Interacciones genéticas y sistemática de

Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
[Ide@s CONCYTEG]
Interacciones
genéticas y
reconstrucción
sistemática de
procesos
biológicos
padecimientos en el ser humano, ya que
es de esperar que la gran mayoría de los
fenotipos humanos tengan una relación no
lineal con el genotipo, debido a que son el
producto de una compleja red de genes
profundamente interconectada. Cuando la
consecuencia
fenotípica
de
una
perturbación genética (mutación) depende
de la presencia o ausencia de otra
mutación, o de un determinado contexto
ambiental, nos encontramos frente a una
Alexander de Luna Fors1
interacción genética.
El uso de interacciones genéticas
para descifrar procesos biológicos es una
Los
de las herramientas más poderosas de los
estudios genéticos no sólo nos
genetistas (Schuldiner et al. 2005; Segre
ayudan a entender mecanismos básicos en
et al. 2005). La idea de que los efectos de
biología,
brindan
un gen o un rasgo pueden depender de
información sobre la relación entre el
más de un gen es tan antigua como el
genotipo – contenido genético de un
redescubrimiento del trabajo de Gregor
individuo en forma de DNA – y el
Mendel hace cien años. William Bateson
fenotipo – la expresión del genotipo en un
(Bateson 1909) usó el término ‘epistasis’
determinado
ambiental.
(del griego epistanai, detener, verificar)
Entender dichas relaciones entre el
para describir las distorsiones de la los
genotipo y el fenotipo nos brinda el
patrones
potencial de mejorar nuestra habilidad
cuando un gen oculta los efectos de otro.
para
Poco tiempo después, Ronald Fisher
sino
prevenir,
también
nos
contexto
diagnosticar
y
tratar
describió
1
de
la
segregación
epistasis
mendeliana
como
una
desviación de la aditividad en un modelo
Laboratorio Nacional de Genómica para la
Biodiversidad,
CINVESTAV - Campus Guanajuato
Correo-e: adeluna@hms.harvard.edu
estadístico lineal de dos o más genes que
determinan un rasgo dado (Fisher 1918).
832
[Ide@s CONCYTEG]
Desde
la
perspectiva
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
evolutiva
afecta la capacidad de la célula para
originalmente planteada por Fisher, la
crecer en un medio de cultivo particular.
naturaleza y el signo de las interacciones
Tómese como ejemplo el caso de una
genéticas determina importantes procesos
cepa de levadura creciendo en un medio
como la especiación, el origen de la
mínimo que carece de tiamina, una
reproducción sexual y el mantenimiento
vitamina necesaria para el crecimiento de
de la variabilidad genética (Kondrashov
este organismo. Un gen cuya deleción
1988; Phillips et al. 2000).
resulta en la incapacidad de crecer en este
Desde la perspectiva biológica, más
contexto es considerado esencial para el
afín a la originalmente planteada por
crecimiento en estas condiciones. Si la
Bateson, las interacciones genéticas o
deleción del mismo gen no conlleva a la
epistáticas son de importancia particular
falta de crecimiento en otras condiciones,
para elucidar la asociación funcional de
podemos concluir que el gen tiene una
dos o más genes (Anholt et al. 2003;
función específica en la síntesis de
Hartman et al. 2001). Este tipo de
tiamina. Si este mismo análisis se lleva a
información genética es enormemente
cabo de manera sistemática en todos los
prometedora en biología de sistemas, ya
genes del organismo, entonces podremos
que examina el impacto funcional de
identificar grupos de genes que son
diferentes elementos genéticos, y cómo es
necesarios para sintetizar tiamina. Esto es
que
lo que se conoce como la caracterización
estas
perturbaciones
genéticas
interactúan entre sí. El estudio de la
genética de un proceso biológico.
célula y de los procesos biológicos que le
Como nuestro ejemplo ilustra, el
dan vida consiste en la caracterización de
análisis genético puede asociar genes con
la función de los bloques constructores de
una función particular. Un siguiente paso,
las maquinarias moleculares con una
entonces,
actividad
estructura
biológica
particular
–las
proteínas.
tratar
del
de
proceso
elucidar
la
biológico
examinando cómo es que la combinación
El genetista molecular intenta, en
muchos
es
casos,
identificar
de perturbaciones genéticas afecta el
las
fenotipo. La idea es simple: se construye
perturbaciones genéticas, tales como la
una
eliminación o deleción de un gen, que
mutaciones en dos genes y se analiza su
833
cepa
de
levadura
que
tiene
[Ide@s CONCYTEG]
fenotipo.
interactúan
Diremos
si
que
dicho
estos
genes
fenotipo
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
detectable en la viabilidad del organismo,
es
pero que en combinación resultan en
inesperado a partir del fenotipo observado
pérdida
de
sencillas.
