Refinar la red compartida de genes del cáncer – ScienceDaily

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Los investigadores del Wilmot Cancer Institute están un paso más cerca de comprender las complejas interacciones genéticas que hacen que una célula se vuelva maligna. en uno nuevo Informes de celda En un estudio publicado hoy, el grupo utilizó modelos de redes para centrarse en una serie de interacciones de este tipo que son críticas para la malignidad y podrían ser un caldo de cultivo para terapias extensivas contra el cáncer.

Las mutaciones genéticas discretas a las que pueden dirigirse los medicamentos solo se han identificado para una pequeña fracción de los tipos de cáncer. Pero esas mutaciones dependen de una red descendente de genes que no mutaron para causar cáncer. Esos genes posteriores, y sus intrincadas interacciones, pueden ser comunes a muchos cánceres y podrían ofrecer un gran avance en la terapia del cáncer.

Uno de los autores principales del estudio, Hartmut «Hucky» Land, Ph.D., director asistente del Wilmot Cancer Institute y profesor de genética biomédica Robert y Dorothy Markin en el Centro Médico de la Universidad de Rochester, trabajó en la identificación de características comunes clave de los tumores. desde hace más de 10 años. Su objetivo es encontrar las vulnerabilidades compartidas de los cánceres y explotarlas.

«Dirigirse a las proteínas no mutadas que son esenciales para hacer que las células sean cancerosas es un enfoque más amplio que podría usarse en más cánceres», dijo Land, «pero es difícil encontrar estos genes esenciales no mutados».

Es por eso que Land recurrió a Matthew McCall, Ph.D., MHS, un investigador del Wilmot Cancer Institute que es profesor asociado de Bioestadística y Biología Computacional en URMC, para la colaboración. McCall, quien es el otro autor principal del estudio, desarrolló un nuevo método de modelado de redes, llamado TopNet, que el equipo combinó con experimentos genéticos en células y ratones para identificar redes de genes funcionalmente relevantes.

El equipo de Land identificó previamente un conjunto muy diverso de genes no mutados que son cruciales para el cáncer. En este estudio, el grupo quería ver cómo interactúan esos genes, comenzando con un subconjunto de 20 genes. El aumento o la disminución de la expresión de un gen en células cultivadas tendría numerosos efectos sobre los niveles de expresión de los otros genes en su conjunto.

«Hubo tantas interacciones que podría estar perdiendo mucho tiempo, energía y dinero probando interacciones que podrían no ser útiles», dijo McCall. «Para refinar las interacciones que tienen más probabilidades de ser útiles, usamos el modelado de redes y comparamos nuestras redes modelo con los resultados de laboratorio», dijo McCall.

Por contexto, el número de posibles modelos de redes genéticas considerados por TopNet fue muchas veces mayor que el número estimado de átomos en el universo. Después de eliminar patrones que no se ajustaban del todo a los datos observados y centrarse más en las interacciones genéticas que aparecían en al menos el 80% de los modelos, el equipo se quedó con un conjunto manejable de 24 interacciones genéticas de alta confianza. Las pruebas posteriores mostraron que estas interacciones a menudo juegan un papel importante en la malignidad.

«La metodología elegante y asombrosa del Dr. McCall nos está ayudando esencialmente a desenredar una bola de telaraña genética», dijo Land. «Estas redes suelen ser muy desordenadas y es casi imposible extraer información útil de ellas. Pero el Dr. McCall ha encontrado una manera de cortar este nudo gordiano».

El equipo ya ha probado una muestra de las interacciones genéticas reveladas por TopNet y ha confirmado a través de experimentos en células y ratones que las interacciones están vinculadas funcionalmente. A continuación, el grupo tiene la intención de probar las limitaciones de TopNet, con la intención de utilizar este método para encontrar posibles terapias contra el cáncer que sean altamente efectivas.

Este trabajo se completó como parte de un premio de $ 6,3 millones del Investigador Destacado del Instituto Nacional del Cáncer otorgado a Land en 2015 y una subvención K99 / R00 del Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano a McCall. Helene McMurray, Ph.D., profesora asistente de genética y patología biomédica y medicina de laboratorio en la URMC fue la primera autora del estudio.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Centro médico de la Universidad de Rochester. Original escrito por Susanne Pallo. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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