. Estos datos pueden ayudar a los médicos a determinar si un paciente padece una enfermedad metabólica», afirma el coordinador del proyecto, Cory Dunn. El trabajo del equipo sobre la predicción computacional de la patogenia de la variación del ADNmt está siendo revisado por expertos antes de su publicación, mientras que la propia tecnología ha sido licenciada a la institución anfitriona del proyecto, la Universidad de Helsinki.
De la levadura a los colibríes y de ahí al diagnóstico de pacientes
El proyecto partió de la premisa de que, debido a que el ADNmt es un centro de actividades metabólicas celulares, es probable que el estado nutricional de las células controle el resultado de los daños al ADNmt. El equipo utilizó hongos en varios de sus experimentos porque, tal y como explica Dunn: «Compartimos muchas proteínas y vías con las levaduras; por eso, lo que aprendemos a través de este enfoque a menudo resulta aplicable a la salud humana». Además, las células de Saccharomyces cerevisiae (la especie de levadura empleada) se dividen rápidamente en el laboratorio y, por ello, proporcionan resultados rápidamente. RevMito eliminó determinados genes de esta levadura y después la estudió en distintas condiciones para descubrir cuál de dichos genes podría promover o inhibir la supervivencia de las células desprovistas de ADNmt. También evaluaron los perfiles genéticos de las células de levadura mediante transcriptómica. Sus hallazgos permitieron apoyar la idea de que la cantidad de glucosa presente influye sobre el resultado de los daños del ADNmt. A continuación, para comprender mejor las consecuencias de la variación en el ADNmt, el equipo dirigió su atención hacia los colibríes, puesto que estos pájaros consumen durante el vuelo más energía, en relación con su tamaño y peso, que cualquier otro ave o mamífero. RevMito desarrolló y aplicó métodos basados en «software» para encontrar cambios en el ADNmt que pudieran estar vinculados con la capacidad aeróbica de los colibríes. A continuación, el equipo colaboró con un biólogo estructural con el objetivo de comprender mejor su posible impacto sobre la bioenergética de los colibríes.
Hacia un diagnóstico de vanguardia
El reto al que se enfrentan los investigadores es que resulta habitual que muchas personas presenten variantes inusuales del ADNmt que pueden estar o no vinculadas con la enfermedad, y las propiedades genéticas de los genomas mitocondriales hacen que a los médicos les resulte difícil vincular el genotipo con los síntomas. Basándose en los enfoques computacionales desarrollados durante su estudio con colibríes, los investigadores de RevMito desarrollaron un clasificador basado en código máquina que podría ayudar a los médicos a decidir qué variantes del ADNmt causan enfermedad metabólica. «La capacidad para predecir la patogenia de las variantes genéticas comunes es un aspecto fundamental de la genómica. Para aprovechar los nuevos métodos de diagnóstico es fundamental que sigamos desarrollando los hallazgos realizados», concluye Dunn. Dado que sigue siendo difícil diagnosticar y tratar la enfermedad mitocondrial, el laboratorio de RevMito continúa realizando estudios fundamentales sobre cómo pueden clasificarse las mutaciones en el ADNmt y cómo podrían cambiarse las consecuencias celulares de los daños en el ADNmt.
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