Gran parte del genoma humano está formado por regiones reguladoras que controlan qué genes se expresan en un momento dado dentro de una célula. Esos elementos reguladores pueden ubicarse cerca de un gen objetivo o hasta dos millones de pares de bases lejos del objetivo.

Para permitir esas interacciones, el genoma se enlaza a sí mismo en una estructura 3D que acerca regiones distantes. Usando una nueva técnica, los investigadores del MIT han demostrado que pueden mapear estas interacciones con una resolución cien veces mayor de lo que era posible anteriormente.

"Con este método generamos los mapas del genoma tridimensional de mayor resolución que se hayan generado nunca, y lo que vemos son muchas interacciones entre potenciadores y promotores que no se habían visto antes", afirma Anders Sejr Hansen, catedrático adjunto de Ingeniería Biológica Underwood-Prescott del MIT y autor principal del estudio. "Nos entusiasma poder revelar una nueva capa de estructura 3D con nuestra alta resolución".

Los hallazgos de los investigadores sugieren que muchos genes interactúan con docenas de elementos reguladores diferentes, aunque se necesitan más estudios para determinar cuáles de esas interacciones son las más importantes para la regulación de un gen determinado.

"Los investigadores ahora pueden estudiar de forma asequible las interacciones entre los genes y sus reguladores, lo que abre un mundo de posibilidades no solo para nosotros, sino también para docenas de laboratorios que ya han expresado interés en nuestro método", dice Viraat Goel, estudiante de posgrado del MIT y uno de los de los autores principales del artículo. "Estamos entusiasmados de brindarle a la comunidad investigadora una herramienta que los ayude a desentrañar los mecanismos que impulsan la regulación genética".

Miles Huseyin, investigador postdoctoral del MIT, también es uno de los autores principales del artículo, que se publica hoy en Nature Genetics.

Mapeo de alta resolución

Los científicos calculan que más de la mitad del genoma está formado por elementos reguladores que controlan los genes, los cuales constituyen sólo alrededor del dos por ciento del genoma. Los estudios de asociación de todo el genoma, que relacionan variantes genéticas con enfermedades concretas, han identificado muchas variantes que aparecen en estas regiones reguladoras. Determinar con qué genes interactúan estos elementos reguladores podría ayudar a los investigadores a entender cómo surgen esas enfermedades y, potencialmente, cómo tratarlas.

Para descubrir esas interacciones es necesario mapear qué partes del genoma interactúan entre sí cuando los cromosomas se empaquetan en el núcleo. Los cromosomas se organizan en unidades estructurales denominadas nucleosomas -cadenas de ADN fuertemente enrolladas alrededor de proteínas- que ayudan a los cromosomas a encajar en los pequeños confines del núcleo.

Hace más de una década, un equipo que incluía a investigadores del MIT desarrolló un método llamado Hi-C, que reveló que el genoma está organizado como un "glóbulo fractal", lo que permite que la célula empaquete su ADN de forma compacta y evite los nudos. Esta arquitectura también permite que el ADN se despliegue y replique fácilmente cuando sea necesario.

Para realizar Hi-C, los investigadores usan enzimas de restricción para cortar el genoma en muchos pedazos pequeños y unir bioquímicamente los pedazos que están cerca uno del otro en el espacio 3D dentro del núcleo de la célula. Luego determinan las identidades de las piezas que interactúan al amplificarlas y secuenciarlas.

Si bien Hi-C revela mucho sobre la organización 3D general del genoma, tiene una resolución limitada para identificar interacciones específicas entre genes y elementos reguladores, como los potenciadores. Los potenciadores son secuencias cortas de ADN que pueden ayudar a activar la transcripción de un gen al unirse al promotor del gen, el sitio donde comienza la transcripción.

Para lograr la resolución necesaria para encontrar estas interacciones, el equipo del MIT se basó en una tecnología más reciente llamada Micro-C, que fue inventada por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Massachusetts, dirigidos por Stanley Hsieh y Oliver Rando. Micro-C se aplicó por primera vez en la levadura en ciernes en 2015 y posteriormente se aplicó a células de mamíferos en tres artículos en 2019 y 2020 por investigadores como Hansen, Hsieh, Rando y otros en la Universidad de California en Berkeley y en la Facultad de Medicina de UMass.

Micro-C logra una resolución más alta que Hi-C mediante el uso de una enzima conocida como nucleasa microcócica para cortar el genoma. Las enzimas de restricción de Hi-C cortan el genoma solo en secuencias de ADN específicas que se distribuyen aleatoriamente, lo que da como resultado fragmentos de ADN de tamaños diferentes y más grandes. Por el contrario, la nucleasa microcócica corta uniformemente el genoma en fragmentos del tamaño de un nucleosoma, cada uno de los cuales contiene de 150 a 200 pares de bases de ADN. Esta uniformidad de pequeños fragmentos otorga a Micro-C su resolución superior sobre Hi-C.

