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Las bases de datos de secuencias microbianas contienen una gran cantidad de informaci\u00f3n sobre enzimas y otras mol\u00e9culas que podr\u00edan adaptarse a la biotecnolog\u00eda. Pero estas bases de datos han crecido tanto en los \u00faltimos a\u00f1os que se ha vuelto dif\u00edcil buscar eficientemente enzimas de inter\u00e9s.<\/p>\n
Ahora, cient\u00edficos del Instituto McGovern para la Investigaci\u00f3n del Cerebro del MIT, el Instituto Broad del MIT y Harvard, y el Centro Nacional de Informaci\u00f3n Biotecnol\u00f3gica (NCBI) de los Institutos Nacionales de Salud han desarrollado un nuevo algoritmo de b\u00fasqueda que ha identificado 188 tipos de nuevos Sistemas CRISPR raros en genomas bacterianos, que abarcan miles de sistemas individuales. La obra aparece hoy en Ciencia<\/em><\/a>.<\/p>\n El algoritmo, que proviene del laboratorio del profesor investigador pionero de CRISPR. Feng Zhang<\/a>, utiliza enfoques de agrupaci\u00f3n de big data para buscar r\u00e1pidamente cantidades masivas de datos gen\u00f3micos. El equipo utiliz\u00f3 su algoritmo, llamado agrupaci\u00f3n basada en hash sensible a la localidad r\u00e1pida (FLSHclust) para extraer tres bases de datos p\u00fablicas importantes que contienen datos de una amplia gama de bacterias inusuales, incluidas las que se encuentran en minas de carb\u00f3n, cervecer\u00edas, lagos ant\u00e1rticos y saliva de perro. . Los cient\u00edficos encontraron una sorprendente cantidad y diversidad de sistemas CRISPR, incluidos algunos que podr\u00edan realizar ediciones en el ADN de las c\u00e9lulas humanas, otros que pueden apuntar al ARN y muchos con una variedad de otras funciones.<\/p>\n Los nuevos sistemas podr\u00edan aprovecharse para editar c\u00e9lulas de mam\u00edferos con menos efectos fuera del objetivo que los sistemas Cas9 actuales. Tambi\u00e9n podr\u00edan alg\u00fan d\u00eda usarse como diagn\u00f3stico o servir como registros moleculares de la actividad dentro de las c\u00e9lulas.<\/p>\n Los investigadores dicen que su b\u00fasqueda destaca un nivel sin precedentes de diversidad y flexibilidad de CRISPR y que es probable que a\u00fan queden muchos m\u00e1s sistemas raros por descubrir a medida que las bases de datos contin\u00faan creciendo.<\/p>\n \"La biodiversidad es un tesoro escondido y, a medida que continuamos secuenciando m\u00e1s genomas y muestras metagen\u00f3micas, existe una creciente necesidad de mejores herramientas, como FLSHclust, para buscar en ese espacio de secuencia las gemas moleculares\", dice Zhang, coautor del estudio. autor principal del estudio y profesor de Neurociencia James y Patricia Poitras en el MIT con nombramientos conjuntos en los departamentos de Ciencias Cognitivas y del Cerebro e Ingenier\u00eda Biol\u00f3gica. Zhang tambi\u00e9n es investigador en el Instituto McGovern para la Investigaci\u00f3n del Cerebro del MIT, miembro central del instituto Broad e investigador del Instituto M\u00e9dico Howard Hughes. Eugene Koonin, un distinguido investigador del NCBI, tambi\u00e9n es coautor principal del estudio.<\/p>\n Buscando CRISPR<\/strong><\/p>\n CRISPR, que significa repeticiones palindr\u00f3micas cortas agrupadas y regularmente espaciadas, es un sistema de defensa bacteriana que se ha dise\u00f1ado en muchas herramientas para la edici\u00f3n y el diagn\u00f3stico del genoma.<\/p>\n Para extraer bases de datos de secuencias de prote\u00ednas y \u00e1cidos nucleicos para nuevos sistemas CRISPR, los investigadores desarrollaron un algoritmo basado en un enfoque tomado de la comunidad de big data. Esta t\u00e9cnica, llamada hash sensible a la localidad, agrupa objetos que son similares pero no exactamente id\u00e9nticos. El uso de este enfoque permiti\u00f3 al equipo sondear miles de millones de secuencias de prote\u00ednas y ADN, desde el NCBI<\/a>es Escopeta del genoma completo<\/a> base de datos, y el Instituto Conjunto del Genoma<\/a> \u2013 en semanas, mientras que los m\u00e9todos anteriores que buscaban objetos id\u00e9nticos habr\u00edan tardado meses. Dise\u00f1aron su algoritmo para buscar genes asociados con CRISPR.