Estudian el papel del ARN codificante en los procesos de regulación genética

Menos del 3% de los tres mil millones de pares de bases en el ADN (ácido desoxirribonucleico) humano codifica proteínas, mientras que el 62% del genoma humano se “copia” a ARN (ácido ribonucleico) que no genera proteínas –y al que se le llama no codificante–, pero que cambia la expresión de los genes.
 
De acuerdo con la doctora Selene Lizbeth Fernández Valverde, del Laboratorio Nacional de Genómica para la Biodiversidad (Langebio) del Cinvestav, cerca del 80% de las mutaciones que se han identificado en cáncer, diabetes, y en la mayoría de los padecimientos humanos, están en regiones no codificantes.
 
Algunas de estas moléculas que no codifican proteínas son los ARN largos no codificantes (lncARNs), de las que recientemente se ha demostrado participan en procesos celulares fundamentales como son el mantenimiento de telómeros (que son los extremos de los cromosomas y están asociados con el envejecimiento), el silenciamiento del cromosoma X en mujeres; también se les ha relacionado con procesos de enfermedad como la metástasis del cáncer, en el caso del lncARN HOTAIR, a sitios de susceptibilidad a diabetes y al desarrollo de enfermedades cardiovasculares, entre otros.
 
A diferencia de los microARNs, de los que se conoce bien cómo regulan los procesos de expresión, de los lncARN o ARN largos no codificantes, no se sabe mucho. Al respecto, Fernández Valverde trabaja en un proyecto para estudiar los dominios de pegado a proteínas de ARNs largos no codificantes a través de microarreglos de proteínas.
 
En específico la investigadora se enfocará en un ARN largo no codificante del cual se conocen sus interacciones con proteínas. “Transcribiremos el lncARN in vitro y lo marcaremos con un fluoróforo verde, una vez sintetizado el ARN se hibridará a un microarreglo de proteínas humanas comercial, lo que nos permitirá identificar a que  proteínas se une”.
 
En un solo experimento se podrá ver a cuáles de entre las nueve mil proteínas del microarreglo se pega y ver si eso concuerda con los datos que se tienen, lo que permitirá verificar si los resultados obtenidos in vivo se pueden reproducir con un ARN sintetizado in vitro como plantea Selene Fernández, quien se hizo acreedora a una de las Becas para las Mujeres en la Ciencia L´Oréal-Unesco-Conacyt-AMC 2016, por su proyecto Validación de la existencia de dominios de pegado a proteínas en un RNA largo no codificante.

“Una vez probado el sistema utilizaremos estos resultados para obtener fondos y estudiar distintos lncRNAs relacionados con el cáncer. La idea general del proyecto es identificar los dominios de unión, en estos arreglos de proteínas, del lncRNA y después hacerlo con otros ARN largos no codificantes de los cuales no se han estudiado sus interacciones”.
 
Otro aspecto de la investigación es ver qué sucede cuando cambia el contexto, es decir, cuando cambia la secuencia alrededor del lncRNA, cómo este se dobla y se pega a las proteínas, y con ello definir cuáles son los aspectos que intervienen en la interacción ARN-proteína.
 
El camino de la bioinformática
Con la secuenciación masiva se pueden secuenciar genomas completos, de esta manera los investigadores pueden extraer toda la información contenida en una célula (como es el ADN, el ARN o las proteínas), lo que significa tener disponibles millones de secuencias que requieren para su estudio herramientas computacionales.
 
Ante esta “avalancha” de información genómica la bioinformática permite analizar grandes cantidades de datos biológicos e identificar patrones generales o específicos, esto de manera automatizada, medible y reproducible.
 
Cuando las tecnologías permitieron la secuenciación masiva, los investigadores encontraron que muchas áreas del genoma no están destinadas a codificar proteínas y que esto ocurre con el genoma de diversos organismos multicelulares como nosotros. Así, al identificar la alta prevalencia de estas moléculas, la bioinformática –que se refiere a las herramientas computacionales para analizar datos biológicos– abrió una nueva área de estudio.
 
“Hacemos experimentos masivos en los que extraemos todas las moléculas de ARN de una célula e identificamos las que no tienen potencial para generar proteínas, con esa información y desde la bioinformática reconstruyo estas moléculas y analizo sus niveles de expresión, para poder comparar, por ejemplo, la expresión que tienen estos ARN no codificantes en personas con cáncer y en personas sin la enfermedad”.
 
Además de este proyecto, que será financiado con la Beca que obtuvo, la doctora Fernández Valverde, también beneficiaria del programa Cátedras para Jóvenes Investigadores del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, estudia los cambios genéticos en las poblaciones mexicanas en colaboración con el doctor Andrés Moreno Estrada, del Langebio-Cinvestav-Irapuato, entre otros estudios.