Plataforma bioinformática para la identificación de nuevas inferencias del fenómeno de compensación de dosis génica en el panel NCI-60

Las células generan transcritos en respuesta a estímulos internos y externos, siendo algunos codificantes de proteínas y otros no codificantes. Los transcritos que codifican proteínas son regulados por varios elementos, ya sean de tipo proteico como los factores de transcripción, o no codificante como los microARNs. Los factores de transcripción y microARNs forman redes complejas de interacción que deben ser estudiadas para comprender los mecanismos de regulación génica, su relevancia en el desarrollo de patogénesis y en la investigación para identificar nuevos biomarcadores. Una de las técnicas que se utiliza en la actualidad para estudiar las redes de regulación es el modelaje in silico de las mismas, lo que permite hacer simulaciones, validar hipótesis y entender cuáles son los elementos relevantes de una determinada red. Una investigación previa (Acón, 2018) utilizó los perfiles de expresión del panel NCI-60 de células cancerosas para encontrar una red mínima con compensación génica. Estas células tienen la característica de que presentan múltiples copias de los cromosomas, pero los niveles de algunas proteínas se mantienen en rangos normales. Partiendo de esta investigación se planteó la hipótesis de que el desarrollo de una plataforma informática de fácil uso permitiría encontrar nuevas interacciones entre los genes, factores de transcripción y microARNs involucrados en el fenómeno de compensación de dosis génica. Se desarrolló la plataforma planteada (BioNetUCR), dotándola de facilidades de integración con Cytoscape (Shannon et al., 2003), herramienta especializada en visualización de redes y con COPASI (COmplex PAthway SImulator; Hoops et al., 2006), especializada en simulación y análisis de redes bioquímicas. Utilizando la plataforma desarrollada se generó una red a partir de los elementos de la red del modelo mínimo encontrado en la investigación anterior, extendiendo un nivel hacia todos los genes regulados por cada nodo de la red mínima. Posteriormente se filtró la red dejando únicamente los genes contenidos en la base de datos del metabolismo humano llamada Virtual Metabolic Human. Se generó un modelo en COPASI con todos los genes del metabolismo y adicionalmente se estudiaron los genes del metabolismo regulados por al menos tres especies de la red mínima. Además se hicieron análisis de modelos en COPASI utilizando otros datos de expresión en células cancerosas, para analizar los resultados con respecto a los obtenidos con los datos de NCI-60.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Salud::Maestría Académica en Bioinformática y Biología de Sistema