El día 28 de marzo del año 2000, un grupo de investigadores paulistas publicó un artículo en la revista científica estadounidense Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) informando a sus pares del exterior que habían desarrollado una metodología capaz de identificar fragmentos de genes expresados (o activos). Era una forma alternativa e complementaria de la técnica convencional de obtención de ESTs – trozos de genes activos que en inglés se los denominaexpressed sequence tags -, que había sido creada en 1991 en Estados Unidos.
Concebida por dos científicos que en ese entonces trabajaban en la filial paulista del Instituto Ludwig de Investigaciones sobre el Cáncer – Andrew Simpson y Emmanuel Dias Neto-, la metodología brasileña recibió el nombre de Orestes (Open Reading Expressed Sequence Tags), que en castellano significaría algo así como etiquetas de lectura de secuencias expresadas de la fase abierta. Desde entonces, y debido a que reveló la región central de los genes, el método Orestes se convirtió en una herramienta útil, sobre todo en la búsqueda de genes que se muestran activos únicamente en pocos tipos de tejidos, en proyectos brasileños e internacionales que estudian el genoma de organismos o la expresión de los genes involucrados en diversas enfermedades. Fue usado también en el estudio del genoma del helminto Schistosoma mansoni, causante de la esquistosomiasis, recientemente concluido.
En la edición impresa del 11 de noviembre pasado, la propia PNAS estampó en sus páginas un artículo en el que se hace un balance del uso conjunto del Orestes y de la técnica más tradicional de generación de ESTs en el estudio de genes ligados a una de las más desafiantes enfermedades humanas: el cáncer. El trabajo fue escrito por alrededor de 140 investigadores de Brasil, Estados Unidos, Europa y Sudáfrica que participaron en dos grandes iniciativas que analizan secuencias expresadas en tumores: el Programa Genoma Humano del Cáncer, financiado por la FAPESP y por el Instituto Ludwig, y el Cancer Genome Anatomy Project (CGAP), solventado por el Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos.
En el artículo de seis páginas, el equipo multinacional de científicos realiza un racconto de los resultados alcanzados por los proyectos brasileño y estadounidense, que a partir de muestras de células sanas y con tumores produjeron informaciones detalladas sobre el conjunto de genes que se activan en tejidos extraídos de siete partes del cuerpo humano: pulmones, senos, cerebro, cabeza y cuello, colon, útero y riñones. Con las muestras de células de cada una de esas regiones, se generaron al menos 100 mil secuencias expresadas. “Mostramos que en ese conjunto de tejidos existe una variabilidad sorprendente en el uso de los genes, lo que llevó al descubrimiento de genes raros (de expresión restringida) que pueden ser importantes desde el punto de vista terapéutico para el tratamiento de algunas formas de cáncer”, comenta Simpson, uno de los autores del estudio, que fue coordinador del Genoma Humano del Cáncer, concluido en junio de este año, y que actualmente trabaja en la sede internacional delInstituto Ludwig, en Nueva York. En menor escala también se obtuvieron secuencias expresadas de otros tipos de tejidos, sobre todo de próstata y de ovario.
Para entender el papel de los genes en el desarrollo de los principales tipos de cáncer y en sus respectivos tejidos normales, ambas iniciativas generaron muchas ESTs. Más precisamente, el Genoma Humano del Cáncer produjo 823 mil secuencias expresadas, y el CGAP, 1,2 millones de fragmentos de genes. Juntos, ambos proyectos, que sellaron una alianza hace algunos años, generaron más de 2 millones de ESTs. “Este número equivale a más o menos el 40% de todas las secuencias expresadas derivadas de tejidos humanos depositadas en los bancos públicos de datos”, dice Simpson. Se estima que los 2 millones de secuencias expresadas extraídas de tumores y las respectivas células sanas se relacionan con 23.500 genes humanos, alrededor de las tres cuartas partes de todos los genes conocidos del Homo sapiens. Entre los tejidos estudiados, las células del pulmón fueron las que presentaron el mayor número de genes activos: 13.390. “Aisladamente, ningún tipo de tejido expresó más del 57% de los genes que estaban representados en nuestras ESTs”, afirma Dias Neto. Las células de mama se valieron del menor número de genes: 10.380. En los restantes tejidos, la cantidad de genes expresados fue de entre 10 mil y 13 mil.
Para que el lector no se pierda en medio a tantos números, requiere de algunas explicaciones sobre los genes expresados (activos) y las metodologías utilizadas para la obtención de ESTs. La molécula de ADN de una persona es idéntica en cualquiera de las células con núcleo. Por lo tanto, cualquier tejido tiene el mismo genoma, el mismo conjunto de genes. De acuerdo con las proyecciones más recientes, la especie humana tendría alrededor de 29 mil genes. Pero el hecho de que todos los tipos de tejidos humanos tengan los mismos genes no significa que todas las células utilizan dichos genes de igual manera. Cuando se acciona un gen, éste envía – con el auxilio de otra molécula (el ARN mensajero) – una receta química para producir la proteína específicamente asociada a éste. Si el gen no está activo, la proteína no es sintetizada.Como muestra el artículo de PNAS, en algunos tipos de tejidos, como en el caso de los pulmones, un número mayor de genes entra en funcionamiento. En otros, como en las células de la mama, se utiliza una cantidad menor de genes. O, en otras palabras, se expresada o se activa una menor cantidad. Por lo tanto, todos los tejidos tienen los mismos genes, en la misma cantidad. Pero cada tipo de célula expresa o activa un subconjunto particular del número total de genes. A este subconjunto particular de genes activos se lo denomina transcriptoma de un tejido.
