Nuevos hallazgos: las mutaciones silenciosas alteran genes vecinos inesperadamente

MadridInvestigadores de la Universidad de Notre Dame han descubierto que las mutaciones silenciosas, aquellas que no cambian el aminoácido que codifica un codón, pueden tener efectos significativos más allá de su gen original. Estas mutaciones se consideraban antes insignificantes. Sin embargo, un nuevo estudio publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias demuestra que esta suposición es incorrecta.

El equipo realizó experimentos con la bacteria E. coli al modificar el gen CAT para crear nueve versiones diferentes que solo se diferenciaban en su secuencia de ADN, pero no en la proteína que codificaban. De estas nueve versiones, cuatro resultaron afectar la cantidad de proteína CAT producida, demostrando un efecto inesperado en la expresión génica. Estos cambios también influyeron en la transcripción del ARN, revelando nuevas perspectivas sobre el proceso.

Las mutaciones sinónimas pueden generar sitios de transcripción crípticos que desvían la RNA polimerasa, la cual termina sintetizando RNA que incluye partes de genes adyacentes.

Este error puede llevar a un aumento en la producción de proteínas de genes cercanos, lo cual no se había considerado antes. Esto contradice la creencia de que solo las mutaciones que cambian la estructura de la proteína son relevantes.

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Este descubrimiento tiene efectos de gran alcance. Nos indica que quizás necesitemos cambiar la forma en que diagnosticamos y tratamos trastornos genéticos. Enfermedades que se pensaban causadas solo por mutaciones dañinas podrían también involucrar cambios que aparentan ser inofensivos. Esto también impacta la terapia génica. Técnicas como CRISPR, que corrigen mutaciones nocivas, podrían tener que considerar alteraciones que parecen benignas pero que aún podrían causar problemas.

Nuestro entendimiento sobre la codificación genética y la creación de proteínas está en expansión. Antes pensábamos que el código genético era inmutable en su función de producir proteínas. Este estudio demuestra ahora que es más dinámico e interactúa con el entorno celular. La investigación futura deberá explorar cómo se desarrollan los sitios de transcripción ocultos y su posible impacto en otros genes.

Los algoritmos de aprendizaje automático tienen dificultades para identificar con precisión estos sitios de unión ocultos. Esto indica que nuestros modelos computacionales genéticos necesitan mejoras, señalando la necesidad de desarrollar algoritmos más avanzados para predecir mejor estas interacciones.

El estudio indica que necesitamos un modelo mejor para comprender las mutaciones genéticas. En lugar de simplemente clasificar las mutaciones en dos grupos, sinónimas y no sinónimas, la investigación revela que los cambios genéticos se distribuyen a lo largo de un espectro. Esto nos ayuda a entender mejor los trastornos genéticos y a desarrollar tratamientos más eficaces.