Nuevos métodos de lucha contra la malaria

Ciclo de vida de la Malaria
Ciclo de vida de la Malaria. Hacer clic para agrandar.
Los investigadores de la Case Western Reserve University, desarrollaron técnicas para identificar rápidamente la evolución de la resistencia a los medicamentos en las cepas de la malaria. Su objetivo es permitir a la comunidad médica reaccionar con rapidez a la resistencia inevitable a dichos fármacos y con ello salvar vidas al tiempo que aumenta la vida útil de los medicamentos utilizados contra la enfermedad.
En la actualidad, seguimiento de la enfermedad requiere meses de ensayos clínicos. Los nuevos métodos pueden proporcionar más información en apenas unos días y de una forma más barata.
Los investigadores han adaptado los ensayos genéticos y el análisis matemático para descubrir y realizar un seguimiento de inmunidad contra la droga de la forma más mortífera de la enfermedad, causada por el parásito Plasmodium falciparum. Pero, la tecnología podría utilizarse para otras formas de la malaria y otras enfermedades.
«Cada año, alrededor de 1 millones a 2,5 millones de niños mueren como resultado directo de la malaria. Una estimación conservadora es que un niño muere de malaria cada 30 segundos», dijo Peter Zimmerman, profesor en la Facultad de Medicina de la Case Western Reserve University. «No hay vacuna para parásitos de la malaria; dependemos de las drogas y la amenaza más grande es que los parásitos siguen evolucionando adquiriendo resistencia a dichos fármacos», dijo Carol Hopkins Sibley, profesora de ciencias del genoma en la Universidad de Washington y director científico de la resistencia mundial contra la malaria.
Se ha realizado un estudio exhaustivo de muestras de sangre de más de 250 individuos de Papua Nueva Guinea infectados de malaria y se han analizado las muestras mediante distinta fluorescencia asignada a los marcadores de la enfermedad y se observaron las mutaciones que padecía el parásito en su genoma que le confería la resistencia a los medicamentos en cada caso.
En un análisis tradicional, las infecciones se representan por la fuerza de la señal fluorescente como puntos en una gráfica cartesiana. El grupo de infecciones sensible a los medicamentos a lo largo del eje x, la resistente a los medicamentos a lo largo del eje Y. Los que tienen ambas infecciones pueden ser en algún punto intermedio y aquellos sin infección se agruparían en los ejes cercanos al cero.
Pero, incluso cuando una desviación estándar fue introducida para dar cuenta de cruce entre las señales fluorescentes, no dieron un trazado limpio de quién se había infectado y con qué.
Drew P. Kourí, matemático que estaba trabajando en el laboratorio de Zimmerman, llevó el problema a Pedro J. Thomas, profesor asistente de matemáticas y biología. Dando vueltas al asunto, descubrieron que podían producir una imagen precisa al posicionar los puntos de datos usando coordenadas polares.
En este método, el eje x es igual a la de fluorescencia para la infección sensible a los medicamentos y el eje y es igual a la fluorescencia para la resistente a los medicamentos. Las 264 muestras de sangre se representan como puntos entre los ejes de acuerdo a la fuerza de la señal. Los resultados: 4 grupos diferentes que reflejan las cuatro posibles diagnósticos. Utilizando el análisis de coordenadas polares, 86 de las 264 muestras fueron reclasificados.
Zimmerman dijo que se necesitan más estudios para verificar que la resistencia a un medicamento específico está asociado con variantes genéticas específicas.
Se podrían buscar fondos para producir un programa de computadora que procesa automáticamente datos usando coordenadas polares: «Si hemos creado una herramienta de análisis de datos basado en la web, podría ser útil para los investigadores de campo sin experiencia matemáticos especializados», dijo el profesor Thomas.
No he querido meterme en las fórmulas y métodos cartesianos que han llevado a los resultados porque tendría que pasarme unos días estudiándolos. Os remito al enlace del estudio, que proporciona el artículo al completo.
Es increíble lo ligados que siempre están los estudios matemáticos y la computación a las ciencias de la vida. Yo sigo sin entender por qué no hay una especialización en ramas como la bioinformática en la carrera de Biología. No una asignatura. Gente como yo, la sacaríamos mucho partido. Y esto es algo que lo hablamos en un congreso de Genética. Pero siempre se queda en eso: habladurías. Espero que os haya gustado.