(Hartman et al. 2001). Dada su relativa
Consideremos por ejemplo la situación en
simplicidad, éstas han sido el sujeto
que cada una de las mutaciones sencillas
principal de estudios sistemáticos en
provoca una pequeña disminución del
organismos modelo, como se describe
crecimiento en un medio de cultivo sin
más adelante.
las
dos
mutaciones
completa
de
la
viabilidad
vitamina, mientras que la mutante doble
Considérese el caso opuesto en
es incapaz de crecer en esta misma
que cada una de las mutaciones sencillas
condición. Esto es a lo que llamamos una
resulta en una reducción dramática de la
interacción
velocidad crecimiento, mientras que la
genética
sinergística
(interacción de agravo) entre dos genes,
doble
ya que el efecto de la mutante doble es
crecimiento, o incluso lo mejora, con
mucho más grave del esperado a partir de
respecto a las mutantes sencillas. Este es
las dos mutaciones sencillas (Segre et al.
el caso de una interacción genética
2005). Una observación tan simple como
antagonista (interacción de alivio). De
la descrita nos está diciendo que los genes
encontrarse en vías biológicas distintas,
de alguna manera actúan de manera
sería de esperar que el efecto de cada una
paralela para sintetizar tiamina, de modo
de estas mutaciones se combinara y
tal que la falta de uno de éstos puede ser
conllevara a un fenotipo menos óptimo.
amortiguada por la presencia del otro. No
Por lo tanto, la interacción antagonista
es, pues, de extrañar que las interacciones
nos indica que los genes dependen el uno
genéticas hayan sido usadas por los
del otro. Esto es, la remoción de uno de
genetistas mucho
se
ellos genera una situación en la que la
conocieran los mecanismos de replicación
remoción del otro no resulta en daño
y expresión de la información genética.
adicional. Un ejemplo concreto es el caso
antes
de que
mutante
no
empeora
su
Un caso extremo de interacción
en que dos proteínas son componentes de
genética sinergística son las mutantes
un complejo activo. En dicha situación, la
coletales. Estas son parejas de mutaciones
deleción de cualquiera de los dos genes
que por sí solas no tienen efecto
resultará en el mismo problema – la falta
834
[Ide@s CONCYTEG]
del
complejo
activo.
Una
situación
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
entre diferentes componentes genéticos.
similar se observaría en el caso de dos
Los
genes que participan en un proceso
interacciones genéticas arriba descritos
biológico de manera serial, esto es, el
pueden extenderse para describir de
producto de un gen es utilizado como
manera
sustrato por el otro gen para dar un
biológicos subyacentes que determinan
producto final (Segre et al. 2005).
dichas interacciones. Esto nos ha llevado
ejemplos
particulares
sistemática
los
de
procesos
a proponer que las interacciones genéticas
pueden ser utilizadas para entender la
organización modular de los sistemas
Interacciones genéticas
y biología de sistemas
biológicos (Figura 1), del mismo modo
en que los genetistas han utilizado la
En
tiempos
molecular
recientes,
celular
ha
la
biología
transitado
herramienta que brindan las interacciones
del
genéticas
para
describir
procesos
estudio de componentes moleculares
biológicos particulares. Gracias a las
individuales al estudio del conjunto de
interacciones genéticas conocemos en la
dichos componentes y sus interacciones
actualidad un número importante de vías
(Hartwell et al. 1999). Esta aproximación
metabólicas, de transducción de señales y
de biología de sistemas busca, en la
de procesos de desarrollo. El poder del
medida de lo posible, una descripción
análisis
integral y cuantitativa de las células y de
mediante
los organismos, para lo cual ha sido
genotipo-fenotipo, podemos acercarnos a
necesario el desarrollo de nuevos métodos
los detalles de los sistemas biológicos
tanto teóricos como experimentales.
