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Nuevo paso adelante en la enfermedad de Parkinson
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Nuevo paso adelante en la enfermedad de Parkinson

Nuevos enfoques en genómica médica: un paso adelante en la enfermedad de Parkinson.

Es ampliamente conocido que la genómica ya ha comenzado a influir en la medicina y que la bioinformática es la clave para desarrollar nuevos enfoques médicos, pero ¿cómo funciona realmente la genómica médica? Investigadores del Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona, ​​en colaboración con científicos del Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC) y el Instituto de Investigaciones Biomédicas August Pi i Sunyer (IDIBAPS), sacan a la luz un claro ejemplo de cómo es la genómica cambiando la forma en que actualmente conocemos la medicina.

El equipo, dirigido por el profesor de investigación de ICREA, Gian Gaetano Tartaglia en el CRG, está utilizando la genómica para avanzar en nuestra comprensión de la enfermedad de Parkinson. Tal como se publicó esta semana en Nucleic Acids Research, descubrieron un mecanismo que regula la expresión de la alfa-sinucleína, una proteína relacionada con la enfermedad de Parkinson y la atrofia multisistémica (MSA).

La enfermedad de Parkinson es el segundo trastorno neurodegenerativo humano más común después de la enfermedad de Alzheimer. Es un trastorno multifactorial en el que la susceptibilidad genética, el envejecimiento y los factores ambientales convergen para causar neurodegeneración. El sello patológico de esta enfermedad es la acumulación de alfa-sinucleína, que a su vez conduce a la muerte celular y, en consecuencia, a problemas en la neurotransmisión.

En un intento por comprender cómo se produce esta proteína, estos investigadores primero predijeron las interacciones entre el gen de la alfa-sinucleína y otros factores que se encuentran dentro de las neuronas. "Utilizamos el algoritmo catRAPID desarrollado en nuestro laboratorio para predecir qué proteínas interactúan con el producto de ARN de este gen. Aunque nuestro método reveló varios candidatos, decidimos probar los que son más relevantes para la enfermedad de Parkinson y la atrofia multisistémica", explica Gian Gaetano Tartaglia. "Las predicciones computacionales ya son clave en la investigación biomédica, nos permiten enfocar mejor nuestros experimentos de banco y ser más rápidos e innovadores cuando buscamos soluciones a preguntas médicas", afirma.

Gracias a estas predicciones, los científicos en el CRG junto con el equipo de Fina Martí en IDIBAPS, pudieron seleccionar y validar los candidatos in vitro (a través del cultivo de células), in vivo (con ratones) y ex vivo (usando cerebro humano muestras de pacientes muertos). De esta forma, los factores se consideraron relevantes o no para el desarrollo de la enfermedad de Parkinson y la MSA. "Encontramos dos factores -TIAR y ELAVL1- que son cruciales en la neurodegeneración. La identificación de estos factores es relevante para comprender mejor la enfermedad de Parkinson y la atrofia multisistémica", agrega Elias Bechara, investigador de CRG y uno de los autores del artículo. "Se necesita más investigación, pero gracias a nuestra contribución, ahora hemos identificado dos nuevos candidatos a biomarcadores. Por ejemplo, estos factores podrían ser útiles para la detección temprana de enfermedades mediante un simple análisis de sangre, o incluso servir como nuevos objetivos para un posible tratamiento ", concluye el investigador.

Una esperanza para la atrofia del sistema múltiple

La investigación de Tartaglia y colaboradores es particularmente relevante para pacientes con atrofia multisistémica (MSA). MSA es un trastorno neurodegenerativo raro y agresivo, y muchos pacientes con este trastorno no responden a la medicación de dopamina utilizada para tratar la enfermedad de Parkinson. Además, MSA es aún más difícil de diagnosticar.

El nuevo estudio muestra que uno de los factores (TIAR) se une especialmente a la proteína alfa-sinucleína en pacientes con MSA. "Siempre es gratificante encontrar algo que pueda ser útil para una enfermedad en particular, pero en este caso, es aún más relevante ya que también podría ser un buen biomarcador para facilitar el diagnóstico de MSA", coinciden los investigadores.


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