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RNA sequencing

Tecnología

Nueva tecnología revela cómo la forma del ARN influye en las proteínas y la salud

by Editor de Tecnologia mayo 15, 2026
written by Editor de Tecnologia

Nueva tecnología revela la relación entre la estructura del ARN, la producción de proteínas y la salud

El campo de la biotecnología ha registrado avances significativos en la comprensión de los procesos moleculares fundamentales. Recientemente, una nueva tecnología ha revelado cómo las formas del ARN influyen directamente en la estabilidad y la producción de proteínas.

Complementando estos hallazgos, la organización A*STAR ha presentado un nuevo método que vincula el ARN con la salud, lo que representa un paso adelante en la capacidad de conectar la estructura genética con el bienestar humano.

mayo 15, 2026 0 comments
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Salud

HIV: Nueva herramienta revela actividad viral persistente en terapia antirretroviral

by Editora de Salud marzo 4, 2026
written by Editora de Salud

Para las personas que viven con el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH), la terapia antirretroviral, que salva vidas, impide que sus células inmunitarias infectadas por el VIH produzcan nuevas copias del virus, previniendo la enfermedad y la transmisión.

Históricamente, estas células infectadas se han conocido como el «reservorio latente» de VIH, lo que implica que el VIH dentro de las células infectadas está completamente inactivo.

Pero la noción de que la totalidad del reservorio de VIH es latente es en realidad una descripción engañosa, porque algunas células del reservorio aún pueden estar bastante activas. Aunque la terapia antirretroviral impide la producción del virus VIH en su totalidad, algunas de las células infectadas continúan expulsando productos virales.

Nadia Roan, PhD, investigadora principal en los Gladstone Institutes

Esto significa que las personas con VIH que están en tratamiento aún tienen fragmentos del virus en su cuerpo, lo que a menudo resulta en una inflamación a largo plazo y afecciones médicas relacionadas, incluyendo daño a órganos y un mayor riesgo de ataque cardíaco. Además, cuanto mayor sea el número de estas células del reservorio «activo» en un paciente, más rápido se recuperará su VIH si dejan el tratamiento por cualquier motivo, como la pérdida de acceso a él.

Si los científicos pudieran obtener una comprensión más profunda de la actividad de los genes en estas células, podría señalar nuevas posibilidades para tratar el VIH, por ejemplo, para eliminar estas células o prevenir su capacidad de expulsar fragmentos de VIH. Pero los métodos de investigación existentes no han estado a la altura de la tarea.

Ahora, el equipo de Roan, en colaboración con un equipo del Centro Médico de Asuntos de Veteranos de San Francisco, ha desarrollado una nueva herramienta, llamada HIV-seq, para perfilar las características de las raras células infectadas por el VIH de personas con VIH.

«Usando nuestra nueva herramienta, hemos encontrado diferencias clave en las células infectadas por el VIH de las personas antes y después de comenzar la terapia antirretroviral», dice Roan, autora principal del estudio publicado en Nature Communications. «Esperamos que sea útil para comprender cómo se desarrolla el VIH y cómo el reservorio de VIH de larga duración puede persistir durante décadas en las personas con VIH».

Capturando células infectadas por el VIH esquivas

En los últimos años, un método llamado secuenciación de ARN de una sola célula ha generado una explosión de nuevos descubrimientos biomédicos, porque permite a los científicos ver qué genes están activados en células individuales. Sin embargo, no ha funcionado tan bien para estudiar las células del reservorio activo del VIH en personas que toman terapia antirretroviral.

«Cuando la secuenciación de ARN de una sola célula se aplicó a muestras de sangre de pacientes en tratamiento, a menudo solo detectó una o dos de estas células por persona», dice Julie Frouard, PhD, científica en el laboratorio de Roan y una de las primeras autoras del estudio. «Eso no es suficiente para un análisis significativo».

El problema, según el equipo, es que la técnica necesita fragmentos específicos de ARN, que es la molécula que transporta las instrucciones genéticas. A diferencia de muchos otros fragmentos de ARN en las células humanas, gran parte del ARN producido por el VIH no cumple con los criterios requeridos. Por lo tanto, no se captura completamente mediante la secuenciación de ARN de una sola célula, y las células del reservorio que producen activamente el VIH pueden pasar desapercibidas para el método.

Para abordar este obstáculo, los investigadores desarrollaron HIV-seq, una nueva herramienta para el análisis de ARN de una sola célula que está hecha a medida para el virus. Está especialmente diseñada para reconocer las células que están produciendo fragmentos de ARN del VIH.