cuyos
Las interacciones genéticas son
particularmente
estudio
mecanismos
no
de
en
que,
relaciones
pueden
ser
probados. De hecho, mucho de nuestro
conocimiento sobre procesos biológicos
sistemas
clásicos se recopiló incluso antes de que
biológicos, ya que por su naturaleza
se describiera el dogma central de la
trascienden la interacción meramente
biología molecular.
modular
de
los
para
el
consiste
este
análisis
atractivas
genético
física y reflejan relaciones funcionales
835
[Ide@s CONCYTEG]
respir
ferment
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
Supra-módulos de interacciones genéticas
PENT
GLCNG
IDP
Módulos de interacciones genéticas
RESP
GLYCOL
AT P s
TC A
E TH
Red de interacciones genéticas
Red de vías metabólicas
(proceso biológico subyacente)
Figura 1. Las redes de interacción genética pueden ser utilizadas para describir procesos biológicos
subyacentes. En este estudio, evaluamos todas las interacciones genéticas pareadas en un modelo teórico del
metabolismo de levadura (Segre et al. 2005). Mediante el uso de un algoritmo de agrupamiento jerárquico que
considera el signo de la interacción genética, se lograron describir las principales rutas metabólicas de manera
no supervisada. Más aún, estos grupos funcionales pueden ser organizados nuevamente para describir la
interacción módulos, extendiendo el concepto de interacción genética entre genes a interacción genética entre
módulos biológicos.
Estudios sistemáticos
de
interacciones
genéticas
representan las secuencias genómicas
han resultado en experimentos de alto
rendimiento
que
examinan
las
propiedades bioquímicas y genéticas
Las últimas décadas han visto un
de un gran número de genes en
progreso
el
paralelo. De esta forma, podemos
desarrollo de la biología molecular.
interrogar a los sistemas biológicos de
Los avances tecnológicos y de diseño
manera sistemática.
sin
precedente
en
de protocolos han permitido a los
Dado el atractivo particular del
científicos automatizar muchos de los
estudio de las interacciones genéticas
experimentos que tradicionalmente se
de los genes entre sí y de éstos con las
hacían a mano y a pequeña escala. La
condiciones externas, no es de extrañar
combinación de dichas tecnologías con
que éstas también hayan sido sujeto de
los catálogos genéticos completos que
análisis funcional sistemático. Dichos
836
[Ide@s CONCYTEG]
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
estudios se enfocaron originalmente en
parcial,
organismos modelo como la levadura
parejas de genes. Esto nos permite
Saccharomyces cerevisiae (Dudley et
construir el mapa de interacciones para
al. 2005; Onge et al. 2007; Ooi et al.
2n pares de genes para un número n
2003; Schuldiner et al. 2005; Segre et
razonable de genes. Es importante
al. 2005; Tong et al. 2001; Tong et al.
destacar que el muestreo en estos casos
2004) y el nemátodo de vida libre
aumenta de manera exponencial: un
Caenorhabditis elegans (Baugh et al.
estudio de todas las interacciones de
2005; Lehner et al. 2006), dada la
cien parejas de genes implica el
facilidad con que estos organismos
análisis
pueden
manipulados
experimentales, mientras que para el
genéticamente. Es probable que el
estudio de mil parejas de genes
desciframiento de redes de genes en
requeriría 1’000,000 de muestras. Los
organismos como el ser humano, y su
primeros
relación con la susceptibilidad a
concentraron en la identificación de
enfermedades sea posible en un futuro,
parejas
una vez desarrollados los métodos para
(Davierwala et al. 2005; Ooi et al.
medir toda la información relevante.
2003; Tong et al. 2001; Tong et al.
Entre
aprender
2004). La tecnología más reciente ha
principios básicos sobre un número
permitido hasta cierto punto el análisis
importante de procesos biológicos
cuantitativo de interacciones genéticas
mediante el estudio de interacciones
mediante el estudio de fenotipos tales
genéticas en organismos más simples,
como la velocidad de crecimiento
donde muchas de las herramientas
(Onge et al. 2007; Schuldiner et al.
pertinentes ya están a la mano.