Más información: BioMed Central Genetics

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El gen suicida contra el cáncer

Y la noticia es «Made in Spain». El equipo de investigación del Departamento de Anatomía y Embriología Humana de la Universidad de Granada ha demostrado la posibilidad de reducir las dosis de los fármacos dedicados a la lucha contra el cáncer al usarse en combinación con terapia génica gracias al gen suicida E. Este gen provoca la muerte celular de las células tumorales que originan el cáncer de pecho, pulmón y de colon y previene además su crecimiento. Según dice Ana Rosa Rama Ballesteros, investigadora que ha llevado a cabo el estudio, el gen E induce la apoptosis (muerte celular) a través de daño en las mitocondrias de estas células tumorales. Los primeros estudios realizados han demostrado que se puede reducir hasta 100 veces la dosis de los fármacos utilizados en la quimioterapia combinados con la terapia génica, obteniéndose una inhibición del crecimiento tumoral de hasta un 21% en el caso del cáncer de pecho.
Vamos por el buen camino.
Referencias: Antonia Aránega Jiménez. Departamento de Anatomía y Embriología Humana de la Universidad de Granada.

Escuchando: Lista de reproducción Lounge de Jamendo.com

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Extracción de ADN

Lo más habitual en cualquier laboratorio de genética es extraer el ADN de cualquier tejido o superficie. En mi caso he podido extraer ADN de hojas de plantas, de semillas, de tejido de lagarto, de lodo, de sangre…e incluso de los compuestos obtenidos de un tanque de fermentación.
Hace unos años era necesario preparar para cada ocasión una serie de tampones o buffers para poder extraer el material hereditario. Y cada disolución tenía que prepararla cada uno. Ahora todo es muy sencillo. Existen kits de extracción para cada tipo de tejido o muestra a analizar. La utilización de estos kits tienen sus pros y sus contras: generalmente la eficiencia de la extracción (la cantidad de ADN obtenido por extracción) suele ser bastante mayor con los métodos tradicionales. Sin embargo, la pureza del ADN aislado es mayor cuando se usan los kits. Dependiendo para qué se vaya a utilizar el ADN y el tipo de estudio, será mejor tener más ADN y menos puro ó viceversa. Las nuevas tecnologías suelen «funcionar» mejor cuanto más limpia sea la extracción, ya que en muchas ocasiones recomiendan purificarlo.

kit de extracción de ADN
kit de extracción de ADN

A modo informativo y dependiendo de la muestra, el tiempo para extraer ADN oscila entre 30 minutos y una hora. Cuantas más muestras se tengan a extraer a la vez, mayor será el tiempo.
Cuando ya se tiene el vial con el ADN disuelto en el tampón de elución, siempre hay que hacer una cuantificación. Con aparatos como el NanoDrop, la cantidad de ADN utilizado para cuantificar es de tan sólo 1 microlitro. Para hacerse una idea, es poco más de lo que ocupa la impresión del punto en el teclado de un ordenador. Hay ocasiones en que existen problemas con las mediciones y se opta por seguir el método tradicional que consiste en hacer un gel de agarosa a una concentración del 0,8% y realizar una electroforesis de todas las extracciones. Posteriormente, la imagen que se obtiene en el transiluminador de rayos ultravioleta (siempre que se utilicen marcajes como el bromuro de etidio o SybrGreen) se utiliza para hacer un cálculo estimado de la concentración de ADN gracias a la extrapolación que nos permite el marcador de fragmentos de ADN (un marcador de ADN en escalera (DNA ladder) no es más que un fragmento de ADN el cuál ha sido cortado de forma que se obtienen bandas de un tamaño conocido), ya que sí que sabremos la concentración cargada en el gel de ese marcador.
ejemplo de gel de electroforesis en gel de agarosa. Las concentraciones de las muestras se observan en microgramos/microlitro
ejemplo de gel de electroforesis en gel de agarosa. Las concentraciones de las muestras se observan en microgramos/microlitro

Bueno, aquí he dejado unas nociones básicas de una de las primeras partes del trabajo en un laboratorio de Genética. Espero que os haya gustado.

Escuchando: canciones en Jamendo.com

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MAPMAKER/EXP 3.0

Este programita generado por Lander y colaboradores en 1987, es uno de los más utilizados (si no es el que más). Es un software basado en MS-DOS que se basa en cálculos matemáticos para generar mapas genéticos. Simplemente la función que realiza es ordenar mediante cálculos de frecuencias alélicas, los marcadores (porciones de ADN que pueden ser o no genes) para formar los distintos grupos de ligamiento (que posteriormente podremos asignarles cromosomas). Estas operaciones serían casi imposibles por el tiempo que llevarían hacerlas a mano. Tan sólo hay un método que puede (y digo puede) ser más sencillo y realizarse a mano: el Color Mapping o mapeo por color. Pero eso será otro cantar.
Intentaré hacer un tutorial sobre la utilización del programa. Lo que sí quería destacar son las peculiaridades del programita. Al ser un MS-DOS (por lo tanto hablamos de estar trabajando en Windows), el acceso y ejecución de órdenes tiene que ser por teclado. Lo primero de todo es el formato del archivo y su ubicación. Todo tiene que estar dentro del mismo directorio que el ejecutable. Y el archivo para trabajar tiene que estar en formato .RAW. Ese archivo es un simple archivo de texto cuya extensión de cambia a .raw. Para generar un archivo con la matriz de datos recopilados, tan sólo hay que copiar de excel todas las celdas y pegar en el bloc de notas. El encabezado de los datos del archivo tiene que tener una nomenclatura y orden preciso. Es necesario porque si no el programa dará error a la hora de leer el archivo. Ese encabezado debe estar en la parte superior del archivo y tiene esta pinta:

data type f2 intercross
113 174 0

donde se observa que los tipos de datos son una población F2 y que hay 113 individuos en los que se analizan 174 marcadores.
Estas son las nociones básicas para poder arrancar el programa y los datos que se han obtenido en la experimentación. Espero que haya servido de algo.

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Un gen del sueño

Aunque la mayoría de las personas suele dormir menos de ocho horas diarias (el promedio en un día no laboral es de 7,4 horas), y algunos sienten que pueden pasar con incluso menos cuando se dedican a actividades placenteras o de ocio en general, las evidencias científicas demuestran que, con el tiempo, el cuerpo sufre daños por este régimen de sueño escaso.
Tal como señala la neuróloga Ying-Hui Fu, coautora del estudio, y profesora en la Universidad de California en San Francisco, las alteraciones crónicas y a corto plazo en el número ideal de horas a dormir pueden traer serias consecuencias para la cognición, el estado anímico y la salud física, incluyendo el desarrollo de cáncer y alteraciones en las funciones endocrinas. Sin embargo, al principio este impacto puede quedar disfrazado con el consumo de estimulantes tales como el café y el chocolate.
En la nueva investigación, el equipo estudió una familia en la que una madre y su hija adulta habían tenido de por vida menores requerimientos de sueño que la mayoría de los individuos, seis horas por día en lugar de las ocho a ocho y media que, según estudios realizados, necesitamos los humanos para mantener una salud óptima. El laboratorio de Fu analizó muestras de sangre de estas mujeres y de sus parientes, e identificaron una mutación en un gen conocido como hDEC2, el cual es un factor de transcripción que reprime la expresión de otros genes y está implicado en la regulación de los ritmos circadianos.
A continuación, los investigadores modificaron genéticamente a ratones y moscas de la fruta para expresar el gen humano mutado, y estudiaron el impacto en sus patrones de sueño y en su comportamiento. Las observaciones demostraron que durmieron menos.
Luego, el equipo comparó la respuesta de los ratones modificados genéticamente con la de ratones normales ante las consecuencias de seis horas de privación del sueño. Los ratones modificados tuvieron necesidad de compensar su pérdida de horas de sueño en mucho menor grado que los normales.
Estos cambios en la necesidad de dormir de los ratones mutantes podrían proporcionar una explicación de por qué las personas con esta mutación son capaces de vivir sin ser afectadas a lo largo de sus vidas por la menor cantidad de horas de sueño.

Escuchando: 50 Cent – In my hood

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Nueva tanda de SSRs

Parece ser que el uso de nuevas tecnologías esta dando efecto. Un grupo en Canadá acaba de analizar más de 36000 (sí sí, más de 36000) secuencias no redundantes procedentes de unas 190000 secuencias iniciales de ESTs de Medicago truncatula. Lo bueno que tiene esto es que el estudio a ido dirigido para analizar la transferencia del uso de estos marcadores a otras especies, ya sean leguminosas o no.

Enlace: Development and characterization of genic SSR markers in Medicago truncatula and their transferability in leguminous and non-leguminous species

Escuchando: Podcast Frikeando.es

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A la caza de variación genética

Después de varios años utilizando como marcadores moleculares los desfasados RFLPs, RAPDs y AFLPs, he podido saber de buena tinta que el futuro pasa de largo por los muy utilizados microsatélites (SSRs) y que va directo a los SNPs. Todo esto se debe, claro, a la aplicación que están teniendo estos marcadores en genética humana. Pero, sobre todo, el gran avance se debe a las tecnologías nuevas a la hora de su detección. Los «Next-generation DNA sequencing methods» son los verdaderos culpables del avance científico a la hora de hallar nuevas variaciones en el DNA.
De todas formas, estamos esperando nuevas tecnologías que permitan una secuenciación parecida a la basada en los métodos convencionales de Sanger, pero con mucha más precisión y obteniendo secuencias más grandes que 600 pares de bases (número de bases en los que estos métodos tienen menor número de errores).
La ciencia sigue siendo paciencia en un 95%.

Escuchando: Vera-Ibiza.com podcast

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