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Vacunación protectora contra la malaria modifica la respuesta hepática de genes expresados preferentemente por células Natural Killer (NK)

La malaria sigue siendo una importante amenaza para la salud en los países tropicales, causando mundialmente aproximadamente 228 millones de casos y 405.000 muertes en 2018, de las cuales alrededor de 266.000 son de niños menores de 5 años. Aún no existe una vacuna humana comercialmente disponible eficaz contra la malaria, sin embargo, ya se están probando varias opciones prometedoras.

La malaria es causada por protozoos parásitos del género Plasmodium. Solo en sus etapas sanguíneas estos parásitos son responsables de la morbilidad y la mortalidad, mientras se desarrollan y se multiplican dentro de los glóbulos rojos del huésped. El principal órgano que puede hacer frente a la malaria en estadio sanguíneo es el bazo, que puede eliminar los eritrocitos senescentes y otros eritrocitos aberrantes, incluidos los eritrocitos parasitados por Plasmodium. Además, el hígado tiene un sistema inmunológico intrínseco con capacidad de hacer frente a la etapa sanguínea de la malaria. Las células de Kupffer con su capacidad eritrofagocítica son las principales responsables de la eliminación de los eritrocitos infectados con Plasmodium en el hígado. Asimismo, existe mayor información, aunque controvertida, que señala que las células asesinas naturales (NK por sus siglas en inglés) del hígado también podrían desempeñar un papel fundamental en la eliminación de eritrocitos infectados con Plasmodium.

Un estudio dirigido por el Prof. Marcos J. Araúzo-Bravo de Biodonostia en colaboración con investigadores de Boeringer Ingelheim Pharma y la Universidad Heinrich-Heine, Alemania, publicado en la revista Vaccines, muestra (1) que la expansión inducida por la malaria de las células NK residentes en el hígado murino alcanza su punto culminate el día 4 después de la infección, (2) que en dicho instante el complejo de células asesinas naturales (NKC) del cromosoma 6 está enriquecido con genes regulados positivamente en ratones vacunados, (3) que dicha infección se reduce en gran medida por una mayor inmigración de células NK periféricas convencionales, y (4) la interacción de CLEC2I con KLRB1F entre las células NK y las células eritroides facilitan la eritroblastosis extramedular en el hígado, contribuyendo así críticamente a la supervivencia inducida por la vacunación de la malaria en estadio sanguíneo del Plasmodium chabaudi que es de otro modo letal.

Referencia del artículo:

Protective Vaccination Reshapes Hepatic Response to Blood-Stage Malaria of Genes Preferentially Expressed by NK Cells
Araúzo-Bravo, M.J.; Delic, D.; Gerovska, D.; Wunderlich, F. Protective Vaccination Reshapes Hepatic Response to Blood-Stage Malaria of Genes Preferentially Expressed by NK Cells. Vaccines 2020, 8, 677. ; https://doi.org/10.3390/vaccines8040677

Investigadores de Biodonostia diseñan un árbol genealógico de las enfermedades neurodegenerativas basado en datos epidemiológicos

El artículo de investigación, alineado con la Estrategia de Envejecimiento del Instituto ha sido publicado en la revista Scientific Reports.

El Grupo de Investigación de Biología Computacional y Biomedicina de Sistemas  del IIS Biodonostia, liderado por el Dr.  Marcos J. Araúzo-Bravo, ha publicado recientemente en la revista Scientific Reports el artículo “Genealogy of the neurodegenerative diseases based on a meta analysis of age stratified incidence data”, en el que se recoge el diseño de un algoritmo que verifica si las enfermedades neurodegenerativas son desencadenadas por pasos, algunos de ellos comunes para las diferentes tipologías de enfermedad neurodegenerativa.

Esta investigación se encuentra alineada con la Estrategia de Envejecimiento del Instituto, fruto de la colaboración  transversal de diferentes grupos de investigación del mismo. En este caso, además del grupo de Biología computacional  y Biomedicina de Sistemas  han colaborado en el estudio investigadores del Área de Neurociencias liderado por el Dr. Adolfo López de Munain.

La característica común fundamental de las enfermedades neurodegenerativas es la acumulación de proteínas mal plegadas, si bien estas enfermedades comparten otros mecanismos patogénicos. Sin embargo, se desconocen los mecanismos a través de los cuales las mutaciones genéticas, presentes desde la concepción, se expresan solo después de varias décadas de vida.

El objetivo del estudio ha sido encontrar pistas sobre la complejidad del desencadenante del inicio de las enfermedades neurodegenerativas, y verificar si las enfermedades neurodegenerativas son desencadenadas por pasos, algunos de los cuales son comunes para las diferentes tipologías de la enfermedad.

