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(noticias nanowerk) Los microARN son moléculas pequeñas que regulan la actividad genética uniéndose a los ARN producidos por los genes y destruyéndolos. Se estima que más del 60% de todos los genes humanos están regulados por microARN. Por tanto, no es de extrañar que estas pequeñas moléculas estén implicadas en muchos procesos biológicos, incluidas enfermedades como el cáncer.
Para descubrir la función de un microARN, es necesario descubrir exactamente a qué ARN se dirige. Si bien tales métodos existen, requieren una gran cantidad de material, generalmente del orden de millones de células, para funcionar.
Ahora investigadores de la Universidad de Estocolmo y SciLifeLab han desarrollado un nuevo método para detectar objetivos de microARN a nivel de células individuales. Cada una de estas células tiene un diámetro de aproximadamente una centésima de milímetro, pesa menos de una milmillonésima de gramo y constituye la base de los organismos vivos.
El estudio fue publicado en Nature Biotechnology (“Detección de interacciones microARN-objetivo de todo el transcriptoma en células individuales con agoTRIBE”).
Con su nuevo método sensible, los investigadores pueden rastrear el microARN dirigido a miles de ARN durante procesos biológicos como el ciclo celular o la diferenciación en glóbulos rojos. Los investigadores descubrieron que, sorprendentemente, los microARN realizan tareas muy diferentes en cada célula. En el futuro, también será posible utilizar este método para estudiar la orientación de microARN en tejidos completos para descubrir exactamente qué sucede en cada uno de los muchos tipos de células que forman órganos complejos como el cerebro.
Marc Friedländer, profesor asociado de la Universidad de Estocolmo, dice: «En nuestro equipo de investigación queremos comprender la regulación genética a nivel de célula individual y, en última instancia, crear modelos matemáticos. Nuestro nuevo método es un gran paso para hacerlo posible».
El trabajo fue realizado por el Dr. Dirigido por Inna Biryukova, que desempeñó un papel destacado en el desarrollo del método de laboratorio, y por el estudiante graduado Vaishnovi Sekar, que realizó la mayoría de los análisis computacionales avanzados. Vaishnovi Sekar destaca los desafíos del proyecto: “En términos de la complejidad del trabajo computacional, este es un territorio inexplorado y nos faltaban puntos de referencia y umbrales. Tuvimos que explorar una variedad de enfoques para desarrollar una metodología que no sólo funcionara sino que también produjera observaciones biológicamente significativas”.
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