Sin embargo, como Micro-C estudia todo el genoma, este método no alcanza la resolución suficiente para identificar los tipos de interacciones que los investigadores querían ver. Por ejemplo, si se quiere ver cómo interactúan entre sí 100 sitios diferentes del genoma, es necesario secuenciar al menos 100 multiplicados por 100, es decir, 10.000. El genoma humano es muy grande y contiene alrededor de 22 millones de sitios a nivel de nucleosoma. El genoma humano es muy grande y contiene unos 22 millones de sitios a resolución nucleosómica. Por tanto, el mapeo Micro-C de todo el genoma humano requeriría al menos 22 millones multiplicados por 22 millones de lecturas de secuenciación, lo que costaría más de 1.000 millones de dólares.  

Para reducir ese coste, el equipo ideó una forma de realizar una secuenciación más selectiva de las interacciones del genoma, lo que les permitió centrarse en los segmentos del genoma que contienen genes de interés. Al centrarse en regiones que abarcan unos pocos millones de pares de bases, el número de sitios genómicos posibles se multiplica por mil y los costes de secuenciación se reducen por un millón, hasta unos 1.000 dólares. El nuevo método, denominado Region Capture Micro-C (RCMC), permite generar mapas 100 veces más ricos en información que otras técnicas publicadas por una fracción de su coste.

"Ahora disponemos de un método para obtener mapas tridimensionales de altísima resolución de la estructura del genoma de forma muy asequible. Antes era muy inaccesible económicamente porque se necesitaban millones, si no miles de millones de dólares, para obtener una alta resolución", afirma Hansen. "La única limitación es que no se puede obtener todo el genoma, por lo que hay que saber aproximadamente qué región interesa, pero se puede conseguir una resolución muy alta, de forma muy asequible".

Muchas interacciones

En este estudio, los investigadores se centraron en cinco regiones cuyo tamaño oscilaba entre cientos de miles y unos 2 millones de pares de bases, que eligieron debido a características interesantes reveladas por estudios anteriores. Entre ellas figura un gen bien caracterizado llamado Sox2, que desempeña un papel clave en la formación de tejidos durante el desarrollo embrionario.

Tras capturar y secuenciar los segmentos de ADN de interés, los investigadores hallaron muchos potenciadores que interactúan con Sox2, así como interacciones entre genes y potenciadores cercanos que no se habían visto antes. En otras regiones, especialmente las repletas de genes y potenciadores, algunos genes interactuaban con hasta 50 segmentos de ADN, y por término medio cada sitio interactuante contactaba con unos 25 más.

"La gente ha visto antes interacciones múltiples en un trozo de ADN, pero suelen ser del orden de dos o tres, así que ver tantas fue bastante significativo en términos de diferencia", afirma Huseyin.

Sin embargo, la técnica de los investigadores no revela si todas esas interacciones ocurren simultáneamente o en diferentes momentos, o cuáles de esas interacciones son las más importantes.

Los investigadores también encontraron que el ADN parece enrollarse en "microcompartimentos" anidados que facilitan estas interacciones, pero no pudieron determinar cómo se forman los microcompartimentos. Los investigadores esperan que un estudio más profundo de los mecanismos subyacentes pueda arrojar luz sobre la cuestión fundamental de cómo se regulan los genes.

"Aunque actualmente no sabemos qué puede estar causando estos microcompartimentos y tenemos todas estas preguntas abiertas, al menos disponemos de una herramienta para plantearlas con rigor", afirma Goel.

Además, el equipo del MIT tiene previsto trabajar con investigadores del Hospital Infantil de Boston para aplicar este tipo de análisis a regiones genómicas que se han relacionado con trastornos sanguíneos en estudios de asociación de todo el genoma. También están colaborando con investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard para estudiar variantes relacionadas con trastornos metabólicos.

Christine Eyler, instructora médica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duke, dice que la nueva técnica proporcionará una herramienta valiosa para analizar la arquitectura de bucles de cromatina ultrafina.

"Preveo que el emparejamiento de los datos del bucle de contacto RCMC ultrarresuelto con otros ensayos que definen elementos reguladores específicos revelará nuevos e importantes conocimientos sobre la relación entre la estructura nuclear y la función reguladora de los genes", afirma Eyler, que no participó en este estudio. "Habiendo realizado el ensayo en nuestro propio grupo, nos impresionó el hecho de que el protocolo es fácil de seguir tal y como está escrito (incluso para científicos sin experiencia previa en ensayos de topología), y es económicamente muy eficiente dada la riqueza de información que proporciona."

La investigación ha sido financiada por la beca de apoyo (núcleo) del Instituto Koch del Instituto Nacional del Cáncer, los Institutos Nacionales de la Salud, la Fundación Nacional de la Ciencia, un premio del Comité de Apoyo a la Investigación Solomon Buchsbaum, el Fondo de Investigación Fronteriza del Instituto Koch, una beca NIH y una beca EMBO.

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