SUZHOU (China), 21 de marzo de 2019 /PRNewswire/ -- Investigadores de la Universidad de Xi'an Jiaotong-Liverpool han completado una predicción de alta resolución de la modificación del transcriptoma completo m6A del ARN, con lo que han trazado con éxito el mapa epitranscriptómico de m6A más preciso del mundo.
Dirigido por el Dr. Jia Meng, del Departamento de Ciencias Biológicas, este estudio se acaba de publicar en Nucleic Acids Research.
El Dr. Meng afirma que los resultados pueden entrañar repercusiones prometedoras para una serie de enfermedades.
Declara que es difícil predecir qué enfermedades se beneficiarán de la investigación sobre la metilación m6A del ARN, pero los estudios indican que las enzimas de la metilación m6A del ARN desempeñan un papel clave en la leucemia, el cáncer de pulmón y el cáncer de mama.
Como capa fundamental en la regulación de los genes, no me sorprendería ver que la regulación del epitranscriptoma a través de la metilación reversible del ARN m6A desempeñe un papel importante en muchas enfermedades.
El cáncer se erige como una prometedora dirección en la que seguir explorando.
El Dr. Meng aduce que ARN significa ácido ribonucleico (conocido como el primo del ADN) y que la modificación m6A del ARN es un tipo de modificación bioquímica de las moléculas de ARN que puede alterar sus propiedades biológicas y regular la expresión génica sin cambiar sus secuencias.
Añade que anteriormente, la precisión a la hora de predecir el sitio de la modificación m6A del ARN sólo podía alcanzar aproximadamente el 80 por ciento, utilizando información de secuencia convencional.
Lo que hemos descubierto es que, añadiendo 35 características genómicas adicionales, podemos aumentar la precisión hasta el 90%, lo que supone un gran paso adelante.
El Dr. Meng dice que es un tema candente en la ciencia biológica de hoy en día, dado que hay más de 100 tipos diferentes de modificaciones de ARN, cuyas funciones en gran medida se desconocen.
Según el Dr. Meng, m6A es la más abundante y probablemente la más valiosa para estudiar.
El equipo de investigación utilizó un enfoque de aprendizaje automático para elaborar el mapa del epitranscriptoma m6A, estableciendo un modelo de predicción basado en las características de la secuencia convencional y las nuevas características genómicas, con vistas a predecir las ubicaciones precisas de los genes que podrían estar relacionadas con las modificaciones del ARN.
El doctorando Kunqi Chen dice que gracias a predicciones más precisas y a una mejor comprensión del sitio de las modificaciones del ARN, los científicos pueden identificar más fácilmente qué enzimas están involucradas en el proceso.
Arguye: Nuestro trabajo contribuye al estudio de las funciones y rasgos genéticos, así como de la relación entre los genes y algunas enfermedades humanas.
CONTACTO: CONTACTO: Rosanna Galvin, +86-1324-507-1752
