Una nueva investigación publicada hoy en Nature Partner journal npj Systems Biology and Applications establece cómo los datos genómicos en conjunto con los análisis de biología de sistemas pueden identificar reguladores claves y nuevos blancos farmacológicos en tratamientos resistentes al cancer.

El nuevo descubrimiento explica cómo el cáncer controla redes efectoras específicas: hallazgos con importantes implicaciones para el futuro de la terapia contra el cancer.

Los científicos se dieron cuenta de la importancia del control epigenómico en los procesos de desarrollo y enfermedad.

"El epigenoma no afecta directamente el ADN en sí", dijo el profesor Fabian V. Filipp. "Una capa oculta de regulación controla la actividad de los genes".

Filipp es profesor de Biología de Sistemas y Metabolismo del Cáncer y su equipo de investigación está afiliado a la Facultad de Ciencias Naturales de la UC Merced y al Instituto de Investigación en Ciencias de la Salud.

Las señales epigenómicas y metabólicas más allá del código genético del ADN determinan qué programas celulares están activos y cuáles están silenciados. Tales redes de control epigenómico tienen implicaciones importantes para el futuro de la terapia del cancer.

"En el cáncer, si desconocemos o no comprendemos suficientemente las redes epigenómicas, las células tumorales tienen la capacidad de adaptarse rápidamente al tratamiento farmacológico y puede surgir resistencia", dijo Filipp.

En el cáncer, los reguladores epigenéticos claves logran la especificidad del objetivo de su programa fenotípico mediante la cooperación con los miembros de la maquinaria transcripcional. El equipo de biología de los sistemas de cáncer de Filipp en UC Merced introdujo un flujo de trabajo universal para la elucidación de las redes de cooperación regulatoria.

Por un lado, las regiones epigenómicas objetivo definen la cromatina accesible, por otro lado, los motivos de las transcripciones expresadas diferencialmente determinan los genes blancos controlados por las fuerzas cooperativas.

"Al integrar diferentes características genómicas de datos complementarios epigenómicos y transcriptómicos, se puede identificar una red altamente específica e hiperconectada", dijo Filipp.
 

Fuente: University of California Merced