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» » » » » Física, estadística y genética unidas para revelar las estrategias del cáncer

Referencia: EurekAlert.org .
Artículo original: “Mutant Models”
por David Cameron, 2 noviembre 2014

Un grupo de científicos ha fusionado el poder de la física estadística y la inteligencia artificial, en un conjunto de herramientas matemáticas que puede convertir datos de las mutaciones de cáncer en modelos multidimensionales que muestran cómo mutaciones concretas alteran las redes de proteínas en las células. De aquí pueden deducir qué mutaciones entre las miríadas de mutaciones presentes en las células cancerosas, son las que podrían estar realmente desempeñando un papel en la enfermedad.

En el núcleo de este nuevo enfoque hay un algoritmo basado en la mecánica estadística, una rama de la física teórica que describe grandes fenómenos mediante la predicción de las propiedades macroscópicas de sus microscópicos componentes.

"Hemos encontrado que un concepto fundamental de la mecánica estadística, que muchos de nosotros aprendimos como estudiantes en los cursos de física teórica y luego se olvidaba, en gran parte debido a su poca aplicación en nuestra vida cotidiana como biólogos, puede ser relevante para uno de los más difíciles problemas de la genética del cáncer", declaraba Peter Sorger, profesor de Systems Pharmacology en HMS Otto Krayer, y autor principal del artículo.

Estos hallazgos, que son los primeros en salir del nuevo Laboratorio de Sistemas de Farmacología (LSP), se publican el 2 de noviembre en Nature Genetics.

Materia Oscura

Muchos de los genes de cáncer más estudiados, como P53 y Ras, se descubrieron después de décadas de trabajo por parte de muchos grupos. Pero hoy en día, en la era de la genómica de alto rendimiento, tenemos miles de veces más datos extraídos de miles de muestras. Y a consecuencia de ello, la cantidad de mutaciones cancerosas catalogadas es inmensa. Pero no todas las mutaciones influyen realmente en el comportamiento del tumor. Muchas parecen estar de camino, por así decirlo, y son llamadas "mutaciones de pasajeros". Con el fin de separar a los conductores de los pasajeros, los investigadores suelen utilizar un tipo de estrategia de "sondeo" en el que se identifican las mutaciones más comunes, el razonamiento es que esas son las importantes. Sólo los candidatos más prometedores se someten entonces al análisis detallado y minucioso que se ha aplicado a P53 y Ras.

Mohammed AlQuraishi, asociado independiente de HMS Systems Biology asociados con el LSP y el laboratorio Sorger y autor principal del estudio, razonó que los biólogos carecían de herramientas biofísicas más rigurosas para explorar estos datos. Con su preparación en genética, estadística y física, AlQuraishi se dio cuenta de que los biólogos podrían explotar el poder estadístico de los conjuntos de datos en vivo y casarlos con la física teórica.

La mecánica estadística es una descripción exacta de física sobre cómo las colecciones de moléculas individuales dan lugar a las propiedades macroscópicas que percibimos, como pueden ser la temperatura y la presión. AlQuraishi utilizó estos principios básicos como base para una plataforma que analiza la información alojada en el Atlas del Genoma del Cáncer. Con el resultado obtenido pudo generar esquemas detallados de cómo ciertas mutaciones han alterado el vasto y complejo mundo celular de las redes de proteínas sociales, que determinan en gran medida la salud de una célula, o su carencia. Al hacerlo, se topó con unos resultados inesperados.

De nuevo, muchas de las mutaciones cancerosas son comunes, y muchas más son raras, algunas tan raras que sólo ocurren en un puñado de pacientes. AlQuraishi descubrió que las mutaciones comunes y raras tienen iguales probabilidades de afectar a la red de proteínas.

"Ambos tipos de mutaciones son igualmente fuertes", señaló. "En ambos casos, el uno por ciento de las mutaciones comunes y de las raras alteraban las redes tumorales que estudiamos. Pero las raras han estado siendo mayormente ignoradas, y tenemos que empezar a prestarles atención."

Para cada mutación común, hay aproximadamente cuatro raras, por lo que, en base a los números, las mutaciones raras pueden ser mucho más significativas de lo que se sospechaba. "Hemos considerado durante mucho tiempo que este gran universo de mutaciones raras como una especie de materia oscura, pero aquí lo que hemos encontrado es que todo esta materia oscura es realmente importante."

Resultados

Los investigadores también encontraron que las mutaciones no son realmente la fuerza contundente que esperaban. En lugar de anular toda la rama de una red, por ejemplo, cortando la energía vecinal, o insertando un carácter completamente nuevo, es decir, una proteína, las mutaciones causaban una sutil y, casi quirúrgicamente precisa, alteración de la vía de comunicación.

"Desde la perspectiva de la mutación, es difícil ser tan preciso", reconoció AlQuraishi. "Pero, un cáncer no puede ser demasiado perturbador, o de lo contrario podría morir. Tiene que volar debajo de la posible detección de los radares. Así, esta sutil alteración de las redes logra su objetivo. Las compañías farmacéuticas podrían explotar esto y, posiblemente, desarrollar terapias más específicas."

Un área final que pueden abordar estos hallazgos es el problema de reproducir resultados y publicarlos en la literatura científica. Aquí, sin embargo, los investigadores son capaces de utilizar estos principios físicos fundamentales para procesar conjuntos de datos de diferentes laboratorios (incluyendo el propio) de manera que elimine los falsos positivos, y enriquecer los auténticos. Por lo tanto, el modelo es más exacto y reproducible que cualquier conjunto de datos en sí mismo.

"Podemos aclarar los experimentos utilizando solamente los datos que estén de acuerdo con el modelo y con los experimentos", señaló AlQuraishi.

"En general, gran parte del problema de la irreproducibilidad en la ciencia se trata de un problema de pobres estadísticas", añadió Sorger. "Y esto es algo que aquí abordamos directamente."


- Fuente: Harvard Medical School .
- Imagen: Oncogenia. crédito The Cancer Genome Atlas
- Este trabajo ha sido financiado por los Institutos Nacionales de Salud, subvenciones GM68762, GM107618 y GM072872.
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Editor del blog Pedro Donaire

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