17.4: Aplicando Genómica
- Page ID
- 59716
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)
\( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)
\( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)
\( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)
\( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
\( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
\( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\)
\( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)
\( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\)
\( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)
\( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\)
\( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)
\( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)
\( \newcommand{\vectorA}[1]{\vec{#1}} % arrow\)
\( \newcommand{\vectorAt}[1]{\vec{\text{#1}}} % arrow\)
\( \newcommand{\vectorB}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vectorC}[1]{\textbf{#1}} \)
\( \newcommand{\vectorD}[1]{\overrightarrow{#1}} \)
\( \newcommand{\vectorDt}[1]{\overrightarrow{\text{#1}}} \)
\( \newcommand{\vectE}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash{\mathbf {#1}}}} \)
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)
\(\newcommand{\avec}{\mathbf a}\) \(\newcommand{\bvec}{\mathbf b}\) \(\newcommand{\cvec}{\mathbf c}\) \(\newcommand{\dvec}{\mathbf d}\) \(\newcommand{\dtil}{\widetilde{\mathbf d}}\) \(\newcommand{\evec}{\mathbf e}\) \(\newcommand{\fvec}{\mathbf f}\) \(\newcommand{\nvec}{\mathbf n}\) \(\newcommand{\pvec}{\mathbf p}\) \(\newcommand{\qvec}{\mathbf q}\) \(\newcommand{\svec}{\mathbf s}\) \(\newcommand{\tvec}{\mathbf t}\) \(\newcommand{\uvec}{\mathbf u}\) \(\newcommand{\vvec}{\mathbf v}\) \(\newcommand{\wvec}{\mathbf w}\) \(\newcommand{\xvec}{\mathbf x}\) \(\newcommand{\yvec}{\mathbf y}\) \(\newcommand{\zvec}{\mathbf z}\) \(\newcommand{\rvec}{\mathbf r}\) \(\newcommand{\mvec}{\mathbf m}\) \(\newcommand{\zerovec}{\mathbf 0}\) \(\newcommand{\onevec}{\mathbf 1}\) \(\newcommand{\real}{\mathbb R}\) \(\newcommand{\twovec}[2]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\ctwovec}[2]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\threevec}[3]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \\ #3 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\cthreevec}[3]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \\ #3 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\fourvec}[4]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\cfourvec}[4]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\fivevec}[5]{\left[\begin{array}{r}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \\ #5 \\ \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\cfivevec}[5]{\left[\begin{array}{c}#1 \\ #2 \\ #3 \\ #4 \\ #5 \\ \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\mattwo}[4]{\left[\begin{array}{rr}#1 \amp #2 \\ #3 \amp #4 \\ \end{array}\right]}\) \(\newcommand{\laspan}[1]{\text{Span}\{#1\}}\) \(\newcommand{\bcal}{\cal B}\) \(\newcommand{\ccal}{\cal C}\) \(\newcommand{\scal}{\cal S}\) \(\newcommand{\wcal}{\cal W}\) \(\newcommand{\ecal}{\cal E}\) \(\newcommand{\coords}[2]{\left\{#1\right\}_{#2}}\) \(\newcommand{\gray}[1]{\color{gray}{#1}}\) \(\newcommand{\lgray}[1]{\color{lightgray}{#1}}\) \(\newcommand{\rank}{\operatorname{rank}}\) \(\newcommand{\row}{\text{Row}}\) \(\newcommand{\col}{\text{Col}}\) \(\renewcommand{\row}{\text{Row}}\) \(\newcommand{\nul}{\text{Nul}}\) \(\newcommand{\var}{\text{Var}}\) \(\newcommand{\corr}{\text{corr}}\) \(\newcommand{\len}[1]{\left|#1\right|}\) \(\newcommand{\bbar}{\overline{\bvec}}\) \(\newcommand{\bhat}{\widehat{\bvec}}\) \(\newcommand{\bperp}{\bvec^\perp}\) \(\newcommand{\xhat}{\widehat{\xvec}}\) \(\newcommand{\vhat}{\widehat{\vvec}}\) \(\newcommand{\uhat}{\widehat{\uvec}}\) \(\newcommand{\what}{\widehat{\wvec}}\) \(\newcommand{\Sighat}{\widehat{\Sigma}}\) \(\newcommand{\lt}{<}\) \(\newcommand{\gt}{>}\) \(\newcommand{\amp}{&}\) \(\definecolor{fillinmathshade}{gray}{0.9}\)Habilidades para Desarrollar
- Explicar la farmacogenómica
- Definir poligénico
La introducción de proyectos de secuenciación de ADN y secuenciación del genoma completo, particularmente el proyecto Genoma Humano, ha ampliado la aplicabilidad de la información de secuencias de ADN. La genómica ahora se está utilizando en una amplia variedad de campos, como la metagenómica, la farmacogenómica y la genómica mitocondrial. La aplicación más comúnmente conocida de la genómica es comprender y encontrar curas para enfermedades.
