NUESTROS PROYECTOS
El Sobreira Lab se dedica a la investigación de la regulación de genes humanos en enfermedades complejas. A través de una amplia gama de tecnologías y sistemas de vanguardia y un enfoque de variantes a función (en inglés, Variants-to-Function - V2F), nuestro principal objetivo es transformar las regiones de susceptibilidad genética, identificadas mediante estudios de asociación de genoma completo (en inglés, Genome-Wide Association Studies - GWAS) y relacionadas con enfermedades metabólicas y rasgos, en sus roles funcionales.
Identificación y caracterización funcional para interpretar las variaciones reguladoras
Los estudios de asociación de genoma completo (en inglés, Genome-Wide Association Studies - GWAS) han avanzado significativamente en la identificación de señales genéticas vinculadas a diversos rasgos y condiciones humanas. Sin embargo, a menudo se enfrentan a desafíos para identificar los genes específicos responsables de estos rasgos, especialmente en regiones no codificantes.
Para abordar este desafío, el Sobreira Lab ha desarrollado una infraestructura dedicada para el mapeo de variantes a función (en inglés, Variants-to-Function - V2F). Este enfoque innovador aprovecha el poder de la genómica en 3D, el mapeo epigenómico de células individuales y datos de expresión génica, abarcando una variedad de tejidos humanos y líneas celulares.
En nuestra investigación en curso, estamos comprometidos con perfeccionar la anotación e identificación de variantes genéticas. Nuestro objetivo es mejorar nuestra capacidad para traducir las señales de GWAS asociadas con enfermedades metabólicas en mecanismos biológicos accionables.
Herramientas para descifrar la variación regulatoria
Nuestro enfoque principal se centra en el desarrollo y aplicación de herramientas de alto rendimiento para convertir las ubicaciones de riesgo genético identificadas por GWAS y vinculadas a enfermedades metabólicos y rasgos en percepciones funcionales, un proceso conocido como "variantes a función" (en inglés, Variants-to-Function - V2F).
Nuestro enfoque combina métodos computacionales y experimentales, con el objetivo de abordar varias preguntas clave:
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Identificar la variante causal.
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Precisar qué reguladores génicos se ven afectados por la variante.
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Determinar el(los) gen(es) objetivo ubicados debajo (downstream).
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Identificar los tejidos y tipos celulares relevantes.
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Descubrir las vías y funciones celulares y del organismo influenciadas por la variante.
Hemos implementado diversas estrategias, como la perturbación CRISPR en modelos de ratones, líneas celulares y células humanas derivadas de iPSC, como adipocitos y neuronas. Estos enfoques nos permiten examinar directamente las variantes no codificantes, y empleamos estrategias de análisis de bases de datos para este propósito. Además, utilizamos el ensayos reporteros masivamente paralelos (en inglés, Massively Parallel Reporter Assays - MPRA) para comprender cómo las variantes afectan la funcionalidad de las regiones regulatorias y las vías génicas. Nuestro trabajo también se está expandiendo para explorar variaciones en regiones que alteran la transcripción o la estabilidad del ARN.
Diseccionando el impacto de la heterogeneidad alélica y la epistasia dentro de un locus
En el Sobreira Lab, enfatizamos la importancia de llevar a cabo experimentos funcionales al identificar regiones genómicas relacionadas con enfermedades. Estamos utilizando un conjunto específico de genes para explorar cómo interactúan diversas regiones reguladoras e impactan en la expresión génica dentro de un locus genómico a lo largo del tiempo y el espacio. Nuestro objetivo principal es investigar minuciosamente estos elementos reguladores, obteniendo una comprensión más profunda de cómo diferentes señales de diversas regiones reguladoras colaboran para controlar la expresión génica.
En casos en los que múltiples variantes contribuyen a la causalidad, aplicamos un enfoque de edición combinatoria CRISPR/Cas9. Esta técnica implica la edición secuencial de las mismas células para diferenciar entre efectos epistáticos y aditivos. Además, adaptamos un conjunto de métodos de genética molecular, in vivo e in vitro para que coincidan con el fenotipo específico y los alelos dentro de un locus genómico dado. Nuestra investigación se centra en abordar tres preguntas esenciales:
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¿Existen indicios de variantes fuera de las asociaciones de GWAS, posiblemente con frecuencias diferentes, que también puedan influir en la regulación génica?
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¿Las variantes en diferentes potenciadores (enhancers) trabajan juntas para controlar la expresión génica?
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¿Cómo contribuyen las combinaciones de variantes dentro de los mismos o diferentes haplotipos al aumento del riesgo de enfermedad?
En última instancia, nuestro proyecto tiene como objetivo desarrollar ensayos y estrategias que avancen en nuestra comprensión de las complejas redes metabólicas y la regulación génica.
Generación de perfiles moleculares y celulares en neuronas y adipocitos derivados de iPSC humanas
Los trastornos metabólicos involucran interacciones complejas entre diferentes tipos de células, y comprender sus funciones es crucial para tratamientos efectivos. Las neuronas hipotalámicas humanas y las células del tejido adiposo desempeñan roles esenciales en la regulación metabólica, influyendo en procesos como el metabolismo de lípidos, el control del apetito y la ingesta de energía. Sin embargo, estudiar directamente las células hipotalámicas humanas presenta desafíos, y la obtención de suficientes células madre mesenquimales (en inglés, Mesenchymal Stem Cells - MSCs) funcionales de tejidos adultos a menudo es limitada.
Para superar estos obstáculos, el Sobreira Lab aprovecha la tecnología de células madre pluripotentes inducidas (en inglés, Induced Pluripotent Stem Cell - iPSC) para generar neuronas hipotalámicas y adipocitos. Estas células derivadas de iPSC proporcionan un recurso valioso para la investigación.
El Sobreira Lab también se centra en caracterizar los cambios en el panorama regulatorio de genes durante la diferenciación de células hipotalámicas y adipocitos. Al llevar a cabo este análisis en un grupo diverso de más de 100 individuos con perfiles genéticos bien documentados, pueden integrar estos datos con loci de GWAS asociados a diversos rasgos y enfermedades, especialmente aquellos con un fuerte componente hereditario en estos tipos celulares. Esta aproximación les permite identificar posibles genes efectores y regiones regulatorias que pueden controlar la expresión génica, arrojando luz sobre los mecanismos moleculares subyacentes a los trastornos metabólicos.