Descubren c¨®mo surgen las enfermedades humanas
Cient¨ªficos dirigidos por el bi¨®logo Tom¨¤s Marqu¨¨s desvelaron el origen de enfermedades como el c¨¢ncer mediante la lectura del ADN de 233 primates.
![FILE PHOTO: An endangered female high mountain gorilla from the Sabyinyo family eats inside the forest within the Volcanoes National Park near Kinigi, northwestern Rwanda, January 9, 2018. Picture taken January 9, 2018. REUTERS/Thomas Mukoya/File Photo](https://img.asmedia.epimg.net/resizer/v2/PBKXZAU2IUNGP2XYJIUEVPMAYY.jpg?auth=f49fb0f03ec711ccc8d75aab261d397ee329516f833625e7cedaea183c5699bc&width=360&height=203&smart=true)
Un equipo de cient¨ªficos europeos liderado por el bi¨®logo Tom¨¤s Marqu¨¨s secuenci¨® el genoma de m¨¢s de 800 primates no humanos de 233 especies diferentes, para posteriormente cotejarlo con el de 141.456 personas. El resultado, la revelaci¨®n de hasta cuatro millones de mutaciones gen¨¦ticas en el genoma humano, de las cuales algunas pueden estar asociadas a diferentes patolog¨ªas.
La investigaci¨®n, publicada por la revista Science, destac¨® que la confrontaci¨®n de la informaci¨®n gen¨¦tica humana con la de los primates, sirve para revelar el origen de nuestras enfermedades. As¨ª lo manifest¨® el propio Marqu¨¨s. ¡°Nuestros resultados demuestran que estudiando a los primates podemos comprender mejor a los humanos¡±, dijo el bi¨®logo, que al mismo tiempo lanz¨® la siguiente afirmaci¨®n acerca de este estudio. ¡°Es la base de datos de diversidad gen¨¦tica de primates m¨¢s completa¡±.
Los expertos que llevaron a cabo el an¨¢lisis, cotejaron las muestras de especies cercanas a los humanos, como los chimpanc¨¦s, gorilas y los orangutanes. Tambi¨¦n algunas que se encuentran en peligro cr¨ªtico de extinci¨®n, como el l¨¦mur saltador de Sahafary, avistada en Madagascar. Los datos fueron utilizados para el desarrollo del algoritmo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo PrimateAI-3D, un sistema similar a ChatGPT aplicado al campo de la gen¨¦tica, para identificar mutaciones asociadas a enfermedades.
Asimismo, el sistema pudo identificar un 73% de los v¨ªnculos existentes entre variantes gen¨¦ticas y patolog¨ªas, entre ellas, algunas de gran complejidad como el c¨¢ncer o la diabetes. ¡°Hay mutaciones comunes que contribuyen pero, por primera vez, podemos decir que hay mutaciones raras, poco frecuentes, que tienen un impacto muy grande sobre estas enfermedades complejas. Y esto lo hemos conseguido con un algoritmo entrenado con los primates¡±, expres¨® el bi¨®logo.
Con respecto a la causa concreta de estas enfermedades, Marqu¨¨s dio la siguiente explicaci¨®n. ¡°La causa no es una mutaci¨®n en un gen, sino una combinaci¨®n de muchas cosas¡±. Existe la creencia de que algunas enfermedades pueden originarse cuando mutaciones con efecto ¡°leve¡±, act¨²an para causar enfermedades polig¨¦nicas, como la diabetes, las cardiopat¨ªas o el c¨¢ncer. Ahora, el algoritmo puede servir de herramienta para determinar el origen exacto de las mismas.
La creaci¨®n de este algoritmo, a su vez, supone un avance primordial para la ciencia de cara a superar las limitaciones de la gen¨¦tica humana y cl¨ªnica para detectar aquellas mutaciones que causan enfermedades. De momento, se desconocen las causas gen¨¦ticas de muchas enfermedades graves. ¡°Este estudio abrir¨¢ una amplia gama de v¨ªas de investigaci¨®n para futuras investigaciones gen¨®micas de primates¡±, sentenciaron los autores de la investigaci¨®n.
El gen NOVA1, otro elemento destacable del estudio
Sin embargo, no fue el ¨²nico descubrimiento relevante de la investigaci¨®n iniciada en 2015. Marqu¨¨s hizo hincapi¨¦ en la detecci¨®n de 89 variantes en 80 genes que permitir¨ªan explicar qu¨¦ es un ser humano, como es el caso del gen NOVA1, que codifica una prote¨ªna de uni¨®n a ARN espec¨ªfica de neuronas, un miembro de la familia Nova de ant¨ªgenos de enfermedades paraneopl¨¢sicas, que los anticuerpos paraneopl¨¢sicos reconocen e inhiben. Adem¨¢s, juega un papel fundamental en el desarrollo del cerebro.