El Centro de Investigación Genética y Genómica (CIGG) de la UTE junto con un grupo de investigadores de varias universidades han desarrollado una nueva estrategia de búsqueda para encontrar los genes y vías metabólicas que intervienen en el origen de la enfermedad (patogénesis). “Hemos utilizado la bioinformática para encontrar no solo los genes sino las redes proteicas y metabólicas que están relacionadas con este tipo de cáncer. Esto es un importante primer paso ya que los resultados muestran el potencial de esta herramienta y arrojan nuevos desafíos para el estudio ontogenético”, explicó Andrés López, autor principal del estudio e Investigador del CIGG.
Es así que la UTE con el apoyo de un grupo multidisciplinario de bioinformáticos de la Universidad de las Américas (Ecuador), Universidad de la Coruña (España), Universidad del País Vasco (España) y la Universidad McGill (Canadá) seleccionaron ocho de las más grandes bases de datos genéticas, correspondientes a un consorcio de 250 científicos de 20 países del mundo, para realizar un análisis de big data.
Con el uso de una estrategia de consenso encontraron 19.000 genes y con la aplicación de algoritmos matemáticos desarrollados por el equipo, los filtraron a 1.842 genes asociados a caminos metabólicos involucrados en la enfermedad. De estos, los expertos encontraron 51 genes y 62 redes proteicas que están relacionadas directamente con el cáncer de mama.
“Este resultado es importante ya que cinco de los genes son un descubrimiento totalmente nuevo que no están descritos en la literatura”, agregó el investigador. Por otro lado, con el resto de genes demostraron la certeza de esta estrategia de búsqueda al compaginarlos con estudios experimentales que previamente ya han encontrado los genes.
Debido a la relevancia del estudio, este fue publicado en la revista Scientific Reports de la prestigiosa Revista Nature. Para acceder al artículo completo pueden ingresar AQUÍ.
“Las investigaciones experimentales son muy costosas y limitadas. Es por eso que al desarrollar esta herramienta de bioinformática abrimos una vía para agilitar el descubrimiento y focalizar futuros estudios”, señaló López, quien explicó también que los algoritmos de búsqueda desarrollados podrán ser utilizados para cualquier enfermedad y serán entregados a la comunidad científica para el uso a nivel mundial.
Con estos datos, en una segunda fase del estudio, los investigadores realizarán la fase experimental en laboratorio con población ecuatoriana. “Si no entendemos a nuestra población todo va a estar sesgado a un grupo ajeno y ahora es un gran momento para probarlo en este grupo de genes no descritos”, comentó César Paz y Miño, coautor y Director del CIGG.
Al 2018, el cáncer de mama se ha situado como el segundo tipo de cáncer más común del mundo y el principal tipo en mujeres, convirtiéndose en un problema de salud pública. A nivel mundial, aproximadamente 42 mil mujeres mueren a causa de esta enfermedad.
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