Predecir el riesgo de enfermedad a nivel individual
La predicción del riesgo de enfermedad implica el cribado de individuos actualmente sanos mediante el análisis del genoma a nivel individual. Se puede recomendar la intervención con cambios de estilo de vida y medicamentos antes del inicio de la enfermedad Sin embargo, este enfoque es más aplicable cuando el problema reside dentro de un solo defecto génico. Dichos defectos solo representan aproximadamente el 5 por ciento de las enfermedades en los países desarrollados. La mayoría de las enfermedades comunes, como las cardiopatías, son multifactorizadas o poligénicas, lo que es una característica fenotípica que involucra a dos o más genes, y también involucra factores ambientales como la dieta. En abril de 2010, científicos de la Universidad de Stanford publicaron el análisis del genoma de un individuo sano (Stephen Quake, científico de la Universidad de Stanford, que tenía su genoma secuenciado); el análisis predijo su propensión a adquirir diversas enfermedades. Se realizó una evaluación de riesgo para analizar el porcentaje de riesgo de Quake para 55 padecimientos médicos diferentes. Se encontró una rara mutación genética, la cual mostró que estaba en riesgo de sufrir un ataque cardíaco repentino. También se predijo que tendría un riesgo de 23 por ciento de desarrollar cáncer de próstata y un 1.4 por ciento de riesgo de desarrollar Alzheimer Los científicos utilizaron bases de datos y varias publicaciones para analizar los datos genómicos. A pesar de que la secuenciación genómica es cada vez más asequible y las herramientas analíticas son cada vez más confiables, quedan por abordar los problemas éticos relacionados con el análisis genómico a nivel poblacional.
Conexión de arte
En 2011, el Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de los Estados Unidos recomendó no usar la prueba de PSA para detectar cáncer de próstata en hombres sanos. Su recomendación se basa en la evidencia de que el tamizaje no reduce el riesgo de muerte por cáncer de próstata. El cáncer de próstata a menudo se desarrolla muy lentamente y no causa problemas, mientras que el tratamiento del cáncer puede tener efectos secundarios graves. La prueba de PCA3 se considera más precisa, pero los exámenes de detección aún pueden resultar en hombres que no habrían sido perjudicados por el propio cáncer que padezcan efectos secundarios del tratamiento. ¿Qué opinas? ¿Deben hacerse exámenes de detección de cáncer de próstata a todos los hombres sanos usando la prueba PCA3 o PSA? ¿Deberían hacerse exámenes de detección a las personas en general para saber si tienen un riesgo genético de cáncer u otras enfermedades?
Farmacogenómica y Toxicogenómica
La farmacogenómica, también llamada toxicogenómica, implica evaluar la efectividad y seguridad de los medicamentos a partir de la información de la secuencia genómica de un individuo. Las respuestas genómicas a los fármacos se pueden estudiar utilizando animales experimentales (como ratas de laboratorio o ratones) o células vivas en el laboratorio antes de embarcarse en estudios con humanos. El estudio de los cambios en la expresión génica podría proporcionar información sobre el perfil de transcripción en presencia del fármaco, el cual puede ser utilizado como un indicador temprano del potencial de efectos tóxicos. Por ejemplo, los genes involucrados en el crecimiento celular y la muerte celular controlada, cuando se alteran, podrían conducir al crecimiento de células cancerosas. Los estudios de todo el genoma también pueden ayudar a encontrar nuevos genes involucrados en la toxicidad de los medicamentos. La información personal de la secuencia genómica se puede utilizar para recetar medicamentos que serán más efectivos y menos tóxicos sobre la base del genotipo del paciente individual. Las firmas genéticas pueden no ser completamente precisas, pero pueden probarse más antes de que surjan síntomas patológicos.
Genómica Microbiana: Metagenómica
Tradicionalmente, la microbiología se ha enseñado con la idea de que los microorganismos se estudian mejor en condiciones de cultivo puro, lo que implica aislar un solo tipo de célula y cultivarla en el laboratorio. Debido a que los microorganismos pueden pasar por varias generaciones en cuestión de horas, sus perfiles de expresión génica se adaptan muy rápidamente al nuevo entorno de laboratorio. Además, la gran mayoría de las especies bacterianas resisten ser cultivadas de forma aislada. La mayoría de los microorganismos no viven como entidades aisladas, sino en comunidades microbianas conocidas como biopelículas. Por todas estas razones, el cultivo puro no siempre es la mejor manera de estudiar microorganismos. La metagenómica es el estudio de los genomas colectivos de múltiples especies que crecen e interactúan en un nicho ambiental. La metagenómica puede ser utilizada para identificar nuevas especies más rápidamente y para analizar el efecto de los contaminantes en el medio ambiente (Figura\(\PageIndex{2}\)).
