Se catalogan varios ARN asociados al cáncer para diferentes tumores
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 25 Feb 2019 |
Imagen: Una interpretación gráfica de los ARN circulares asociados con el cáncer catalogados para diferentes tipos de tumores (Fotografía cortesía de la Universidad de Michigan).
El ARN circular es un tipo de ARN que, a diferencia del ARN lineal más conocido, forma un bucle continuo cerrado covalentemente, es decir, en el ARN circular los extremos 3' y 5' normalmente presentes en una molécula de ARN se han unido.
Los ácidos ribonucleicos circulares (circARN) son una clase intrigante de ARN debido a su estructura covalentemente cerrada, su alta estabilidad y sus roles implicados en la regulación de genes. Los científicos han comenzado a catalogar y caracterizar los circARN que se encuentran en todos los tipos de cáncer, incluidos los marcadores de circARN propuestos en la orina de los pacientes con cáncer de próstata.
Un equipo de científicos de la Universidad de Michigan (Ann Arbor, MI, EUA) usó las técnicas de captura de exomas y secuenciación de ARN para analizar los circARN en más de 800 tumores, líneas celulares o muestras normales agrupadas evaluadas para el programa del Centro de Secuenciación de Oncología de Michigan (MI-ONCOSEQ). Los análisis llevaron a casi 129.000 circARN en 40 tipos de cáncer, que compararon con más de 60.000 circARN compilados previamente en la base de datos CircBase.
Junto con los datos de expresión de los circARN para más de dos docenas de pares tumor-normal pareados, la colección de circARN asociados al cáncer del equipo conocida como MiOncoCirc, ayudó al equipo a centrarse en los circARN asociados con el cáncer de próstata metastásico resistente a la castración o con los casos de cáncer de próstata neuroendocrino agresivo, así como con los biomarcadores potenciales de circARN que se encuentran en muestras de orina de pacientes con cáncer de próstata en general.
El equipo utilizó las sondas de captura de exón Agilent SureSelect (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA) para identificar a casi 21.000 genes y más de 334.000 exones en el ADNc de 868 muestras clínicas, líneas celulares y muestras de tejido normal agrupadas, siguiendo la secuenciación con la tecnología Illumina e identificaron los circARN candidatos con un canal analítico llamado CIRCexplorer. Cuando el equipo comparó y validó este método con los métodos establecidos de secuenciación de Ribo-Cero y exoribonucleasa RNase R, basados en el enriquecimiento en una línea celular de cáncer de próstata, se encontró que el método de captura del exoma parecía captar algunos circARN que Ribo-Zero no pudo detectar, mientras que mantuvo las “relaciones circulares a lineales” que no se pueden deducir con el método RNase R.
Los investigadores utilizaron MiOncoCirc para identificar los circARN candidatos para que sirvieran como biomarcadores para el cáncer de próstata y pudieron detectar los circARN en la orina. Además, detectaron una nueva clase de transcripciones circulares, denominadas circARN de lectura que involucraban exones originados a partir de diferentes genes. MiOncoCirc servirá como un recurso valioso para el desarrollo de circARN como objetivos diagnósticos o terapéuticos en todos los tipos de cáncer. El estudio fue publicado el 7 de febrero de 2019 en la revista Cell.
Enlace relacionado:
Universidad de Michigan
Agilent Technologies
Los ácidos ribonucleicos circulares (circARN) son una clase intrigante de ARN debido a su estructura covalentemente cerrada, su alta estabilidad y sus roles implicados en la regulación de genes. Los científicos han comenzado a catalogar y caracterizar los circARN que se encuentran en todos los tipos de cáncer, incluidos los marcadores de circARN propuestos en la orina de los pacientes con cáncer de próstata.
Un equipo de científicos de la Universidad de Michigan (Ann Arbor, MI, EUA) usó las técnicas de captura de exomas y secuenciación de ARN para analizar los circARN en más de 800 tumores, líneas celulares o muestras normales agrupadas evaluadas para el programa del Centro de Secuenciación de Oncología de Michigan (MI-ONCOSEQ). Los análisis llevaron a casi 129.000 circARN en 40 tipos de cáncer, que compararon con más de 60.000 circARN compilados previamente en la base de datos CircBase.
Junto con los datos de expresión de los circARN para más de dos docenas de pares tumor-normal pareados, la colección de circARN asociados al cáncer del equipo conocida como MiOncoCirc, ayudó al equipo a centrarse en los circARN asociados con el cáncer de próstata metastásico resistente a la castración o con los casos de cáncer de próstata neuroendocrino agresivo, así como con los biomarcadores potenciales de circARN que se encuentran en muestras de orina de pacientes con cáncer de próstata en general.
El equipo utilizó las sondas de captura de exón Agilent SureSelect (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA) para identificar a casi 21.000 genes y más de 334.000 exones en el ADNc de 868 muestras clínicas, líneas celulares y muestras de tejido normal agrupadas, siguiendo la secuenciación con la tecnología Illumina e identificaron los circARN candidatos con un canal analítico llamado CIRCexplorer. Cuando el equipo comparó y validó este método con los métodos establecidos de secuenciación de Ribo-Cero y exoribonucleasa RNase R, basados en el enriquecimiento en una línea celular de cáncer de próstata, se encontró que el método de captura del exoma parecía captar algunos circARN que Ribo-Zero no pudo detectar, mientras que mantuvo las “relaciones circulares a lineales” que no se pueden deducir con el método RNase R.
Los investigadores utilizaron MiOncoCirc para identificar los circARN candidatos para que sirvieran como biomarcadores para el cáncer de próstata y pudieron detectar los circARN en la orina. Además, detectaron una nueva clase de transcripciones circulares, denominadas circARN de lectura que involucraban exones originados a partir de diferentes genes. MiOncoCirc servirá como un recurso valioso para el desarrollo de circARN como objetivos diagnósticos o terapéuticos en todos los tipos de cáncer. El estudio fue publicado el 7 de febrero de 2019 en la revista Cell.
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Universidad de Michigan
Agilent Technologies
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