«Al enfrentar HIV-seq con el enfoque estándar, recuperamos y analizamos más células infectadas por el VIH y mayores cantidades de ARN del VIH dentro de esas células infectadas», dice Steven Yukl, MD, un científico médico en el Centro Médico de Asuntos de Veteranos de San Francisco y autor principal del estudio. «Ahora, por primera vez, podemos caracterizar realmente estas células de manera significativa para las personas cuyo VIH está suprimido por la terapia antirretroviral».

Con las células del reservorio ya no escapando, el equipo recuperó 25 de estas células de tres personas en tratamiento. Cuando se aplicó a muestras de sangre de personas con infección activa por el VIH que aún no habían comenzado el tratamiento, HIV-seq recuperó más de 1,000 células del reservorio de cuatro pacientes, el número más alto hasta la fecha.

Células «ardientes» versus células tranquilas

Los científicos luego aprovecharon HIV-seq para caracterizar las células infectadas por el VIH de personas con VIH antes y después de comenzar el tratamiento, así como para identificar las proteínas presentes en la superficie de estas células.

«Los estudios previos de secuenciación de ARN de una sola célula analizan principalmente las células infectadas por el VIH en personas que aún no habían comenzado el tratamiento», dice Sushama Telwatte, PhD, quien ahora es investigadora en el Doherty Institute, Universidad de Melbourne. «Sentimos que esas células probablemente se ven muy diferentes a las células del reservorio en personas en tratamiento, que pueden persistir durante décadas mientras aún producen fragmentos de ARN del VIH».

De hecho, los científicos revelaron múltiples diferencias en las células infectadas por el VIH antes y después de la terapia antirretroviral.

Las células tomadas de personas que no habían comenzado el tratamiento exhibieron características citotóxicas, lo que significa que tenían proteínas asociadas con la capacidad de matar directamente a otras células. Estas células también tenían niveles más bajos de genes específicos vinculados a la supresión del VIH, lo que sugiere que el VIH de alguna manera puede inhibir estos genes para producir rápidamente nuevas copias de sí mismo.

«En un sentido general, diría que estas células eran bastante inflamatorias, o ardientes», dice Roan, quien también es profesora en el Departamento de Urología de la UCSF.

En contraste, las células del reservorio de VIH de personas en tratamiento eran más tranquilas, con características antiinflamatorias y sin características citotóxicas. También exhibieron niveles más altos de genes que ayudan a las células a evadir la muerte y lograr una supervivencia a largo plazo.

«Esto es notable porque hay un ensayo clínico en curso que prueba un fármaco que se dirige a una vía que el VIH puede usar para promover preferentemente la supervivencia de su célula huésped», dice Yukl, quien también es profesor de medicina en la UCSF. «Nuestros datos brindan más apoyo a esa investigación».

En las células de las personas en tratamiento, los científicos descubrieron niveles más altos de otras proteínas también. Una proteína está asociada con la capacidad de las células para multiplicarse constantemente durante largos períodos de tiempo, mientras que otras están conectadas con la supresión tanto de la producción de VIH como del sistema inmunológico. Estos descubrimientos podrían ayudar a explicar cómo las células activas del reservorio pueden pasar desapercibidas durante tanto tiempo, cuando el sistema inmunológico debería estar reconociéndolas y eliminándolas.

«Ya estamos aprovechando algunos de nuestros nuevos hallazgos probando, en varios modelos de laboratorio, si podemos detener la multiplicación de las células del reservorio de VIH al atacar estas vías pro-supervivencia», dice Roan. «Esperamos que este sea solo el comienzo de todo lo que podría descubrirse con HIV-seq».

Acerca del estudio

El artículo, «HIV-seq revela diferencias en la expresión génica entre células transcriptoras de VIH de personas viremia y suprimidas con VIH», fue publicado por la revista Nature Communications el 3 de marzo de 2026.

Los autores son Julie Frouard, Xiaoyu Luo, Natalie Gill, Reuben Thomas y Nadia Roan de Gladstone; Sushama Telwatte anteriormente del Centro Médico de Asuntos de Veteranos de San Francisco y ahora de la Universidad de Melbourne; Joseph K Wong y Steven Yukl del Centro Médico de Asuntos de Veteranos de San Francisco; Douglas Arneson, Atul J Butte, Rebecca Hoh y Steven Deeks de la UCSF; Pavitra Roychoudhury de la Universidad de Washington; y Sulggi Lee del Hospital General de Zuckerberg San Francisco.

El trabajo fue apoyado por los Institutos Nacionales de la Salud, el Programa de Investigación sobre el VIH/SIDA de California, UCSF-Bay Area CFAR y la Fundación James B. Pendleton.

