Un equipo del IRB Barcelona, con sede en el PCB, liderado por el Dr. Modesto Orozco, ha desarrollado una metodología computacional avanzada para predecir la arquitectura de los genes a través de las posiciones de los nucleosomas. El método combina técnicas experimentales con técnicas de aprendizaje automático y la teoría de la transmisión de señales. El estudio, publicado en la revista Nucleic Acids Research, es clave para futuras investigaciones sobre cómo las alteraciones en la estructura de la cromatina pueden influir en la aparición de enfermedades.

El ADN, la molécula que contiene la información genética de todos los seres vivos, está empaquetado en las células de una manera compleja que le permite funcionar eficientemente. Los nucleosomas permiten la compactación del ADN y juegan un papel crucial en la regulación de la expresión génica y otros procesos biológicos.

El modelo desarrollado por el equipo del Dr. Modesto Orozco utiliza información de la secuencia del ADN y características físicas no solo para reproducir datos experimentales, sino también para predecir la ubicación de los nucleosomas de manera más rápida y precisa. «Nuestro modelo es comparable en precisión a los métodos experimentales más avanzados», comenta el investigador, jefe del laboratorio de Modelización Molecular y Bioinformática del IRB Barcelona y Catedrático de la Universidad de Barcelona.

Implicaciones para la regulación génica y la biomedicina

El estudio demuestra que la arquitectura de los nucleosomas está fuertemente influenciada por la secuencia de ADN y señales físicas que emergen de los extremos de los genes. Estas señales determinan la ubicación de los primeros y últimos nucleosomas (+1 y -last), y también afectan la disposición de los nucleosomas a lo largo del gen. «Nuestro trabajo sugiere que la estructura de los nucleosomas puede afectar la expresión génica de maneras más complejas de lo que pensábamos», añade Alba Sala, estudiante de doctorado del IRB Barcelona y primera autora del estudio.

Imagen / IRB Barcelona.

Este enfoque es clave para futuras investigaciones sobre cómo las alteraciones en la estructura de la cromatina pueden influir en la aparición de enfermedades. Al entender mejor cómo se organiza el ADN y los nucleosomas, los científicos pueden identificar nuevas dianas terapéuticas y desarrollar tratamientos más efectivos.

» Artículo de referencia: Alba Sala, Mireia Labrador, Diana Buitrago, Pau De Jorge, Federica Battistini, Isabelle Brun Heath, Modesto Orozco, An integrated machine-learning model to predict nucleosome architecture, Nucleic Acids Research, Volume 52, Issue 17, 23 September 2024, Pages 10132–10143, DOI: 10.1093/nar/gkae689

» Enlace a la noticia: web del IRB Barcelona [+]