Las raíces genéticas de las enfermedades psiquiátricas son muy difíciles de desentrañar. Cada una involucra cientos de genes, y muchas de las variaciones genéticas en juego se encuentran en las partes no codificadas del ADN, lo que hace que sea aún más difícil establecer conexiones con la enfermedad.

Pero un amplio conjunto de estudios recién publicados hacen mella en ese misterio, y muestra el potencial del Big Data y el trabajo en equipo entre muchos laboratorios para descubrir pistas valiosas.

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Colaboración única

El conjunto de estudios, 10 en total, forman parte de una colaboración única entre más de una docena de centros de investigación de todo el mundo, un esfuerzo conocido como el consorcio PsychENCODE.

El proyecto se centró en el papel que desempeñan las partes no codificantes del genoma, aquellas que no contienen instrucciones para producir proteínas, en el desarrollo de trastornos psiquiátricos.

Para este trabajo, los investigadores analizaron aproximadamente 2.000 cerebros humanos, tanto de personas sanas como de personas con enfermedades psiquiátricas, incluyendo el autismo, el trastorno bipolar y la esquizofrenia.

El tejido de los bancos cerebrales alimenta un conjunto de datos genómicos que pueden contener pistas sobre los orígenes de la esquizofrenia, el autismo y otras afecciones mentales.

Los investigadores no sólo tuvieron acceso a los datos del ADN de esas personas, sino que también recopilaron información fenotípica, incluidas sus características físicas, síntomas de las enfermedades y otras informaciones de relevancia médica.

Los estudios abarcan una amplia gama de temas, desde una mirada a los cambios neuronales específicos de la esquizofrenia, hasta una forma de predecir el riesgo de autismo y trastorno bipolar.

El resultado es el cuadro más completo hasta la fecha de cómo las regiones reguladoras influyen en el cerebro.

Módulos genómicos

Para llegar a ese resultado, los investigadores analizaron las muestras de cerebro con secuenciación de ARN para averiguar qué genes se transcribieron. También realizaron varios análisis epigenéticos, como la medición de cómo la estructura plegada del ADN pone en contacto las regiones reguladoras con las regiones codificantes de proteínas distantes.

El inmenso conjunto de datos permitió a los investigadores identificar “módulos” genómicos, grupos de genes que tienden a expresarse juntos y tienen funciones comunes. Los patrones únicos de expresión génica en un módulo pueden revelar una característica genética matizada de una enfermedad.

Por ejemplo, estudios previos han demostrado que la expresión de genes implicados en la señalización neural, tiende a ser inusualmente baja en el autismo y, en menor medida, en el trastorno bipolar y la esquizofrenia.

Los resultados de un gran esfuerzo de investigación llamado PsychENCODE, pueden ofrecer nuevas pistas sobre el origen de las enfermedades psiquiátricas.

Pero los datos de PsychENCODE permitieron un análisis más detallado, y revelaron módulos que incluyen uno que contiene genes que controlan cómo las células se empaquetan y liberan sus mensajeros químicos en sinapsis.

Resulta que ese conjunto de genes es especialmente activo en la esquizofrenia y el trastorno bipolar, pero no en el autismo. Tales detalles apuntan a procesos cerebrales que podrían ser objetivos para terapias.

Nuevas perspectivas

La nueva serie de datos también puede revelar ventanas del desarrollo cerebral cuando los genes asociados a enfermedades parecen tener la mayor influencia. Esas ventanas, a su vez, podrían ser los momentos en que la intervención sería más efectiva.

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Todos los estudios ofrecen nuevas perspectivas para que los investigadores hagan un seguimiento de cómo se desarrollan las enfermedades psiquiátricas y cómo afectan al cerebro.

Ciertamente pasarán años antes de que los resultados de este conjunto de estudios generen nuevas terapias, pero de manera inmediata, se trata de un testimonio del valor de la colaboración y del poder del análisis de macrodatos.

Referencias:

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Spatiotemporal transcriptomic divergence across human and macaque brain development. Science 2018, https://doi.org/10.1126/science.aat8077

Transcriptome and epigenome landscape of human cortical development modeled in organoids. Science 2018, https://doi.org/10.1126/science.aat6720

Neuron-specific signatures in the chromosomal connectome associated with schizophrenia risk. Science 2018, https://doi.org/10.1126/science.aat4311

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The DGCR5 long noncoding RNA may regulate expression of several schizophrenia-related genes. Science Translational Medicine, 2018. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aat691

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