Novedoso método utiliza gotitas de ADN para la detección temprana de enfermedades

Los sistemas de gotitas, como las gotitas de ADN, que se forman por separación de fase líquido-líquido de macromoléculas, desempeñan un papel esencial en las funciones celulares. Ahora, mediante la combinación de tecnologías de gotas de ADN y computación de ADN, los científicos han desarrollado gotas de ADN computacional que pueden reconocer patrones específicos en secuencias de microARN de biomarcadores tumorales.

La formación de gotas acuosas por separación de fase líquido-líquido (o coacervación) en macromoléculas es un tema candente en la investigación de las ciencias de la vida. De estas varias macromoléculas que forman gotitas, el ADN es bastante interesante porque es predecible y programable, cualidades útiles en nanotecnología. Recientemente, la capacidad de programación del ADN se utilizó para construir y regular las gotitas de ADN formadas por coacervación de ADN con secuencia diseñada. Científicos de la Universidad Tecnológica de Tokio (Tokio, Japón) desarrollaron una gota de ADN computacional con la capacidad de reconocer combinaciones específicas de microARN (miARN) sintetizados químicamente, que actúan como biomarcadores de tumores. Usando estos miARN como entrada molecular, las gotitas pueden dar una salida informática lógica de ADN a través de la separación física de fases de gotitas de ADN.

Desarrollar esta gota de ADN requirió una serie de experimentos. En primer lugar, diseñaron tres tipos de nanoestructuras de ADN en forma de Y llamadas Y-motifs A, B y C con tres extremos adhesivos para hacer gotas de ADN A, B y C. Por lo general, las gotas similares se unen automáticamente, mientras que para unir gotas diferentes se requiere una molécula "enlazadora" especial. Entonces, usaron moléculas enlazadoras para unir la gota A con las gotas B y C; estas moléculas conectoras se denominaron conectores AB y AC, respectivamente. En su primer experimento, evaluaron la operación "AND" en la mezcla de gotitas AB mediante la introducción de dos ADN de entrada. En esta operación, la presencia de entrada se registra como 1, mientras que su ausencia se registra como 0. La separación de fases de la mezcla de gotitas AB se produjo solo en (1,1), lo que significa que ambos ADN de entrada están presentes, sugiriendo una aplicación exitosa de la operación AND.

Después de este estudio, los científicos decidieron introducir marcadores tumorales de cáncer de mama, miARN-1 y miARN-2, en la mezcla de gotas de AC como entradas para la operación AND. La operación AND fue exitosa, lo que implica que la gota de ADN computacional identificó los miARN. En experimentos posteriores, el equipo demostró operaciones AND y NOT simultáneas en una mezcla AB con biomarcadores de cáncer de mama miARN-3 y miARN-4. Por último, crearon una mezcla de gotitas ABC e introdujeron los cuatro biomarcadores de cáncer de mama en esta solución. La separación de fases en la gota ABC dependía de la escisión del enlazador, lo que resultaba en una separación de dos fases o una separación de tres fases. Esta propiedad de la gota ABC permitió a los investigadores demostrar la capacidad de detectar un conjunto de biomarcadores de cáncer conocidos o detectar marcadores de 3 enfermedades simultáneamente. Los investigadores ven un enorme potencial para las gotas de ADN computacional.

"Si se puede desarrollar una gota de ADN que pueda integrar y procesar múltiples entradas y salidas, podemos usarla en la detección temprana de enfermedades, así como en los sistemas de administración de medicamentos", dijo el profesor Masahiro Takinoue, quien dirigió el equipo de científicos. "Nuestro estudio actual también actúa como un trampolín para la investigación en el desarrollo de células artificiales inteligentes y robots moleculares".

Enlaces relacionados:
Universidad Tecnológica de Tokio

Visitar la expo >

Miembro Platino

Analizador de coagulación automatizado

Hemolumi H6

Miembro Oro

Clinical Chemistry Assay

Sorbitol Dehydrogenase (SDH)

New

Miembro Oro

Analizador de la función plaquetaria

PL-12

Clinical Informatics Platform

CLARION™