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Cédulas de búsqueda
Al Rey Sol
Las células y los tejidos están formados de diversos bloques de construcción molecular organizados con una precisión nanométrica. Ahora, científicos han desarrollado una técnica que permite ampliar los tejidos y detectar la ubicación exacta de moléculas de ARN en el interior, por ejemplo, del cerebro.
Los experimentos se han hecho en ratones y con muestras humanas de tumores y, según sus responsables, este nuevo "mapa Google" molecular de tejidos servirá para avanzar en la investigación del alzhéimer y el cáncer y para el tratamiento de enfermedades complejas.
El método, que se describe en un artículo en la revista Science, ofrece "una instantánea única" de los genes que se expresan en diferentes partes de una célula y podría permitir "aprender mucho más" sobre cómo esa actividad de los genes se ve influida por la ubicación de una célula o sus interacciones con otras cercanas.
La técnica también podría ser útil para cartografiar las células del cerebro u otros tejidos y clasificarlas según su función.
En el trabajo han participado científicos de la Universidad de Bar-Ilan de Israel, de la Universidad de Harvard y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ambos centros en Estados Unidos.
El campo de la genómica, que permite extraer y estudiar en profundidad las moléculas de ARN de cualquier tejido, ha transformado la biología y la medicina en la última década.
Las moléculas derivadas de un tejido de un individuo sano, por ejemplo, pueden compararse con las de una persona enferma, revelando potencialmente la causa de la enfermedad, recuerda la Universidad de Bar-Ilan, que señala que hasta ahora este "poderoso enfoque" se limitaba a estudiar las moléculas fuera del tejido.
Pero, para el buen funcionamiento de los tejidos, es importante identificar la ubicación de las moléculas de ARN en su interior.
Precisamente, en este artículo se presenta una tecnología que permite localizar millones de moléculas de ARN mapeadas en el interior de los tejidos con una resolución a nanoescala: sirve para localizar y luego secuenciar miles de moléculas de ARN mensajero diferentes en el cerebro de ratones y en muestras tumorales humanas.
La nueva tecnología, que los investigadores denominan "tecnología de expansión", se diseñó fusionando dos métodos desarrollados hace aproximadamente seis años: uno por un equipo de Harvard para cartografiar moléculas de ARN dentro de células simples y el otro por un equipo del MIT para ampliar físicamente células y tejidos.
Este último permite hinchar la muestra de tejido manteniendo intacta su organización general, con lo que se obtienen imágenes de muy alta resolución de tejidos del cerebro u otros utilizando un microscopio de luz normal.
Expandir el tejido antes de realizar la secuenciación del ARN tiene dos ventajas principales: ofrece una visión de mayor resolución del ARN en las células y facilita la secuenciación de esas moléculas.
Esto permite localizar las moléculas no sólo dentro de las células, sino también en compartimentos específicos como las dendritas, las diminutas extensiones de las neuronas que reciben comunicaciones de otras neuronas.
"Ahora tenemos un ‘mapa google’ que permite medir millones de moléculas de ARN dentro del tejido con precisión a nanoescala, sin tener que extraerlas como se hacía antes", destaca Shahar Alon, uno de los autores del estudio.
Gracias a la tecnología de expansión, investigadores y médicos podrán en un futuro realizar análisis genómicos en 3D para obtener no sólo la identidad de las moléculas, sino también su ubicación dentro del tejido, y así tratar mejor y más eficazmente las enfermedades complejas.
Esta tecnología también podría ser útil para analizar muchos otros tipos de tejidos, como las biopsias de tumores.
En este trabajo, los investigadores estudiaron las metástasis del cáncer de mama, que contienen muchos tipos de células diferentes, incluidas las células cancerosas y las inmunitarias.
El estudio reveló que estos tipos de células pueden comportarse de forma diferente en función de su ubicación dentro de un tumor.
Método
jl/I