Fuente:

Referencia del diario:

Frouard, J., et al. (2026). HIV-seq reveals gene expression differences between HIV-transcribing cells from viremic and suppressed people with HIV. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-026-68797-3. https://www.nature.com/articles/s41467-026-68797-3

marzo 4, 2026 0 comments
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Salud

Alzheimer: Anticuerpo TREM2 impulsa microglía protectora

by Editora de Salud marzo 2, 2026
written by Editora de Salud

Un nuevo estudio publicado en la revista BIO Integration arroja luz sobre los mecanismos moleculares y celulares por los cuales un anticuerpo monoclonal agonista anti-TREM2 humano (hT2AB) podría mejorar la enfermedad de Alzheimer (EA). La EA, una enfermedad neurodegenerativa, es la principal causa de demencia en todo el mundo.

La investigación se centra en las microglías, células inmunitarias residentes en el sistema nervioso central (SNC), que desempeñan un papel crucial en la patología de la EA. Se ha observado que la acumulación de microglías alrededor de los depósitos de beta-amiloide (Aβ) es una característica distintiva de la enfermedad.

El receptor 2 expresado en células mieloides (TREM2) regula la función microglial, potenciando su respuesta al daño patológico de la EA, promoviendo la activación homeostática y modulando las vías protectoras. El hT2AB actúa como un ligando alternativo para TREM2 y ha demostrado potencial terapéutico en modelos de ratones con mutaciones en TREM2.

Este estudio combinó la secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq) y la transcriptómica espacial para analizar la dinámica microglial en grupos tratados con hT2AB durante la progresión de la EA. Se identificaron subpoblaciones funcionales clave y biomarcadores centrales a través de análisis de pseudo-tiempo, análisis de comunicación celular y factores de transcripción (FT), con un enfoque en el proceso de diferenciación de las microglías hacia un fenotipo terapéutico.

Los análisis de scRNA-seq, transcriptómica espacial y deconvolución revelaron la complejidad de las microglías en la EA. El análisis pseudotemporal demostró las vías de diferenciación dinámica de las microglías durante la progresión de la enfermedad y después del tratamiento con hT2AB. Se identificaron siete subpoblaciones microgliales funcionalmente heterogéneas, destacando la subpoblación C2, que se expresó en mayor medida en el grupo tratado con hT2AB.

Las subpoblaciones relacionadas con Lineage1 (C7-C6-C4-C2-C1-C5) se alinearon con la transformación de las microglías hacia fenotipos protectores. El estudio también identificó biomarcadores centrales altamente expresados en la subpoblación C2, considerada un punto de inflexión clave en las dos trayectorias de diferenciación observadas. Además, el análisis de datos de transcriptómica espacial proporcionó evidencia directa de la distribución espacial de las subpoblaciones y vías clave.

Los resultados identificaron la subpoblación microglial C2 como el principal efector regulado por hT2AB en la patología de la EA. Se confirmó que hT2AB guía a las microglías hacia una diferenciación protectora, proporcionando evidencia a nivel celular del efecto terapéutico. Estos hallazgos profundizan la comprensión de la heterogeneidad de las microglías cerebrales en la EA y el mecanismo de acción de hT2AB, ofreciendo evidencia confiable para el desarrollo de nuevos biomarcadores y la optimización de terapias dirigidas a TREM2, con el potencial de mejorar los resultados clínicos en pacientes con EA.

Fuente:

Referencia del diario:

Sun, L., et. Al. (2026). Combined Analysis of Single Cell and Spatial Transcriptome Reveals Regulation of Anti-human TREM2 Agonist Monoclonal Antibody on the Functional Status of Microglia and Identification of Key Subsets and Biomarkers. BIO Integration. DOI: 10.1038/s43856-026-01432-w, https://www.scienceopen.com/hosted-document?doi=10.15212/bioi-2025-0179.

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Tecnología

ddHodge: Nuevo método para entender la diferenciación celular

by Editor de Tecnologia diciembre 31, 2025
written by Editor de Tecnologia

Investigadores de la Universidad de Kyushu han desarrollado un innovador método computacional, denominado ddHodge, capaz de reconstruir la dinámica compleja de cómo las células deciden su destino. Este enfoque, publicado en Nature Communications, abre nuevas vías para comprender mejor los procesos biológicos involucrados en el desarrollo, la regeneración y las enfermedades.

Comprender cómo una célula en desarrollo elige su camino, diferenciándose por ejemplo en una célula nerviosa o muscular, es un desafío central en la biología y la medicina. Para estudiar estos mecanismos, los científicos suelen recurrir a la secuenciación de ARN de célula única (scRNA-seq), una tecnología que revela qué genes están activos dentro de cada célula individual. Si bien es potente, la scRNA-seq es destructiva, lo que significa que solo proporciona instantáneas únicas de las células, pero no la evolución de sus estados a lo largo del tiempo.

