Un equipo internacional de investigadores ha analizado, desde la perspectiva de la biología computacional, la progresión del cáncer de mama con metástasis en el pulmón y cerebro. Los resultados, publicados en la revista PLoS ONE,
Un trabajo coordinado por Attila Gursoy, investigador de la Universidad de Koç en Estambul (Turquía), con motivo de una estancia en el grupo de Baldomero Oliva, jefe del Laboratorio de Bioinformática Estructural (GRIB-UPF-IMIM) de la Universidad Pompeu Fabra, ha descifrado, desde la perspectiva de la biología computacional, la progresión del cáncer de mama con metástasis en el pulmón y cerebro.
En la última década, se ha comprobado que los trastornos genéticos complejos son producto de múltiples genes que actúan cooperativamente. Así pues, varios trabajos señalan que los conjuntos de genes asociados a cáncer que forman parte de alguna vía o ruta biológica son mejores marcadores que no algunos genes individuales.
Gracias a las modernas técnicas analíticas han construido mapas de interacción proteína-proteína (PPI) que han puesto de manifiesto que las proteínas rara vez actúan de manera aislada, por lo que la nueva investigación, publicada en la revista PLoS ONE, se ha desplazado hacia la identificación del conjunto de genes cuyos productos trabajan de manera cooperativa, y se han desarrollado métodos informáticos específicos para detectar esta asociación.
Un software para identificar genes asociados a enfermedades
Además, las redes de interacción de proteínas con conocimiento de la estructura son herramientas valiosas para interpretar la gran cantidad de datos obtenidos a partir de la genómica y los estudios relacionados con cualquier enfermedad. De este modo, las mutaciones que afectan a la estructura de las proteínas pueden ser estudiadas y utilizadas para generar hipótesis sobre la progresión del cáncer y las metástasis.
En este contexto, el producto de un gen concreto puede interactuar con el producto de otros genes de los que se sabe que están asociados a una enfermedad específica. El grupo que coordina Oliva, ha desarrollado el software GUILD (Genes Underlying Inheritance Linked Disorders) para priorizar los genes asociados a una patología concreta.
En el artículo los expertos han empleado el software GUILD para ampliar los datos bibliográficos sobre el conjunto de genes asociados a la metástasis en cerebro y pulmón por un cáncer de mama primario. De este modo ha sido posible construir las mejores anotaciones obtenidas hasta el momento sobre la red de interacciones proteína-proteína que están asociadas específicamente a cada metástasis y que forman subredes específicas.
Utilizando los modelos de las estructuras de los complejos proteicos, obtenidos a partir de la interfaz PRISM (desarrollada en la institución turca), ha sido posible revelar el posible papel de algunas mutaciones en la interfaz de interacción que pueden dar lugar a una u otra metástasis.
Referencia bibliográfica:
Engin HB, Guney E, Keskin O, Oliva B, Gursoy A (2013) "Integrating Structure to Protein-Protein Interaction Networks That Drive Metastasis to Brain and Lung in Breast Cancer", PLoS ONE, 8 (11), doi: 10.1371 / journal.pone.0081035.
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