2005). Algunas variantes de estos
ser
tanto,
Con
podemos
esta
idea
en
ensayos
mente,
sobreexpresión,
de
10,000
estudios
de
en
muestras
sistemáticos
mutaciones
han
etc.)
se
co-letales
examinado
las
muchos grupos de investigación han
interacciones de las perturbaciones
desarrollado protocolos para crear
genéticas con las condiciones externas
combinaciones
tales como respuesta a estrés o a la
genéticas
de
de
perturbaciones
diferente
presencia de drogas (Dudley et al.
naturaleza
2005; Kishony & Leibler 2003).
(inactivación completa, inactivación
837
[Ide@s CONCYTEG]
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
Con esta idea en mente hemos
trabajado en el desarrollo de un
novedoso método paralelo altamente
Análisis
sistemático
de
interacciones
genéticas
en
el
laboratorio nacional
de genómica para la
biodiversidad
sensible
y
cuantitativo
para
la
medición de la adecuación de mutantes
de la levadura S. cerevisiae. Este
método se basa en la competencia
directa de dos cepas marcadas con las
variantes amarilla (YFP) y cian (CFP)
de la proteína verde fluorescente y abre
En
nuestro
describir
laboratorio
principios
la puerta a un sinfín de preguntas en
queremos
sobre
genómica funcional y biología de
la
sistemas (Figura 2). La metodología
arquitectura y la función de los
sistemas genéticos, en el contexto de
su
historia
evolutiva.
Para
ello
con
recientemente
éxito
para
la
genes en el metabolismo de levadura,
fenotipo y ambiente-fenotipo. Hasta
así
ahora, la falta de métodos cuantitativos
detectar
utilizada
sido
selección de más de 500 deleciones de
genómica las relaciones genotipo-
de
ha
determinación de los coeficientes de
estudiamos con detalle y a escala
capaces
propuesta
como
la
descripción
de
las
interacciones entre 66 parejas de genes
fenotipos
duplicados incluidas en este grupo
marginales ha limitado el análisis
(DeLuna et al. en revisión).
global de las interacciones entre genes
y entre éstos y el medio ambiente.
838
[Ide@s CONCYTEG]
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
silvestre–CFP
mutante–YFP
YFP
CFP
log (YFP/CFP)
1
2
días
…
10
s ≡ coeficiente de selección
Tiempo (~50 generaciones)
Figura 2. Análisis fenotípico de alta resolución para la exploración cuantitativa de interacciones genéticas en
levadura. La determinación del coeficiente de selección (s) de una cepa mutante dada con referencia a la cepa
silvestre es lograda mediante la medición de la tasa de cambio de la presencia de cada cepa en la población mixta.
El marcaje diferencial de las dos poblaciones en competencia con diferentes variantes de la proteína verde
fluorescente (CFP, cian; YFP, amarillo) permite la detección de los cambios en frecuencias genotípicas en varios
ciclos de cultivos seriales.
Mediante
el
uso
de
esta
el nivel de pleiotropía (efecto en más
metodología, estamos elaborando un
de una función) y el nivel de
catálogo genético integral contexto-
dispensabilidad (ausencia de efecto).
dependiente a partir de la medición
Para el análisis subsiguiente, los
cuantitativa
y
sistemática
de
la
resultados serán ordenados en una
adecuación
de
mutantes
de
S.
matriz de interacciones gen-condición,
cerevisiae bajo numerosas condiciones
cuyo
de cultivo. Con base en la distribución
definidos por la presencia y el signo de
y
las interacciones permitirá la inferencia
la
magnitud
de
los
efectos
fenotípicos, se estimará para cada gen
839
agrupamiento
en
módulos
[Ide@s CONCYTEG]
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
de relaciones funcionales entre los
prospectiva, estamos analizando el
genes (Segre et al. 2005).
comportamiento
de
mutantes
Una primera versión de este
interrumpidas en genes no esenciales
catálogo funcional incluirá la colección
de levadura. La aparición de mutantes
completa de 4,710 mutantes no letales
benéficas espontáneas será estimada en
caracterizadas bajo más de veinte
el laboratorio mediante una variante
condiciones de crecimiento en el
del método de competencia arriba
laboratorio, y en lo subsiguiente se
descrito, lo cual permitirá estimar los
trabajará en la caracterización de
parámetros de frecuencia y magnitud
diferentes colecciones de mutantes y
(Hegreness
condiciones de cultivo como proyecto
mutaciones adaptativas observadas en
permanente
tiempo
del
laboratorio.
