Visualizan la reparación del material genético como nunca antes se había visto

Un estudio liderado por el CNIO y el Massachussets General Hospital (EE UU) revela nuevas metodologías que permiten visualizar la reparación del ADN mediante el análisis de cientos de proteínas en un tiempo récord. Este trabajo podría facilitar el desarrollo de nuevas terapias contra el cáncer.

Una de las proteínas descubiertas en este trabajo (RNF166) se dirige a las roturas de ADN
Una de las proteínas descubiertas en este trabajo (RNF166) se dirige a las roturas de ADN, que aparecen en un color verde brillante. ⁄ Bárbara Martínez-Pastor (CNIO) y Giorgia G. Silveira (MGH)

Cada una de los cientos de trillones de células que forman el organismo humano sufre cada día más de 10.000 lesiones en su ADN. Estas serían catastróficas si las células no fueran capaces de repararlas, para lo que ponen en marcha una maquinaria muy delicada que permite detectar y corregir estos daños y evitar enfermedades como el cáncer.

Gracias al aprendizaje automático y a la microscopía de fluorescencia de alto rendimiento se ha conseguido visualizar la maquinaria de reparación del ADN a un detalle nunca antes visto

Con ayuda del aprendizaje automático (machine learning, en inglés) –una rama de la inteligencia artificial que permite al sistema identificar patrones entre los datos para hacer predicciones– aplicado a la microscopía de fluorescencia de alto rendimiento, investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y del Massachussets General Hospital (EE UU) han conseguido visualizar esta maquinaria de reparación del ADN a un detalle nunca antes visto e identificar nuevas proteínas reparadoras. Estos resultados, publicados en la revista Cell Reports, podrían ayudar al desarrollo de nuevas terapias contra el cáncer.

Tan pronto se produce un daño en el material genético, por ejemplo una rotura de la doble cadena del ADN, la célula activa unos mecanismos de respuesta que funcionan como “una llamada de emergencias”, ejemplifica Bárbara Martínez, autora principal del estudio e investigadora del CNIO. Rápidamente, unas proteínas se unen a esta lesión molecular para enviar señales de alarma, que serán reconocidas por otras proteínas especializadas en corregir el daño.

En busca de mejores terapias contra el cáncer

El objetivo de la quimioterapia es justamente matar a las células tumorales al inducir lesiones en el ADN, que provocan el colapso de las células y su muerte. “Al saber cómo se producen las lesiones en el ADN y cómo se reparan, conoceremos mejor cómo se desarrolla el cáncer y cómo combatirlo. Todo nuevo descubrimiento en la reparación de ADN ayudará a desarrollar mejores terapias contra el cáncer, pero protegiendo nuestras células sanas”, detalla la experta.

Los investigadores han creado una nueva metodología que, con la ayuda de un método de análisis de machine learning diseñado por la Unidad de Confocal del CNIO, permite analizar este proceso con un grado de detalle y precisión nunca antes conseguido. “Hasta la fecha, un factor limitante para el seguimiento en el tiempo de la reparación del ADN era la imposibilidad de analizar la cantidad de datos generados de las imágenes tomadas por el microscopio”.

Al saber cómo se producen las lesiones en el ADN y cómo se reparan, conoceremos mejor cómo se desarrolla el cáncer y cómo podemos combatirlo

Bárbara Martínez, investigadora del CNIO

Para ello, los investigadores han empleado microscopía de fluorescencia de alto rendimiento para realizar miles de fotografías de las células después de inducirles un daño genético. En una primera fase, introdujeron más de 300 proteínas diferentes en las células y evaluaron en un solo experimento si interferían en la reparación del ADN a lo largo del tiempo. Esta técnica ha facilitado el descubrimiento de nueve proteínas inéditas que participan en este proceso.

Fotografías de células humanas con el ADN dañado mediante un rayo láser en el laboratorio. En verde, la proteína clásica de reparación H2AX unida a las roturas generadas por el láser; en rojo, la proteína RNF166 descubierta en este trabajo unida a las roturas del ADN, coincidiendo con H2AX; en azul, el ADN celular. / Bárbara Martínez-Pastor (CNIO) y Giorgia G. Silveira (MGH)

Proteínas reparadoras

Posteriormente, los autores decidieron dar un paso más allá y monitorizaron visualmente las 300 proteínas después de generar el daño genético. Para ello, adaptaron una técnica clásica de microirradiación del ADN –que daña este con ayuda de un láser ultravioleta– para usarla a gran escala por primera vez.

“Vimos que muchas proteínas se pegaban al ADN dañado y otras hacían justo lo contrario: se alejaban de las lesiones. Que se unan o se despeguen del ADN dañado para dar paso a otras proteínas reparadoras es una característica común de las proteínas reparadoras del ADN. Los dos fenómenos son relevantes”, explica Martínez.

Las células sin PHF20 –una de las proteínas descubiertas en este estudio– no pueden reparar correctamente su ADN y son más sensibles a la irradiación que las células normales

Entre las proteínas descubiertas está PHF20. Los autores han demostrado que esta proteína se despega de las lesiones segundos después de que se formen para facilitar la unión de 53BP1, una proteína muy importante para la reparación de las roturas. Las células sin PHF20 no pueden reparar correctamente su ADN y son más sensibles a irradiación que las células normales, lo que indica que tiene un papel fundamental en este proceso tan importante para la supervivencia de las células.

Estas nuevas tecnologías ofrecen nuevas oportunidades para estudiar la reparación del ADN y su manipulación. “La ventaja es que son métodos muy versátiles que pueden usarse para descubrir nuevos genes o compuestos químicos que afecten a la reparación del ADN, y que utilizan técnicas directas para visualizar fenómenos intracelulares de reparación”, concluye la investigadora.

 

Referencia: 

Martínez-Pastor et al. “Assessing kinetics and recruitment of DNA repair factors using high content screens”. Cell Reports, 2021. DOI: 10.1016/j.celrep.2021.110176

 

Fuente:
CNIO
Derechos: Creative Commons.
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