<\/p>\n \"Este nuevo algoritmo nos permite analizar datos en un per\u00edodo de tiempo lo suficientemente corto como para que podamos recuperar resultados y formular hip\u00f3tesis biol\u00f3gicas\", dice Soumya Kannan PhD ’23, coautor del estudio. Kannan era un estudiante de posgrado en el laboratorio de Zhang cuando comenz\u00f3 el estudio y actualmente es postdoctorado y miembro junior de la Universidad de Harvard. Han Altae-Tran PhD ’23, estudiante de posgrado en el laboratorio de Zhang durante el estudio y actualmente postdoctorado en la Universidad de Washington, fue el otro coautor del estudio.<\/p>\n \"Esto es una prueba de lo que se puede hacer cuando se mejoran los m\u00e9todos de exploraci\u00f3n y se utiliza la mayor cantidad de datos posible\", afirma Altae-Tran. \"Es realmente emocionante poder mejorar la escala a la que realizamos b\u00fasquedas\".<\/p>\n Nuevos sistemas<\/strong><\/p>\n En su an\u00e1lisis, Altae-Tran, Kannan y sus colegas notaron que los miles de sistemas CRISPR que encontraron se clasificaban en algunas categor\u00edas existentes y muchas nuevas. Estudiaron varios de los nuevos sistemas con mayor detalle en el laboratorio.<\/p>\n Encontraron varias variantes nuevas de los sistemas CRISPR Tipo I conocidos, que utilizan un ARN gu\u00eda de 32 pares de bases de largo en lugar de la gu\u00eda de 20 nucle\u00f3tidos de Cas9. Debido a sus ARN gu\u00eda m\u00e1s largos, estos sistemas de Tipo I podr\u00edan usarse para desarrollar una tecnolog\u00eda de edici\u00f3n de genes m\u00e1s precisa que sea menos propensa a la edici\u00f3n fuera del objetivo. El equipo de Zhang demostr\u00f3 que dos de estos sistemas pod\u00edan realizar ediciones breves en el ADN de las c\u00e9lulas humanas. Y debido a que estos sistemas de Tipo I son similares en tama\u00f1o a CRISPR-Cas9, probablemente podr\u00edan administrarse a c\u00e9lulas de animales o humanos utilizando las mismas tecnolog\u00edas de administraci\u00f3n de genes que se utilizan hoy en d\u00eda para CRISPR.<\/p>\n Uno de los sistemas de Tipo I tambi\u00e9n mostr\u00f3 \u201cactividad colateral\u201d: una amplia degradaci\u00f3n de los \u00e1cidos nucleicos despu\u00e9s de que la prote\u00edna CRISPR se une a su objetivo. Los cient\u00edficos han utilizado sistemas similares para realizar diagn\u00f3sticos de enfermedades infecciosas como SHERLOCK<\/a>a herramienta<\/a> capaz de detectar r\u00e1pidamente una sola mol\u00e9cula de ADN o ARN. El equipo de Zhang cree que los nuevos sistemas tambi\u00e9n podr\u00edan adaptarse a tecnolog\u00edas de diagn\u00f3stico.<\/p>\n Los investigadores tambi\u00e9n descubrieron nuevos mecanismos de acci\u00f3n para algunos sistemas CRISPR de tipo IV y un sistema de tipo VII que se dirige precisamente al ARN, que podr\u00eda usarse potencialmente en la edici\u00f3n de ARN. Otros sistemas podr\u00edan usarse potencialmente como herramientas de registro (un documento molecular de cu\u00e1ndo se expres\u00f3 un gen) o como sensores de actividad espec\u00edfica en una c\u00e9lula viva.<\/p>\n Datos mineros<\/strong><\/p>\n Los cient\u00edficos dicen que su algoritmo podr\u00eda ayudar en la b\u00fasqueda de otros sistemas bioqu\u00edmicos. \"Este algoritmo de b\u00fasqueda podr\u00eda ser utilizado por cualquiera que quiera trabajar con estas grandes bases de datos para estudiar c\u00f3mo evolucionan las prote\u00ednas o descubrir nuevos genes\", afirma Altae-Tran.<\/p>\n Los investigadores a\u00f1aden que sus hallazgos ilustran no s\u00f3lo cu\u00e1n diversos son los sistemas CRISPR, sino tambi\u00e9n que la mayor\u00eda son raros y s\u00f3lo se encuentran en bacterias inusuales. \"Algunos de estos sistemas microbianos se encontraron exclusivamente en el agua de las minas de carb\u00f3n\", dice Kannan. \u201cSi alguien no hubiera estado interesado en eso, es posible que nunca hubi\u00e9semos visto esos sistemas. Ampliar nuestra diversidad de muestras es realmente importante para continuar ampliando la diversidad de lo que podemos descubrir\u201d.<\/p>\n Este trabajo fue apoyado por el Instituto M\u00e9dico Howard Hughes; el Centro de Terap\u00e9utica Molecular K. Lisa Yang y Hock E. Tan del MIT; Donantes de donaciones de terapias programables del Broad Institute; La Fundaci\u00f3n Pershing Square, William Ackman y Neri Oxman; James y Patricia Poitras; Fundaci\u00f3n Caritativa BT; Fundaci\u00f3n de la Familia Asness; Kenneth C. Grifo; la familia Phillips; David Cheng; y Robert Metcalfe.<\/p>\n<\/p><\/div>\n