La
et
real.
al.
A
2006)
partir
de
de
las
las
consolidación de esta caracterización
características comunes observadas en
fenotípica integral en una base de
el proceso de compensación fenotípica,
datos de acceso libre actualizada
se buscarán relaciones funcionales a
regularmente contribuirá a fortalecer la
nivel de sistema entre los genes
presencia internacional de nuestro
estudiados.
grupo de investigación.
Por
estamos
la densidad funcional y espectro de
estudiando los principios básicos de
efectos fenotípicos al nivel molecular
generación
mutaciones
en grupos selectos de genes. De
compensatorias y optimización de los
manera análoga al catálogo genómico
sistemas biológicos. Para esto nos
funcional,
estamos
se
adecuación resultante de sustituciones
biológico
nucleotídicas a lo largo de toda la
existen
secuencia de un gen. Las variantes son
reoptimiza
otra
Por último, queremos estimar
parte,
de
preguntando
un
perturbado,
sistema
esto
características
cómo
es,
si
la
generadas por PCR mutagénica a
proceso de reoptimización según la
saturación y el método de competencia
naturaleza
genético
arriba descrito será adaptado para
perturbado. De manera sistemática y
medir la adecuación de las levaduras
mediante evolución experimental en
transformadas con dichas variantes.
elemento
en
midiendo
este
del
peculiares
estamos
840
[Ide@s CONCYTEG]
Estos datos pueden tener implicaciones
2.
Bateson
W.
(1909)
Mendel's
Principles of Heredity. Cambridge
University Press, Cambridge, UK.
3.
Baugh L. R., Wen J. C., Hill A. A.,
Slonim D. K., Brown E. L. & Hunter
C. P. (2005) Synthetic lethal analysis
of Caenorhabditis elegans posterior
embryonic patterning genes identifies
conserved
genetic
interactions.
Genome Biology 6.
4.
Davierwala A. P., Haynes J., Li Z.,
Brost R. L., Robinson M. D., Yu L.,
Mnaimneh S., Ding H., Zhu H., Chen
Y., Cheng X., Brown G. W., Boone
C., Andrews B. J. & Hughes T. R.
(2005)
The
synthetic
genetic
interaction spectrum of essential
genes. Nat Genet 37: 1147-1152.
5.
DeLuna A., Vetsigian K. S., N.,
Hegreness M., Colon-Gonzalez M. &
Chao S. (en revisión) Exposing the
fitness contribution of duplicated
genes.
6.
Dudley A. M., Janse D. M., Tanay A.,
Shamir R. & Church G. M. (2005) A
global view of pleiotropy and
phenotypically derived gene function
in yeast. Mol Syst Biol 1.
7.
Fisher R. A. (1918). Trans. R. Soc.
Edinb. 52: 399−433.
8.
Hartman J. L., Garvik B. & Hartwell
L. (2001) Cell biology - Principles for
the buffering of genetic variation.
Science 291: 1001-1004.
9.
Hartwell L. H., Hopfield J. J., Leibler
S. & Murray A. W. (1999) From
molecular to modular cell biology.
Nature 402: C47-C52.
importantes en teoría evolutiva, ya que
a la fecha se desconocen los patrones
de
distribución
del
efecto
de
sustituciones nucleotídicas sobre la
adecuación del organismo. Asimismo,
contribuirán junto a los proyectos
anteriores a entender la relación entre
la divergencia y función al nivel
molecular fino.
El
cuantitativo
análisis
de
sistemático
fenotipos
y
sus
interacciones genéticas nos permitirá
obtener una visión global sobre la
densidad funcional de los genomas y
sobre los principios básicos de su
interacción para acercarnos a una de
las metas añejas de las ciencias
biológicas:
predecir
fenotipos
complejos a partir del genotipo y el
contexto ambiental.
