Cuando el investigador del Centro de Cáncer de la Universidad de Colorado, Jing Hong Wang, MD, PhD, encontró más de 1,000 translocaciones genéticas en su modelo de linfoma de células B en ratón, asumió que su laboratorio había cometido un error. Para descartar la técnica experimental como la causaDe las alteraciones genómicas mucho más de lo esperado, el laboratorio de Wang secuenció tres tipos diferentes de células de ratones "de tipo salvaje", de hecho, el tipo que podría entrar en su garaje con mal tiempo. Al igual que las células de linfoma antes que ellos, las células deLos ratones de tipo salvaje también tenían más de 1.000 translocaciones.
"Pensamos 'hagamos otra práctica'", dice Wang, también profesor asociado en el Departamento de Inmunología y Microbiología de la Facultad de Medicina de CU.
Para la "práctica", la co-primera autora del artículo, Katherine Gowan, descargó nuevos datos genómicos de ratones del sitio web del Wellcome Trust Sanger Institute en las afueras de Cambridge en el Reino Unido, uno de los principales institutos de investigación genética del mundo. Gowan es un investigadorel grupo de Kenneth Jones, PhD, codirector del recurso compartido de bioinformática de CU Cancer Center.
"Cuando mapeamos el genoma de esta cepa de ratón en particular contra el genoma de referencia del ratón publicado por el Centro Nacional de Información Biotecnológica, encontramos miles de translocaciones, ¡incluso más que nuestro modelo experimental!", Dice Wang.
El problema no fue su ratón experimental. El problema no fue la calidad de sus datos ni el algoritmo computacional que utilizaron para descubrir las translocaciones. El problema, como se informa en un artículo de la revista BMC Genomics , fue que los genomas de referencia son diferentes para varias cepas de ratón. No todos los ratones tienen las mismas secuencias de ADN en las mismas ubicaciones de sus cromosomas; debido a esta variación genética, las secuencias de ADN de una cepa de ratón pueden aparecer fuera de lugar cuandoen comparación con las secuencias de ADN de cualquier otra cepa de ratón.
El objetivo de esta investigación era descubrir nuevas translocaciones que podrían estar provocando el linfoma. Estas translocaciones, reordenamientos genéticos accidentales en los que un gen se corta de un lugar y se pega en otro, a veces creando un "gen de fusión" hecho de ambos -- han estado implicados en una variedad de cánceres, por ejemplo, el cáncer de pulmón ALK positivo, que es impulsado por la translocación del gen ALK, que se fusiona con el gen EML4. La pregunta era si una translocación similar podría ser la causa de un subconjuntode linfomas.
"Desafortunadamente, cuando tenemos tantos eventos, los artefactos pueden enmascarar nuestros eventos reales", dice Wang, lo que significa que con miles de traslocaciones identificadas por la secuenciación de próxima generación, era casi imposible descubrir la "aguja" de un potencialtranslocación oncogénica en medio del "pajar" de translocaciones identificadas que eran, de hecho, solo las diferencias aleatorias sin importancia entre los genomas individuales de ratón.
"Entonces empezamos a pensar en todos estos estudios genómicos de cáncer humano", dice Wang. "La gente usa todos estos datos de secuenciación para mostrar cambios genómicos en cánceres humanos, pero ¿y si estos estudios tienen problemas de comparación similares?"
Primero, señala Wang, esta posible trampa es irrelevante cuando se analiza el cáncer de un paciente en busca de cualquier cambio genético conocido. En el ejemplo anterior de cáncer de pulmón, las pruebas genómicas a menudo utilizando la técnica de hibridación fluorescente in situ o FISH pueden indicar siLos cromosomas de una célula contienen o no un gen de fusión ALK-EML4. Pero es cuando se buscan diferencias importantes entre una célula cancerosa humana y una célula humana sana que los antecedentes genéticos de estas células pueden sesgar los resultados, debido a la aleatoriedad derepeticiones y polimorfismos genéticos y otras variaciones genéticas impredecibles, las diferencias entre una célula cancerosa y una célula sana pueden deberse al azar y no a la influencia del cáncer en absoluto.
Parte del problema es el pequeño tamaño de los "recortes" genéticos que utiliza la tecnología de secuenciación de próxima generación actual. En "seq de próxima generación", la máquina lee un genoma de prueba como muchos recortes, cada uno compuesto de 100 a 150 pares de bases. Luego, el biólogo computacional ajusta estos recortes como piezas de un rompecabezas contra un genoma de referencia. Cuando hay una coincidencia, el sistema coloca la pieza en su lugar y, por lo tanto, debido a que conoce la composición del genoma de referencia, puede llegar a conocer la composición del genoma de referencia.prueba del genoma. Desafortunadamente, con 3 mil millones de pares de bases en el genoma humano, puede haber muchas coincidencias falsas para recortes cortos de 100 pares de bases. La tecnología está en camino de resolver este problema, secuenciando el genoma en recortes mucho más largos 1000 omás pares de bases.
Hasta entonces, Wang sugiere una posible solución: "Sugerimos considerar no mapear sus datos a un genoma de referencia, sino al genoma de alguna célula de la misma fuente que no tiene cáncer".
El documento llama a este proceso "ensamblaje de novo"; básicamente, en lugar de comparar una manzana cancerosa con una naranja saludable, se compara una manzana cancerosa con una manzana saludable.
"Las personas deben tener su propio control. En lugar de trabajar con el genoma de referencia genérico publicado, deberíamos trabajar con dos muestras control frente a cáncer de la misma persona", dice Wang. "Solo entonces puedes realmente averiguarlo que está sucediendo en el genoma de su célula cancerosa ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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