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- Un equipo del IRB Barcelona desarrolla modelos de aprendizaje automático que identifican de manera más precisa las mutaciones responsables de hematopoyesis clonal, una condición de la sangre asociada a la edad.
- El estudio valida además asociaciones conocidas entre las mutaciones identificadas por los modelos y enfermedades asociadas con la hematopoyesis clonal, como cánceres de la sangre y enfermedades cardiovasculares.
- El trabajo se ha publicado en la revista Cancer Discovery.
La hematopoyesis clonal es un proceso en el que algunas células madre de la sangre adquieren mutaciones que les permiten crecer y multiplicarse más rápido que otras. Ello favorece una predominancia de células portadoras de dichas mutaciones en la sangre.
La hematopoyesis clonal es un fenómeno que se vuelve más común a medida que envejecemos y puede aumentar el riesgo de desarrollar enfermedades graves como cánceres de la sangre y enfermedades cardiovasculares. Identificar las mutaciones causantes de esta condición es crucial para entender mejor cómo afectan a nuestra salud y para desarrollar formas de hacer seguimiento en personas con mayor riesgo de desarrollar estas enfermedades.
El laboratorio de Biomédica Genómica del IRB Barcelona identificó, en 2022, 64 genes vinculados a la hematopoyesis clonal. Ahora, el equipo liderado por la investigadora ICREA Dra. Núria López-Bigas y el Dr. Abel González-Pérez, ha publicado en la revista Cancer Discovery una serie de modelos basados en aprendizaje automático que identifican qué mutaciones concretas, en 12 de los genes más frecuentemente alterados, impulsan esta alteración de la sangre.
Estos modelos son más precisos que las reglas que se utilizan en la actualidad para identificar estas mutaciones, ya que pueden descubrir patrones en las mutaciones que antes no eran evidentes.
“Por una parte, estos modelos permitirán conocer mejor los mecanismos que subyacen a la hematopoyesis clonal, pero también en el futuro, pueden abrir nuevas oportunidades para monitorear y tratar a las personas en riesgo de desarrollar enfermedades asociadas a esta condición”, comenta el Dr. González-Pérez.
Resultados en grandes bases de datos de pacientes
Para validar los modelos computacionales, el equipo utilizó una base de datos de casi medio millón de individuos, procedente del UK Biobank. Así, pudieron identificar individuos con hematopoyesis clonal y confirmar asociaciones conocidas entre este proceso y la edad, u otros factores de riesgo, como el haber recibido tratamiento de quimioterapia para un cáncer anteriormente, o el tabaquismo. También confirmaron asociaciones con el riesgo a padecer otras enfermedades, como cánceres de la sangre o enfermedades cardiovasculares.
“Los resultados muestran que estos modelos son más específicos y sensibles que las reglas basadas en conocimiento previo que se usan de manera tradicional, lo que destaca su potencial para identificar nuevas mutaciones que puedan causar hematopoyesis clonal”, explica el Dr. Joan Enric Ramis-Zaldivar, uno de los primeros autores del trabajo, junto al Dr. Santiago Demajo y el Dr. Ferran Muiños.
Una Evolución Paralela al Cáncer
La hematopoyesis clonal, como el desarrollo de los tumores, consiste en un crecimiento acelerado de células.
En el caso del cáncer, las células cancerosas proliferan descontroladamente y adquieren capacidades nuevas como la invasión de tejidos adyacentes y la migración; en la hematopoyesis clonal, ciertas células madre de la sangre adquieren una ventaja de crecimiento y se expanden.
En ambos casos, esta expansión está provocada por una o varias mutaciones, que confieren a las células una determinada ventaja, para crecer y reproducirse más rápido que sus vecinas. Se considera hematopoyesis clonal cuando el 2% de todas las células sanguíneas de un individuo proceden de una única célula de origen, es decir, son clones.
Los investigadores han adaptado la herramienta BoostDM, desarrollada por el mismo laboratorio para estudiar las mutaciones impulsoras del cáncer, para la investigación de la hematopoyesis clonal, aplicando modelos y algoritmos avanzados para identificar mutaciones clave que favorecen este proceso.
Este estudio se enmarca en dos proyectos de investigación que el grupo está llevando a cabo en colaboración con el CNIC, que buscan determinar el efecto de la hematopoyesis clonal sobre las enfermedades cardiovasculares como la ateroesclerosis y el infarto de miocardio.
La investigación ha sido posible gracias al apoyo de múltiples fuentes de financiación, incluyendo el European Research Council, la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC), el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, el proyecto PROMINENT de Cancer Grand Challenges, el proyecto CGI-Clinics del programa Horizon Europe de la Unión Europea, entre otros.
Futuros trabajos del laboratorio se centrarán en desarrollar nuevos modelos que cubran las mutaciones de más genes vinculados con la hematopoyesis clonal, a partir del análisis de nuevas bases de datos.
Artículo relacionado:
Identification of Clonal Hematopoiesis Driver Mutations through In Silico Saturation Mutagenesis
Santiago Demajoº, Joan Enric Ramis-Zaldivarº, Ferran Muiñosº, Miguel L Grau, Maria Andrianova, Núria López-Bigas* & Abel González-Pérez*
Cancer Discovery (2024) DOI: 10.1158/2159-8290.CD-23-1416
IRB Barcelona
El Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) trabaja para conseguir una vida libre de enfermedades. Desarrolla una investigación multidisciplinar de excelencia para curar el cáncer y otras enfermedades vinculadas al envejecimiento. Establece colaboraciones con la industria farmacéutica y los principales hospitales para hacer llegar los resultados de la investigación a la sociedad, a través de la transferencia de tecnología, y realiza diferentes iniciativas de divulgación científica para mantener un diálogo abierto con la ciudadanía. El IRB Barcelona es un centro internacional que acoge alrededor de 400 científicos de más de 30 nacionalidades. Reconocido como Centro de Excelencia Severo Ochoa desde 2011, es un centro CERCA y miembro del Barcelona Institute of Science and Technology (BIST).