Genómica Microbiana: Creación de Nuevos Biocombustibles
El conocimiento de la genómica de los microorganismos se está utilizando para encontrar mejores formas de aprovechar los biocombustibles de algas y cianobacterias. Las principales fuentes de combustible hoy en día son el carbón, el petróleo, la madera y otros productos vegetales, como el etanol. Si bien las plantas son recursos renovables, aún es necesario encontrar más fuentes de energía renovables alternativas para satisfacer las demandas energéticas de nuestra población. El mundo microbiano es uno de los mayores recursos para genes que codifican nuevas enzimas y producen nuevos compuestos orgánicos, y permanece en gran parte sin explotar. Los microorganismos se utilizan para crear productos, como enzimas que se utilizan en la investigación, antibióticos y otros mecanismos antimicrobianos. La genómica microbiana está ayudando a desarrollar herramientas de diagnóstico, vacunas mejoradas, nuevos tratamientos de enfermedades y técnicas avanzadas de limpieza ambiental.
Genómica mitocondrial
Las mitocondrias son orgánulos intracelulares que contienen su propio ADN. El ADN mitocondrial muta a un ritmo rápido y a menudo se usa para estudiar las relaciones evolutivas. Otra característica que hace interesante estudiar el genoma mitocondrial es que el ADN mitocondrial en la mayoría de los organismos multicelulares se transmite de la madre durante el proceso de fertilización. Por esta razón, la genómica mitocondrial se suele utilizar para rastrear la genealogía.
La información y las pistas obtenidas de muestras de ADN encontradas en las escenas del crimen han sido utilizadas como evidencia en casos judiciales, y se han utilizado marcadores genéticos en análisis forenses. El análisis genómico también se ha vuelto útil en este campo. En 2001 se publicó el primer uso de la genómica en forense. Fue un intento de colaboración entre instituciones académicas de investigación y el FBI para resolver los misteriosos casos de ántrax comunicados a través del Servicio Postal de Estados Unidos. Utilizando la genómica microbiana, los investigadores determinaron que en todos los envíos se utilizó una cepa específica de ántrax.
Genómica en Agricultura
La genómica puede reducir en cierta medida los ensayos y fracasos involucrados en la investigación científica, lo que podría mejorar la calidad y cantidad de los rendimientos de los cultivos en la agricultura. Vincular rasgos a genes o firmas génicas ayuda a mejorar la reproducción de cultivos para generar híbridos con las cualidades más deseables. Los científicos utilizan datos genómicos para identificar rasgos deseables y luego transferir esos rasgos a un organismo diferente. Los científicos están descubriendo cómo la genómica puede mejorar la calidad y cantidad de la producción agrícola. Por ejemplo, los científicos podrían usar rasgos deseables para crear un producto útil o mejorar un producto existente, como hacer que un cultivo sensible a la sequía sea más tolerante a la estación seca.
Resumen
La imaginación es la única barrera para la aplicabilidad de la genómica. La genómica se está aplicando a la mayoría de los campos de la biología; se está utilizando para la medicina personalizada, la predicción de riesgos de enfermedad a nivel individual, el estudio de las interacciones medicamentosas antes de la realización de ensayos clínicos y el estudio de microorganismos en el ambiente a diferencia del laboratorio. También se está aplicando a desarrollos como la generación de nuevos biocombustibles, la evaluación genealógica mediante mitocondrias, avances en la ciencia forense y mejoras en la agricultura.
Conexiones de arte
Figura\(\PageIndex{1}\): En 2011, el Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de los Estados Unidos recomendó no usar la prueba de PSA para detectar cáncer de próstata en hombres sanos. Su recomendación se basa en la evidencia de que el tamizaje no reduce el riesgo de muerte por cáncer de próstata. El cáncer de próstata a menudo se desarrolla muy lentamente y no causa problemas, mientras que el tratamiento del cáncer puede tener efectos secundarios graves. La prueba de PCA3 se considera más precisa, pero los exámenes de detección aún pueden resultar en hombres que no habrían sido perjudicados por el propio cáncer que padezcan efectos secundarios del tratamiento. ¿Qué opinas? ¿Deben hacerse exámenes de detección de cáncer de próstata a todos los hombres sanos usando la prueba PCA3 o PSA? ¿Deberían hacerse exámenes de detección a las personas en general para saber si tienen un riesgo genético de cáncer u otras enfermedades?
- Contestar
-
No hay respuestas correctas o incorrectas a estas preguntas. Si bien es cierto que el tratamiento del cáncer de próstata en sí mismo puede ser dañino, muchos hombres preferirían ser conscientes de que tienen cáncer para que puedan monitorear la enfermedad y comenzar el tratamiento si progresa. Y si bien el cribado genético puede ser útil, es costoso y puede causar preocupaciones innecesarias. Es posible que las personas con ciertos factores de riesgo nunca desarrollen la enfermedad, y los tratamientos preventivos pueden hacer más daño que bien.
Glosario
- metagenómica
- estudio de los genomas colectivos de múltiples especies que crecen e interactúan en un nicho ambiental
- farmacogenómica
- estudio de interacciones medicamentosas con el genoma o proteoma; también llamado toxicogenómica
- poligénico
- característica fenotípica causada por dos o más genes
- cultura pura
- crecimiento de un solo tipo de célula en el laboratorio