Un equipo de investigadores de la Joe C. Wen School of Population & Public Health de la University of California, Irvine, liderado por Min Zhang y Dabao Zhang, ha logrado diseñar los mapas más detallados hasta la fecha sobre cómo los genes se controlan entre sí en cerebros afectados por la enfermedad de Alzheimer. Este avance no solo identifica vínculos genéticos, sino que revela qué genes ejercen un control activo sobre otros en diferentes tipos de células cerebrales, permitiendo observar las causas directas de los cambios dañinos en el cerebro.
Para alcanzar este nivel de precisión, los científicos desarrollaron una plataforma de aprendizaje automático denominada SIGNET. A diferencia de las herramientas tradicionales que solo detectan genes con comportamientos similares, este sistema de computación de alto rendimiento está diseñado para descubrir relaciones reales de causa y efecto. Gracias a este enfoque, el equipo identificó vías biológicas cruciales que podrían ser responsables de la pérdida de memoria y la degradación del tejido cerebral.
El estudio, cuyos hallazgos fueron publicados en Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association, destaca nuevos genes que podrían servir como objetivos prometedores para futuros tratamientos. La investigación contó con el apoyo financiero del National Institute on Aging y el National Cancer Institute, subrayando la importancia de comprender estos mecanismos en una enfermedad que se espera afecte a casi 14 millones de estadounidenses para el año 2060.
La profesora Min Zhang, coautora correspondiente, explicó que aunque se conocen genes vinculados al Alzheimer como el APOE y el APP, aún no se comprendía totalmente cómo interfieren en la función cerebral. Según la experta, este trabajo proporciona mapas específicos por tipo de célula, lo que permite al campo de la investigación pasar de la simple observación de correlaciones a la identificación de los mecanismos causales que impulsan la progresión de la patología.
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QUIERO PUBLICARPara construir estos mapas, el equipo analizó datos moleculares de células individuales de muestras cerebrales donadas por 272 participantes del Religious Orders Study y el Rush Memory and Aging Project. El sistema SIGNET integró la secuenciación de ARN de una sola célula con datos de secuenciación del genoma completo, lo que permitió construir redes reguladoras de genes causales para seis tipos principales de células cerebrales, superando las limitaciones de los métodos convencionales.
Por su parte, el profesor Dabao Zhang señaló que muchas herramientas actuales ignoran elementos críticos como los bucles de retroalimentación entre genes. Sin embargo, su método aprovecha la información codificada en el ADN para identificar interacciones auténticas. Los resultados revelaron que las alteraciones más dramáticas ocurren en las neuronas excitatorias, donde se detectaron casi 6,000 interacciones de causa y efecto que muestran una reconfiguración genética extensiva a medida que la enfermedad avanza.
Finalmente, el estudio identificó cientos de “genes centrales” que actúan como reguladores principales y que podrían ser clave para diagnósticos tempranos y nuevas terapias. Los investigadores validaron sus hallazgos con un conjunto independiente de muestras de cerebros humanos, confirmando roles reguladores en genes conocidos como el APP. Además, se anticipa que la tecnología SIGNET podrá aplicarse en el futuro al estudio de otras enfermedades complejas como el cáncer y trastornos de salud mental.
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