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(Noticias de Nanowerk) Un equipo de la Universidad de Minnesota Twin Cities ha desarrollado por primera vez una nueva herramienta para predecir y ajustar la tasa de un tipo específico de edición de ADN llamada «recombinación específica del sitio». La investigación allana el camino para terapias genéticas y celulares más personalizadas y eficientes para enfermedades como la diabetes y el cáncer.
El estudio fue publicado en comunicación de la naturaleza («Construcción guiada por modelo de secuencias de ADN con tasas de recombinación específicas de sitio predecibles»).
El proceso de recombinación específica de sitio implica el uso de enzimas que reconocen y modifican secuencias específicas de ADN en células vivas. Tiene usos importantes para el tratamiento de innumerables enfermedades con terapias celulares.
Por ejemplo, en la inmunoterapia, se extraen células inmunitarias de un paciente y se modifican genéticamente para combatir una enfermedad como el cáncer. En estas aplicaciones, es importante controlar con precisión el momento de la expresión génica para maximizar el efecto del tratamiento y minimizar los efectos secundarios en el cuerpo.
Ingenieros de la Universidad de Minnesota han desarrollado un método que combina experimentos de alto rendimiento con un modelo de aprendizaje automático para hacer que el proceso de recombinación específico del sitio sea más eficiente y predecible. El modelo permite a los investigadores programar la velocidad a la que se procesa el ADN. Esto significa que pueden controlar la velocidad a la que una célula terapéutica responde a su entorno, controlando así la rapidez o la lentitud con la que produce un fármaco o una proteína terapéutica.
«Hasta donde sabemos, este es el primer ejemplo del uso de un modelo para predecir cómo la modificación de una secuencia de ADN puede controlar la tasa de recombinación específica del sitio», dijo Casim Sarkar, autor principal del artículo y profesor asociado de la Universidad de Minnesota. Departamento de Ingeniería Biomédica de Twin City. «Al aplicar principios de ingeniería a este problema, podemos ajustar la velocidad a la que se produce la edición del ADN y utilizar esta forma de control para adaptar las respuestas celulares terapéuticas». Nuestro estudio también identificó nuevas secuencias de ADN que se recombinan de manera mucho más eficiente que las que se encuentran en la naturaleza, lo que puede acelerar los tiempos de respuesta de las células”.
Sarkar y su equipo primero desarrollaron un método experimental para calcular la tasa de recombinación específica del sitio y luego usaron esta información para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático. En última instancia, esto permite a los investigadores simplemente ingresar una secuencia de ADN, y el modelo predice la velocidad a la que se recombinará esa secuencia de ADN.
También descubrieron que podían usar modelos para predecir y controlar la producción simultánea de múltiples proteínas dentro de una célula. Esto podría usarse para programar células madre para producir nuevos tejidos u órganos para aplicaciones de medicina regenerativa, o para dotar a las células terapéuticas de la capacidad de producir múltiples fármacos en proporciones predefinidas.
«Diferentes pacientes pueden necesitar diferentes dosis o una respuesta celular más rápida o más lenta; no todos son iguales», explicó Sarkar. «Al construir circuitos genéticos en células que usan múltiples secuencias de ADN con tasas de recombinación distintas y definidas, ahora podemos lograr cosas que antes eran difíciles de lograr, como: B. Proporciones de programación de la producción de proteínas en células terapéuticas. Nuestro enfoque racional permite un tratamiento personalizado para el paciente”.
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