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Investigadores españoles crean una herramienta bioinformática para obtener genomas de calidad

Diseñada por científicos del CSIC, junto con investigadores de Escocia, puede generar genomas fiables de parásitos como el de la malaria

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Investigadores españoles crean una herramienta bioinformática para obtener genomas de calidad
Unsplash

Por Andrea Rivero

18 de julio de 2023

Un equipo de investigadores del Instituto de Parasitología y Biomedicina López Neira, perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IPBLN-CSIC), en colaboración con un grupo de la Universidad de Glasgow, Escocia, han creado ILRA, una herramienta bioinformática con gran potencial para generar genomas de alta calidad en contextos complicados, como en el caso de especies con genomas complejos o cuando las muestras biológicas son insuficientes o de mala calidad. 

El genoma es la secuencia total de ADN que posee un organismo y, en los últimos años, su secuenciación ha permitido obtener grandes avances en la investigación biomédica. La secuenciación permite obtener, a partir de una muestra de material biológico, la composición exacta de las secuencias del ADN, desglosada en sus cuatro componentes, llamados bases o nucleótidos. Estos son la adenina (A), la citosina (C), la guanina (G) y la timina (T), conocidas como ACGT. Gracias a ello, se han podido llevar a cabo proyectos importantes como BioGenoma y ERGA, que pretenden secuenciar cuatro millones de células eucariotas, aquellas que son básicas en organismos vegetales, animales, fúngicos y protozoarios (organismos unicelulares).

Todos estos avances dependen, en gran medida, de poder contar con genomas de alta calidad, es decir, que sean una representación fiable del material genético original.  Si los genomas de referencia contienen errores, como secuencias inexactas, las interpretaciones de los estudios pueden ser erróneas, provocando que se identifiquen mutaciones que, en realidad, no existen, o ignorando genes o adaptaciones relevantes para una enfermedad.

Cómo funciona ILRA

Para evitar esto, los investigadores del IPBLN José Luis Ruiz Rodríguez y Elena Gómez Díaz, junto con el catedrático de biología computacional Thomas Dan Otto, de la Universidad de Glasgow, han desarrollado la herramienta ILRA. Esta combina programas existentes con nuevas soluciones para mejorar la corrección de los genomas, permitiendo la integración de otros datos de secuencias del mismo material genético, si están disponibles. “El objetivo de nuestra herramienta es que cualquier laboratorio, sin importar sus recursos disponibles o su experiencia en análisis de datos, sea capaz de producir genomas de alta calidad, algo crucial dado que la mayoría de la biodiversidad y la investigación en enfermedades infecciosas se focaliza en países en vías de desarrollo”, explica la investigadora Gómez. 

El caso de los parásitos 

Algunos parásitos son causantes de las enfermedades humanas más mortales y la gran mayoría de sus genomas presentan problemas y limitaciones. Tal y como aclaran los investigadores, gran parte del conocimiento actual se basa en genomas que se han obtenido a partir de cultivos de parásitos en el laboratorio, los cuales pueden diferir de los parásitos que circulan en entornos naturales. Las dinámicas de transmisión en áreas endémicas de África, Asia o América del Sur pueden dejar huella en el genoma de estos parásitos, reflejando procesos evolutivos de adaptación al ambiente, que las cepas de laboratorio no tienen. 

Los investigadores pusieron a prueba el nuevo programa comparando genomas obtenidos con múltiples técnicas de secuenciación y diferentes organismos, como secuencias humanas y de varios parásitos. Destaca el caso del parásito Plasmodium falciparum, causante de la malaria, uno de los organismos con una composición de nucleótidos más extrema, con una abundancia de las bases A y T muy inusual, superando el 80% de media. Mediante ILRA pudieron generar genomas de referencia de alta calidad para los parásitos de la malaria de regiones menos representadas como Colombia, Kenia o Ghana. “Es una herramienta que debería ayudar a los grupos de investigación a mejorar sus ensamblados de genoma, sin necesidad de conocimientos bioinformáticos profundos”, concluye el catedrático Otto. 



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