Un grupo de investigadores del Instituto de Ciencias de la Ingeniería (ICI) de la Universidad de O’Higgins (UOH) se encuentra realizando un análisis de moléculas de microARN con el objetivo de identificar la expresión de proteínas y su comportamiento multicelular. Este avance podría contribuir al diagnóstico precoz de enfermedades como el cáncer de mama, tratamientos para la sarcopenia, y a la comprensión de los mecanismos de resiliencia climática en las plantas.
La investigadora del ICI-UOH, Carol Moraga, explica que, aunque los microARN son moléculas no codificantes, juegan un papel crucial en la regulación de la expresión de otras proteínas que pueden inhibir o desencadenar la formación de nuevas células, lo que abre un amplio espectro de aplicaciones en medicina y agricultura.
“En nuestros estudios, estamos aplicando algoritmos de ‘Deep Learning’ en redes neuronales para identificar y prediagnosticar el cáncer de mama que tiene mayor prevalencia en el genoma de la población chilena. Con esto, se construye un modelo predictivo que aporta información relevante sobre el paciente, evaluando su correlación con la expresión de distintos grupos de microARN. Esto tiene gran importancia, ya que podría evitar procedimientos invasivos como las biopsias, utilizando solo una muestra de sangre del paciente”, señala.
La académica menciona que este trabajo de correlación de datos se está llevando a cabo en colaboración con estudiantes de pregrado en Ingeniería Civil en Computación de la UOH. Relacionado con el genoma de referencia para la población chilena, se está desarrollando un esfuerzo conjunto en el Centro UOH de Bioingeniería (CUBI), liderado por el investigador Alex Di Genova, experto en genómica del cáncer. “Una vez que tengamos el genoma de referencia de la población chilena, podremos caracterizar los microARNs relacionados con el cáncer de mama en pacientes de la región, y posteriormente, ampliar los estudios a otros tipos de cáncer prevalentes en nuestro país”.
Además, la investigadora destaca que la UOH también está realizando estudios sobre potenciales biomarcadores de microARNs para el tratamiento de la sarcopenia, en conjunto con la académica Denise Valladares del Instituto de Ciencias de la Salud y alumnos del doctorado en Bioingeniería. La sarcopenia se presenta con la pérdida de masa muscular en adultos mayores, a menudo debido al sedentarismo o a la falta de actividad física, lo que puede limitar la independencia de quienes la sufren. “Ya estamos llevando a cabo estudios comparativos entre personas mayores que realizan actividad física y personas jóvenes, con el fin de identificar biomarcadores específicos que nos permitirán explorar posibles tratamientos para esta enfermedad, que afecta a gran parte de la población de nuestro país”.
Modelos, algoritmos y colaboraciones
La ingeniera y doctora en Bioinformática destaca que las investigaciones sobre microARNs en plantas y animales endémicos se realizan utilizando el algoritmo BrumiR, desarrollado en su tesis doctoral, que permite “identificar posibles secuencias candidatas de microARN directamente desde la secuenciación de ARN pequeños (sRNA-seq). Esto nos posibilita descubrir nuevas familias de microARNs asociadas a enfermedades en Chile, así como en plantas endémicas. Al caracterizar adecuadamente estas secuencias, podremos potenciar diversas aplicaciones, principalmente en el ámbito agrícola, entendiendo cómo las plantas crecen y se adaptan al entorno, lo cual es fundamental para estudios sobre Cambio Climático, considerando su interacción con los microorganismos presentes en el suelo”.
La investigadora reconoce que estos avances han sido posibles gracias a la colaboración con la académica Claudia Rojas del Instituto de Ciencias Agroalimentarias, Animales y Ambientales (ICA3) y el investigador Nicolás García de la Universidad de Chile.
Del beneficio agrícola al reconocimiento
Asimismo, la experta menciona que se está creando un repositorio de microARNs de hongos en conjunto con el académico Rodrigo Verschae del ICI-UOH, estudiantes de pregrado en Ingeniería Civil en Computación e investigadores de la Universidad Mayor, basándose en algoritmos de Machine Learning. Esto permitirá predecir y determinar las secuencias candidatas de microARN, así como su biogénesis en estas especies. “Es fundamental contar con métodos y algoritmos eficientes que faciliten la predicción de estas moléculas para seleccionar microARNs marcadores que podrían ser utilizados en el desarrollo de productos que beneficien la agricultura, como la aceleración de la floración en árboles, o la producción de tomates y hortalizas durante todo el año”.
Finalmente, la experta subraya que el Premio Nobel de Medicina otorgado a los científicos Víctor Ambros y Gary Ruvkun por el descubrimiento de los microARNs resalta la relevancia de continuar estos estudios para la predicción de enfermedades neoplásicas y la apertura de nuevos campos de investigación en agricultura y medio ambiente, así como en terapias médicas que mejoren la calidad de vida de las personas.
Con Información de osornoenlared.cl
