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Sistema de identificación basado en ARNi e interferencia de células cancerosas específicas

Se crea un "clasificador" para categorizar las células identificando características específicas del cáncer de cuello uterino. [1] Estas características son consistentes con las células HeLa , que sirven como línea celular objetivo para la muerte celular. [1] Al identificar estas células, el clasificador libera proteínas específicas dentro de la célula HeLa que desencadenan la apoptosis sin matar ni poner en peligro las células sanas vecinas. [1]

Las características definitorias de estos clasificadores son elementos cuyos niveles dentro de las celdas crean marcadores que se pueden medir. [1] Se establecen marcadores altos y bajos, y se crea una "molécula clasificadora" para insertarse en células potenciales, que puede inducir apoptosis solo cuando las células exhiben el nivel umbral de marcadores altos o bajos. [1] Estos clasificadores utilizan un pequeño ARN de interferencia , que se dirige al represor y activador en el operón Lac. [1] Esto tiene potencial para uso terapéutico, siempre que se pueda establecer un sistema de administración eficiente para el ADN in vivo. Las aplicaciones in vitro son posibles, siempre que la molécula clasificadora pueda integrarse de forma segura en células cultivadas . [1]

Identificación y clasificación de células cancerosas.

Las células cancerosas se pueden clasificar identificando la expresión de microARN . [2] Estos niveles de expresión de ARNm se pueden utilizar como herramienta de diagnóstico y pronóstico en las clasificaciones de tumores y cáncer, aunque los métodos actuales de clasificación de tumores no incorporan conocimientos experimentales. [2] Como se desprende del conocimiento experimental, diferentes tipos de cáncer pueden estar asociados con la expresión irregular de determinados miARN. [2] Otros parámetros considerados críticos son la ubicación de los miARN en la cadena, las regiones genómicas asociadas al cáncer, la alteración epigenética de la expresión de los miARN y las anomalías en el procesamiento de genes y proteínas diana. [2] La evidencia reciente muestra que los miARN desempeñan un papel importante en las neoplasias malignas humanas y podrían actuar como supresores de tumores/oncogenes. [2]

ARNi para la apoptosis

Recientemente, se ha descubierto que un ARN pequeño puede desencadenar el silenciamiento de genes específicos en células humanas. [3] La reacción de ARNi permite la eliminación completa de una proteína específica, lo que potencialmente puede permitir a los investigadores apuntar a estructuras fundamentales dentro de una célula para eliminarla por completo. [4] El silenciamiento de ARNi también puede inhibir fuertemente la proliferación de células con mutaciones genéticas que fomentan la activación oncogénica . [3]

Métodos de entrega de ARNi

Desde su descubrimiento, el conocimiento sobre ARNi ha aumentado sustancialmente. [5] Aunque es bastante útil, la entrega de ARNi in vivo a los tejidos demuestra ser un desafío que aún elude la ciencia, especialmente en los tejidos profundos del cuerpo. [5] La entrega de ARNi solo es fácilmente accesible a los tejidos de la superficie, como los ojos y el tracto respiratorio. [5] En estos casos, el ARNip se ha utilizado en contacto directo con el tejido para el transporte, y el ARNi resultante ha tenido mucho éxito al centrarse en los genes diana. [5] Cuando se administra ARNip a capas de tejido profundo dentro del cuerpo, se deben tomar medidas para proteger el ARNip de las nucleasas , pero apuntar a áreas específicas se convierte en la principal dificultad. [5] Esta dificultad se ha combatido con altas dosis de ARNip para garantizar que se haya llegado a los tejidos; sin embargo, en estos casos se informó hepatotoxicidad . [5]

Referencias

  1. ^ abcdefg Xie Z, Wroblewska L, Prochazka L, Weiss R, Benenson Y (septiembre de 2011). "Circuito lógico basado en ARNi de múltiples entradas para la identificación de células cancerosas específicas". Ciencia . 333 (6047): 1307–11. Código bibliográfico : 2011 Ciencia... 333.1307X. doi : 10.1126/ciencia.1205527. PMID  21885784. S2CID  13743291.
  2. ^ abcde Mitra R, Bandyopadhyay S, Maulik U, Zhang MQ (2010). "SFSSClass: un enfoque integrado para la clasificación de tumores basada en miARN". Bioinformática BMC . 11 (Suplemento 1): S22. doi : 10.1186/1471-2105-11-S1-S22 . PMC 3009493 . PMID  20122194. 
  3. ^ ab Wilda M, Fuchs U, Wössmann W, Borkhardt A (agosto de 2002). "Muerte de células leucémicas con un gen de fusión BCR/ABL mediante interferencia de ARN (ARNi)". Oncogén . 21 (37): 5716–24. doi : 10.1038/sj.onc.1205653 . PMID  12173041.
  4. ^ Santo EE, Ebus ME, Koster J, Schulte JH, Lakeman A, van Sluis P, Vermeulen J, Gisselsson D, Ora I, Lindner S, Buckley PG, Stallings RL, Vandesompele J, Eggert A, Caron HN, Versteeg R, Molenaar JJ (marzo de 2012). "Activación oncogénica de FOXR1 por fusiones de deleción intracromosómica 11q23 en neuroblastoma". Oncogén . 31 (12): 1571–81. doi : 10.1038/onc.2011.344 . PMID  21860421.
  5. ^ abcdef Grimm D, Kay MA (diciembre de 2007). "Aplicación terapéutica de RNAi: ¿la focalización de ARNm finalmente está lista para el horario de máxima audiencia?". J.Clin. Invertir . 117 (12): 3633–41. doi :10.1172/JCI34129. PMC 2096424 . PMID  18060021.