La cantidad de genes accionada en una célula también varía en función del tiempo. Un tejido puede expresar menos genes en un determinado estadio de desarrollo y más genes en otro momento. “Cuanto más expresado está un gen, más fácil será encontrar sus fragmentos (ESTs)”, compara Marco Antonio Zago, de la Facultad de Medicina de Ribeirão Preto de la USP, coordinador del Programa Genoma Clínico del Cáncer, financiado por la FAPESP. Uno de los principales retos de los investigadores que estudian la base genética de los tumores radica en entender el cambio del perfil de expresión de los genes en tejidos sanos y en células con cáncer.
Pero, ¿cuál es la diferencia entre el método Orestes y la técnica convencional de generación de ESTs? La técnica brasileña permite la obtención de informaciones de la parte central de los genes, donde tienden a concentrarse sus zonas codificadoras: los tramos del gen que suministran la receta química necesaria para la producción de proteínas. En un gen humano típico, se estima que poco más del 50% de su secuencia de nucleótidos (las unidades químicas primordiales) forman parte de la región codificadora. El resto de la secuencia, si bien es importante, sería secundario. En tanto, la técnica tradicional de obtención de ESTs, empleada por el CGAP, prioriza la búsqueda de datos en los extremos de los genes. Debido a que ambas metodologías focalizan distintos puntos del ADN, una en el medio y la otra en las puntas de los genes, se volvieron complementarias y terminaron por servir de estímulo a la sociedad entre brasileños y estadounidenses en el área del cáncer. “Con el Orestes logramos captar más genes de expresión rara (que son poco utilizados por un tejido) que con la metodología tradicional”, afirma Dias Neto.
Al margen de servir para mapear genes activos en los tejidos, las técnicas que trabajan con secuencias expresadas sirven para otras finalidades. En el artículo de PNAS, los investigadores muestran que las ESTs también pueden constituir una herramienta útil para el descubrimiento de mutaciones en genes aparentemente relacionados con el desarrollo de tumores. Después de emplear únicamente la técnica Orestes para analizar las secuencias que forman los 1.127 genes sospechados de estar involucrados en la génesis de algunos tipos de cáncer, éstos fueron capaces de identificar 30 probables nuevos SNPs, un tipo específico de mutación, por ejemplo. “El Orestes no es un método excelente en la busca de ese objetivo, pero sin lugar a dudas también puede usarse para buscar SNPs”, comenta Zago. La sigla SNP – del inglés single nucleotide polymorphism, o polimorfismo de un solo nucleótido – se le asigna a las distintas formas que un nucleótido puede asumir. A decir verdad, estas posibilidades se restringen a las cuatro bases nitrogenadas que forman el ADN: adenina (A), citosina (C), guanina (G) y timina (T). Por lo tanto, cuando anuncian que descubrieron un SNP relacionado con una determinada enfermedad como el cáncer, los científicos están diciendo que encontraron una variación de tan solo una base en un tramo de un gen que puede aumentar la posibilidad de aparición de dicha enfermedad.
Otro punto explorando en el artículo de PNAS – el cuarto derivado del Programa Genoma Humano del Cáncer publicado en la citada revista – focaliza la utilización de secuencias expresadas para determinar la aparición de un fenómeno conocido como splicing alternativo. Cuando utiliza en forma no tradicional sus informaciones, un gen envía a la célula una receta química ligeramente diferente de la normal. El resultado de ello es que la célula produce una proteína distinta de la que sería originalmente sintetizada. A ejemplo de algunas mutaciones, ciertas formas de splicing alternativo pueden relacionarse con el surgimiento de enfermedades.
En el estudio publicado en PNAS, los científicos emplearon dos metodologías diferentes de análisis, y estimaron la tasa de ese fenómeno en el grupo de 1.200 genes sospechados de estar involucrados en la génesis de los tumores. Las cuentas sugieren que entre el 21% y el 47,5% de esos genes tienen splicing alternativo. Ahora el desafío consiste en saber cuáles de estas alteraciones pueden ser patogénicas y cuáles son inocuas. “El Genoma Humano del Cáncer y el CGAP hicieron públicos muchos datos sobre genes expresados en el cáncer”, afirma Simpson. “Les cabe ahora a los investigadores de esas áreas trabajar en profundidad los datos generados por estos proyectos.”
El Proyecto
Programa Genoma Humano del Cáncer
Coordinador
Andrew Simpson – Instituto Ludwig
Inversión
US$ 10 millones (FAPESP) y US$ 10 millones (Instituto Ludwig)