Métodos computacionales como la velocidad del ARN han comenzado a abordar esta limitación al inferir tanto la dirección futura inmediata de una célula como la «velocidad» a la que avanza hacia ella. Sin embargo, el estado de una célula está definido por innumerables genes, situándola en un espacio complejo y multidimensional. Como las técnicas actuales no pueden representar con precisión este espacio completo, lo comprimen a dimensiones mucho menores, perdiendo inevitablemente información importante sobre la geometría de los datos. Como resultado, es imposible evaluar consistentemente la estabilidad de un estado celular, es decir, no se puede distinguir una célula altamente plástica e inestable en un punto de ramificación de una que esté profundamente comprometida y sea estable.

En este contexto, el Profesor Asociado Kazumitsu Maehara de la Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad de Kyushu y el Profesor Yasuyuki Ohkawa del Instituto de Bioregulación Médica de la Universidad de Kyushu han desarrollado ddHodge, un método que preserva la geometría y puede reconstruir con mayor precisión la dinámica del estado celular.

«Mi formación es en ciencias estadísticas, y durante mi formación de posgrado, me expuse a HodgeRank, un método utilizado en problemas de clasificación como PageRank», explica Maehara. «Cuando más tarde me trasladé a la investigación en ciencias de la vida, me di cuenta de que la misma idea matemática podría ayudar a interpretar las complejas transiciones multidimensionales en los datos de célula única».

Su técnica se basa en la descomposición de Hodge, un poderoso teorema matemático, que utilizaron para descomponer el movimiento de las células a través de un paisaje de posibles estados en tres componentes fundamentales y medibles. El primero es el gradiente, que es el flujo direccional general a través del paisaje. El residuo contiene los componentes de curvatura y armónicos, que tienen en cuenta los flujos cíclicos o rotacionales y, por lo tanto, pueden revelar procesos repetitivos como el ciclo celular.

«ddHodge puede verse como un esfuerzo por adaptar técnicas y conceptos desarrollados en las ciencias matemáticas modernas, como la geometría diferencial y el cálculo numérico, a las demandas prácticas del análisis de datos de las ciencias de la vida», explica Maehara. El marco propuesto utiliza principios geométricos para aproximar cómo los estados celulares «se mueven» en una estructura de menor dimensión, preservando al mismo tiempo la información de forma incrustada en los datos de alta dimensión, que normalmente se pierde en los métodos estándar que se basan en la reducción de dimensionalidad.

Al aplicar ddHodge a datos de scRNA-seq de aproximadamente 46.000 células embrionarias de ratón, los investigadores encontraron que más del 88% de la dinámica de la expresión génica durante el desarrollo embrionario temprano podría explicarse por el componente de gradiente. Esto corroboró, con datos del mundo real, el concepto de larga data en la biología del desarrollo de que las células se diferencian moviéndose hacia estados estables y divergiendo de los «puntos de ramificación». Además, al centrarse en estos puntos inestables, los investigadores pudieron identificar genes clave que impulsan o mantienen la estabilidad del estado celular a medida que las células se comprometen con una línea celular.

Los investigadores también evaluaron el rendimiento de ddHodge utilizando simulaciones de datos, revelando que incluso cuando se le proporcionaron datos parciales o ruidosos, ddHodge pudo reconstruir de manera confiable la dinámica del estado celular, con alrededor de 100 veces más precisión que otros enfoques convencionales.

En general, ddHodge proporciona una forma confiable de identificar momentos biológicos críticos, como el momento y la ubicación exactos de las decisiones del destino celular. «ddHodge puede describir cuantitativamente, dentro de un espacio de alta dimensión, en qué dirección, con qué rapidez y con qué estabilidad cambian las células. Esperamos que contribuya ampliamente a la comprensión de diversos fenómenos biológicos, incluido el desarrollo embrionario, la regeneración de tejidos y la progresión del cáncer», agrega Maehara. Esta herramienta podría respaldar la detección temprana de estados celulares relevantes para estados de enfermedad o regeneración, así como ayudar a los científicos a analizar conjuntos de datos a gran escala utilizados en las cadenas de descubrimiento de productos farmacéuticos y biotecnológicos.

Cabe destacar que ddHodge tiene muchas aplicaciones potenciales más allá de la biología y la medicina. Los investigadores creen que podría utilizarse para proporcionar información sobre otros procesos complejos que cambian con el tiempo, incluida la degradación de materiales, los patrones climáticos y el comportamiento socioeconómico. Por lo tanto, ddHodge ejemplifica cómo los conceptos de las matemáticas modernas se pueden utilizar para obtener información sobre procesos y sistemas que de otro modo estarían oscurecidos en conjuntos de datos de alta dimensión gigantes.

Source:

Journal reference:

DOI: 10.1038/s41467-025-67782-6

diciembre 31, 2025 0 comments
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