Un nuevo estudio, dirigido por investigadores de la Universidad de California, Irvine, ha profundizado la comprensión de los mecanismos epigenéticos en la tumorigénesis y ha revelado un repertorio no detectado anteriormente de genes conductores del cáncer.

El estudio fue publicado esta semana en Science Advances.

Utilizando un nuevo algoritmo de predicción, llamado DORGE (Discovery of Oncogenes and tumour suppressoR genes using Genetic and Epigenetic features), los investigadores pudieron identificar nuevos genes supresores de tumores (TSGs) y oncogenes (OGs), particularmente aquellos con mutaciones raras, integrando la colección más completa de datos genéticos y epigenéticos.

"Los algoritmos bioinformáticos existentes no aprovechan suficientemente las características epigenéticas para predecir los genes generadores de cáncer, a pesar de que se sabe que las alteraciones epigenéticas están asociadas con los genes generadores de cáncer", dijo el autor principal Wei Li, PhD, presidente de la cátedra Grace B. Bell y profesor de bioinformática en el Departamento de Química Biológica de la Facultad de Medicina de la UCI.

"Nuestro algoritmo computacional integra datos públicos sobre las alternancias epigenéticas y genéticas, para mejorar la predicción de los genes generadores de cáncer".

El cáncer es el resultado de una acumulación de alteraciones genéticas clave que interrumpen el equilibrio entre la división celular y la apoptosis.

Los genes con mutaciones "conductoras" que afectan a la progresión del cáncer se conocen como genes conductores del cáncer, y pueden clasificarse como GET y GEO oncogénicos en función de sus funciones en la progresión del cáncer.

Este estudio demostró cómo los genes conductores del cáncer, predichos por DORGE, incluían tanto genes conductores del cáncer conocidos como nuevos genes conductores no reportados en la literatura actual.

Además, los investigadores descubrieron que los nuevos genes de doble función, que DORGE predijo como GET y GO, están altamente enriquecidos en los centros de interacción proteína-proteína (IPP) y en las redes de drogas/genes compuestos.

"Nuestro algoritmo DORGE, aprovechó con éxito los datos públicos para descubrir las alteraciones genéticas y epigenéticas que juegan un papel importante en la desregulación de los genes causantes del cáncer", explicó Li.

"Estos hallazgos podrían ser decisivos para mejorar los esfuerzos de prevención, diagnóstico y tratamiento del cáncer en el futuro".

Fuente: UNIVERSIDAD DE CALIFORNIA - IRVINE