Con el aprendizaje automático, los investigadores pueden reparar el daño genético para prevenir mutaciones en el ADN y enfermedades crónicas.
Utilizando técnicas de aprendizaje automático, investigadores del Hospital General de Massachusetts y el Centro Nacional de Investigación del Cáncer, han descubierto cómo reparar el daño genético para prevenir mutaciones en el ADN.
Según el equipo de investigación, estos hallazgos podrían ayudar a crear nuevas terapias contra el cáncer, avanzando en la medicina de precisión.
Cuando hay daño en el ADN, la célula activa un mecanismo llamado respuesta de daño en el ADN que hace que las proteínas se unan rápidamente al ADN dañado para enviar señales de alarma, reparando el daño. El objetivo de la quimioterapia es matar las células tumorales causando lesiones en el ADN, lo que causa el colapso y la muerte de las células cancerosas.
“Al saber cómo se producen las lesiones de ADN y cómo se reparan, aprenderemos más sobre cómo se desarrolla el cáncer y cómo podemos combatirlo. Cualquier nuevo descubrimiento en la reparación del ADN ayudará a desarrollar mejores terapias contra el cáncer, al tiempo que protege nuestras células sanas”, dijo en un comunicado de prensauna miembro del Grupo de Metabolismo y Señalización Celular, Bárbara Martínez.
El equipo desarrolló una nueva metodología que, con la ayuda de un método de aprendizaje automático,ha permitido un análisis preciso y detallado.
“Hasta ahora, un factor limitante en el seguimiento de la cinética de reparación del ADN era la incapacidad de procesar y analizar la cantidad de datos generados a partir de imágenes tomadas por el microscopio”, dijo Martínez.
Los investigadores han utilizado microscopía de alto rendimiento que permite la adquisición de miles de imágenes de células después del daño genético.
“En la primera fase, introdujeron más de 300 proteínas diferentes en las células y evaluaron en un solo experimento si interferían con la reparación del ADN con el tiempo. Esta técnica ha llevado al descubrimiento de nueve nuevas proteínas que están involucradas en la reparación del ADN”, dijo el comunicado de prensa.
Con la esperanza de ampliar su investigación, los autores monitorearon visualmente las 300 proteínas después de generar daño genético mediante la adopción de una técnica clásica de microirradiación de ADN.
“Vimos que muchas proteínas se adherían al ADN dañado, y otras hacían justo lo contrario: se alejaban de las lesiones de ADN. El hecho de que se unan o se retiren del ADN dañado, para permitir el reclutamiento de proteínas de reparación de la lesión, es una característica común de las proteínas de reparación del ADN. Ambos fenómenos son relevantes”, dijo Martínez.
Una de las proteínas descubiertas fue PHF20. Según los autores, la proteína se aleja de las lesiones en cuestión de segundos después del daño para facilitar el reclutamiento de 53BP1. Las células sin PHF20 no pueden reparar su ADN correctamente, lo que las hace más sensibles a la irritación.
Según los investigadores, la tecnología de aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades para estudiar la reparación del ADN y manipularlo.
“Una ventaja es que ambas plataformas son muy versátiles y se pueden utilizar para descubrir nuevos genes o compuestos químicos que afectan la reparación del ADN. Hemos evaluado cientos de proteínas en un tiempo mínimo mediante el uso de técnicas que permiten la visualización directa de la reparación del ADN”, dijo Martínez.
Fuente: https://healthitanalytics.com/news/machine-learninghelps-repair-genetic-damage