Bibliografía
1.
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
10. Hegreness M., Shoresh N., Hartl D. &
Kishony R. (2006) An Equivalence
Principle for the Incorporation of
Favorable Mutations in Asexual
Populations. Science 311: 1615-1617.
Anholt R. R. H., Dilda C. L., Chang
S., Fanara J.-J., Kulkarni N. H.,
Ganguly I., Rollmann S. M., Kamdar
K. P. & Mackay T. F. C. (2003) The
genetic architecture of odor-guided
behavior in Drosophila: epistasis and
the transcriptome. Nat Genet 35: 180184.
11. Kishony R. & Leibler S. (2003)
Environmental stresses can alleviate
the average deleterious effect of
mutations. Journal of Biology 2: 14.
12. Kondrashov A. S. (1988) Deleterious
mutations and the evolution of sexual
reproduction. Nature 336: 435-440.
841
[Ide@s CONCYTEG]
Año 2, Núm. 29, 4 de diciembre de
2007
20. Tong A. H. Y., Lesage G., Bader G.
D., Ding H. M., Xu H., Xin X. F.,
Young J., Berriz G. F., Brost R. L.,
Chang M., Chen Y. Q., Cheng X.,
Chua G., Friesen H., Goldberg D. S.,
Haynes J., Humphries C., He G.,
Hussein S., Ke L. Z., Krogan N., Li
Z. J., Levinson J. N., Lu H., Menard
P., Munyana C., Parsons A. B., Ryan
O., Tonikian R., Roberts T., Sdicu A.
M., Shapiro J., Sheikh B., Suter B.,
Wong S. L., Zhang L. V., Zhu H. W.,
Burd C. G., Munro S., Sander C.,
Rine J., Greenblatt J., Peter M.,
Bretscher A., Bell G., Roth F. P.,
Brown G. W., Andrews B., Bussey H.
& Boone C. (2004) Global mapping
of the yeast genetic interaction
network. Science 303: 808-813.
13. Lehner B., Crombie C., Tischler J.,
Fortunato A. & Fraser A. G. (2006)
Systematic mapping of genetic
interactions in Caenorhabditis elegans
identifies common modifiers of
diverse signaling pathways. Nat
Genet 38: 896-903.
14. Onge R. P. S., Mani R., Oh J., Proctor
M., Fung E., Davis R. W., Nislow C.,
Roth F. P. & Giaever G. (2007)
Systematic pathway analysis using
high-resolution fitness profiling of
combinatorial gene deletions. Nat
Genet 39: 199-206.
15. Ooi S. L., Shoemaker D. D. & Boeke
J. D. (2003) DNA helicase gene
interaction network defined using
synthetic lethality analyzed by
microarray. Nat Genet 35: 277-286.
16. Phillips P. C., Otto S. P. & Whitlock
M. C. (2000) Beyond the Average:
The Evolutionary Importance of Gene
Interactions and Variablity of
Epistatic Effects. In: Epistasis and the
Evolutionary Process (eds. J. B.
Wolf, E. D. Brodie III & M. J. Wade)
pp. 20−38. Oxford University Press,
New York.
17. Schuldiner M., Collins S. R.,
Thompson N. J., Denic V.,
Bhamidipati A., Punna T., Ihmels J.,
Andrews B., Boone C., Greenblatt J.
F., Weissman J. S. & Krogan N. J.
(2005) Exploration of the function
and organization of the yeast early
secretory pathway through an
epistatic miniarray profile. Cell 123:
507-519.
18. Segre D., DeLuna A., Church G. M.
& Kishony R. (2005) Modular
epistasis in yeast metabolism. Nature
Genetics 37: 77-83.
19. Tong A. H. Y., Evangelista M.,
Parsons A. B., Xu H., Bader G. D.,
Page N., Robinson M., Raghibizadeh
S., Hogue C. W. V., Bussey H.,
Andrews B., Tyers M. & Boone C.
(2001) Systematic genetic analysis
with ordered arrays of yeast deletion
mutants. Science 294: 2364-2368.
842