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Pesquisadores do Broad Institute of MIT e Harvard e do McGovern Institute for Brain Research do MIT desenvolveram um sistema que pode detectar uma sequência específica de RNA em células vivas e produzir uma proteína de interesse em resposta. Usando a tecnologia, a equipe mostrou como eles poderiam identificar tipos específicos de células, detectar e medir mudanças na expressão de genes individuais, rastrear estados transcricionais e controlar a produção de proteínas codificadas por mRNA sintético.
A plataforma, chamada Reprogrammable ADAR Sensors, ou RADARS, até permitiu que a equipe mirasse e matasse um tipo de célula específico. A equipe disse que o RADARS poderia um dia ajudar os pesquisadores a detectar e matar seletivamente células tumorais ou editar o genoma em células específicas. O estudo aparece hoje em Biotecnologia da Natureza e foi liderado pelos co-primeiros autores Kaiyi Jiang (MIT), Jeremy Koob (Broad), Xi Chen (Broad), Rohan Krajeski (MIT) e Yifan Zhang (Broad).
“Uma das revoluções na genômica tem sido a capacidade de sequenciar os transcriptomas das células”, disse Fei Chen, membro do instituto do Broad, Merkin Fellow, professor assistente da Universidade de Harvard e co-autor correspondente do estudo. “Isso realmente nos permitiu aprender sobre tipos e estados de células. Mas, muitas vezes, não conseguimos manipular essas células especificamente. RADARS é um grande passo nessa direção.”
“No momento, as ferramentas que temos para alavancar marcadores de células são difíceis de desenvolver e projetar”, acrescentou Omar Abudayyeh, bolsista do McGovern Institute e co-autor correspondente do estudo. “Nós realmente queríamos fazer uma maneira programável de detectar e responder a um estado de célula.”
Jonathan Gootenberg, que também é membro do McGovern Institute e autor co-correspondente, diz que sua equipe estava ansiosa para construir uma ferramenta para aproveitar todos os dados fornecidos pelo sequenciamento de RNA de célula única, que revelou uma vasta gama de tipos de células. e estados celulares no corpo.
“Queríamos perguntar como poderíamos manipular identidades celulares de uma maneira tão fácil quanto editar o genoma com CRISPR”, disse ele. “E estamos animados para ver o que o campo faz com isso.”
Reaproveitando a edição de RNA
A plataforma RADARS gera uma proteína desejada quando detecta um RNA específico, aproveitando a edição de RNA que ocorre naturalmente nas células.
O sistema consiste em um RNA contendo dois componentes: uma região guia, que se liga à sequência de RNA alvo que os cientistas querem detectar nas células, e uma região de carga útil, que codifica a proteína de interesse, como um sinal fluorescente ou um sinal celular. enzima matadora. Quando o RNA guia se liga ao RNA alvo, isso gera uma sequência curta de RNA de fita dupla contendo uma incompatibilidade entre duas bases na sequência – adenosina (A) e citosina (C). Essa incompatibilidade atrai uma família natural de proteínas de edição de RNA chamadas adenosina deaminases que atuam no RNA (ADARs).
Em RADARS, a incompatibilidade de AC aparece dentro de um “sinal de parada” no RNA guia, o que impede a produção da proteína de carga útil desejada. Os ADARs editam e inativam o sinal de parada, permitindo a tradução dessa proteína. A ordem desses eventos moleculares é fundamental para a função do RADARS como sensor; a proteína de interesse é produzida somente depois que o RNA guia se liga ao RNA alvo e os ADARs desabilitam o sinal de parada.
A equipe testou RADARS em diferentes tipos de células e com diferentes sequências-alvo e produtos proteicos. Eles descobriram que os RADARS distinguem entre células renais, uterinas e hepáticas e podem produzir diferentes sinais fluorescentes, bem como uma caspase, uma enzima que mata células. Os RADARS também mediram a expressão gênica em uma ampla faixa dinâmica, demonstrando sua utilidade como sensores.
A maioria dos sistemas detectou com sucesso sequências alvo usando proteínas ADAR nativas da célula, mas a equipe descobriu que suplementar as células com proteínas ADAR adicionais aumentava a força do sinal. Abudayyeh diz que ambos os casos são potencialmente úteis; aproveitar as proteínas de edição nativas da célula minimizaria a chance de edição fora do alvo em aplicações terapêuticas, mas suplementá-las poderia ajudar a produzir efeitos mais fortes quando os RADARS são usados como ferramenta de pesquisa no laboratório.
No radar
Abudayyeh, Chen e Gootenberg dizem que, como o RNA guia e o RNA de carga útil são modificáveis, outros podem facilmente redesenhar os RADARS para atingir diferentes tipos de células e produzir diferentes sinais ou cargas úteis. Eles também projetaram RADARS mais complexos, nos quais as células produziam uma proteína se detectassem duas sequências de RNA e outra se detectassem um RNA ou outro. A equipe acrescenta que RADARS semelhantes podem ajudar os cientistas a detectar mais de um tipo de célula ao mesmo tempo, bem como estados celulares complexos que não podem ser definidos por uma única transcrição de RNA.
Em última análise, os pesquisadores esperam desenvolver um conjunto de regras de design para que outros possam desenvolver mais facilmente RADARS para seus próprios experimentos. Eles sugerem que outros cientistas poderiam usar RADARS para manipular estados de células imunes, rastrear a atividade neuronal em resposta a estímulos ou entregar mRNA terapêutico a tecidos específicos.
“Achamos que este é um paradigma realmente interessante para controlar a expressão gênica”, disse Chen. “Não podemos nem prever quais serão as melhores aplicações. Isso realmente vem da combinação de pessoas com biologia interessante e as ferramentas que você desenvolve.”
Este trabalho foi apoiado pelo programa The McGovern Institute Neurotechnology (MINT), o K. Lisa Yang e Hock E. Tan Center for Molecular Therapeutics in Neuroscience, o G. Harold & Leila Y. Mathers Charitable Foundation, Massachusetts Institute of Technology, Impetus Grants, Cystic Fibrosis Foundation, Google Ventures, FastGrants, McGovern Institute, National Institutes of Health, Burroughs Wellcome Fund, Searle Scholars Foundation, Harvard Stem Cell Institute e Merkin Institute.
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