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Método de detección CRISPR determina rápidamente el mecanismo de enfermedad a partir de los tejidos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 04 Jun 2024

Gracias a más de una década de avances en genética humana, los científicos han compilado listas extensas de variaciones genéticas relacionadas con una amplia gama de enfermedades humanas. Sin embargo, comprender cómo un gen contribuye a la enfermedad es muy diferente de saber cómo tratarla. Cada gen de riesgo puede afectar a múltiples tipos de células, y determinar cómo estos tipos de células (e incluso células individuales) influyen en un gen y su papel en la progresión de la enfermedad es crucial para desarrollar tratamientos eficaces. Ahora, un nuevo método de detección CRISPR permite el análisis rápido de tipos de células cerebrales asociadas con genes clave del desarrollo, proporcionando información sobre los mecanismos genéticos y celulares subyacentes a diversos trastornos neurológicos a un nivel sin precedentes.

Desarrollada en Scripps Research (La Jolla, CA, EUA), la nueva técnica, llamada Perturb-seq in vivo, utiliza tecnología CRISPR-Cas9 combinada con análisis transcriptómico unicelular como lectura para medir los efectos de las alteraciones genómicas en células individuales. Al emplear CRISPR-Cas9, los investigadores pueden introducir cambios específicos en el genoma durante el desarrollo del cerebro y luego analizar cómo estas alteraciones afectan a las células individuales, evaluando miles simultáneamente. Anteriormente, los métodos para insertar perturbaciones genéticas en el tejido cerebral eran lentos y a menudo requerían días o semanas, lo que obstaculizaba el estudio de las funciones de los genes en el desarrollo neurológico. Sin embargo, este nuevo método de detección permite la expresión rápida de agentes perturbadores en células vivas en 48 horas, lo que permite a los investigadores observar rápidamente las funciones de genes específicos en diferentes tipos de células en un período de tiempo muy corto.


Imagen: Una imagen del cerebro con expresión de perturbación (foto cortesía de Scripps Research)
Imagen: Una imagen del cerebro con expresión de perturbación (foto cortesía de Scripps Research)

Este método también ofrece una escalabilidad sin precedentes: los investigadores pudieron perfilar más de 30.000 células en un solo experimento, un ritmo entre 10 y 20 veces más rápido que los métodos tradicionales. En regiones como el cerebelo, reunieron decenas de miles de células, llegando a áreas que las técnicas de etiquetado anteriores no podían alcanzar. Un estudio piloto que utilizó esta tecnología innovadora reveló que las perturbaciones genéticas producen efectos variados en diferentes tipos de células. Este hallazgo es significativo ya que estos tipos de células afectadas suelen ser el objetivo de enfermedades específicas o variantes genéticas. Con esta nueva tecnología, el equipo está preparado para profundizar su comprensión de los trastornos neuropsiquiátricos y la relación entre tipos de células específicas y regiones del cerebro. De cara al futuro, están interesados en aplicar esta tecnología a otros tipos de células y órganos para explorar un amplio espectro de enfermedades en términos de desarrollo y envejecimiento de los tejidos.

“Sabemos que ciertas variantes genéticas en nuestro genoma pueden hacernos vulnerables o resilientes frente a diferentes enfermedades, pero ¿qué tipos de células específicas están detrás de una enfermedad? ¿Qué regiones del cerebro son susceptibles a las mutaciones del genoma en esas células? Este es el tipo de preguntas que intentamos responder”, dijo la autora principal Xin Jin, PhD, profesora asistente en el Departamento de Neurociencia de Scripps Research. "Con esta nueva tecnología, queremos construir una imagen más dinámica de la región del cerebro, del tipo de célula, del momento del desarrollo de la enfermedad y realmente comenzar a comprender cómo ocurrió la enfermedad y cómo diseñar intervenciones".  Los hallazgos del estudio se publicaron en la revista Cell el 20 de mayo de 2024.

Enlaces relacionados:
Scripps Research


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