Para la realización del estudio se han utilizado muestras humanas post-mortem, analizando en total los tejidos de 1.818 pacientes enfermos de diferentes edades. Se recogieron tejidos de autopsias cerebrales de pacientes enfermos con alguna enfermedad neurodegenerativa y se encontró un aumento dinámico de la multimorbilidad de la enfermedad neurodegenerativa con el avance de la edad.

El hecho de que las enfermedades neurodegenerativas acumulan múltiples proteínas mal plegadas, y las mismas proteínas mal plegadas están involucradas en más de una tipología de enfermedad, ha llevado a los investigadores a proponer un modelo de  árbol genealógico de las enfermedades neurodegenerativas. Para recopilar los datos dinámicos necesarios para construir el árbol, se ha utilizado un enfoque de Big Data que busca automáticamente conjuntos de datos epidemiológicos para la incidencia estratificada por edad de la enfermedad.

Basándose en el metanálisis de más de 400 conjuntos de datos, los investigadores han desarrollado un algoritmo que permite verificar  si una enfermedad neurodegenerativa  sigue un modelo de varios pasos y  encontrar el número de pasos necesarios para el inicio de cada enfermedad,  el número de pasos comunes con otras enfermedades neurodegenerativas y el número de pasos específicos de cada enfermedad, construyendo con todo ello un árbol de genealógico de las enfermedades neurodegenerativas. Este modelo de árbol tiene un tronco patógeno formado por pasos comunes y ramas de un número de eventos específicos de la enfermedad que ocurren en diferentes edades y producen diferentes picos de incidencia para las enfermedades neurodegenerativas específicas.

El árbol proporciona una comprensión completa de la relación entre las diferentes enfermedades neurodegenerativas así como un marco matemático para el ajuste dinámico del árbol genealógico con la aparición de nuevos estudios epidemiológicos y la incorporación de nuevas enfermedades al modelo, sentando así las bases para la búsqueda de la identidad y orden de estos pasos.

Los investigadores señalan, asimismo, la importancia de comprender la complejidad, o el número de pasos, de los factores relacionados con el desencadenante del inicio de la enfermedad antes de decidir estudiar los factores individuales para una enfermedad de múltiples pasos.

Esta investigación cuenta con financiación de la Diputación Foral de Gipuzkoa, del Ministerio de Economía y Competitividad y de la Unión Europea.

Referencia del artículo:
Genealogy of the neurodegenerative diseases based on a meta analysis of age stratified incidence data. Daniela Gerovska, Haritz Irizar, David Otaegi, Isidre Ferrer, Adolfo López de Munain, Marcos J. Araúzo Bravo. Scientific Reports (2020)10:18923 |

Lee el artículo completo en este enlace: https://rdcu.be/b9EuT

Encuentro del consorcio europeo 4D-HEALING en Biodonostia

De izquierda a derecha (fila de atrás): Daniela Gerovska, Gastón Sendin, Marta Bertolini, Francisco Jiménez, Ander Izeta, Pavol Bokes, Branislav Novotný, Artem Artemov, Olga Ibáñez, Mirjana Liovic y Marcos Araúzo. Fila delantera: Alex Martínez y Sandra Fuertes.

El Instituto de Investigación Sanitaria Biodonostia albergó el pasado 30 y 31 de enero el segundo encuentro del proyecto europeo 4D-HEALING, liderado por el Dr. Marcos J. Araúzo-Bravo, líder del Grupo de Biología Computacional y Biomedicina de Sistemas, y en el que también participa el Grupo de Ingeniería Tisular liderado por el Dr. Ander Izeta.

En esta reunión los miembros del consorcio pusieron en común los avances realizados en las tareas del proyecto y acordaron la estrategia a seguir en la segunda mitad del mismo. Brevemente, el proyecto busca caracterizar molecularmente a nivel de célula única la cicatrización exitosa de heridas cutáneas humanas, obteniendo un mapa en cuatro dimensiones que defina la evolución dinámica de la cicatrización a nivel celular en las tres dimensiones espaciales del lecho de herida. Asímismo, pretende trasladar el conocimiento generado a la práctica clínica mediante la detección y reposicionamiento de fármacos que puedan modular este proceso en pacientes en los que las heridas se vuelven crónicas por defectos de cicatrización cutánea.

El Proyecto es altamente multidisciplinar con la participación de médicos, representantes de organizaciones de pacientes, industria, biólogos, matemáticos y expertos en computación y biología de sistemas de diversos países europeos.

El proyecto resultó financiado en la convocatoria 2017 de la ERA-Net de medicina de sistemas ERACoSysMed (www.eracosysmed.eu; H2020). La participación de Biodonostia ha sido financiada a través del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII; AC17/00012) y la Diputación Foral de Gipuzkoa.

Una manera de hacer Europa

Arranca en Biodonostia el Proyecto 4D-HEALING

Los días 21 y 22 de junio ha tenido lugar en el IIS Biodonostia la reunión de arranque del proyecto europeo “Data-Driven Drug Discovery for Wound Healing (4D-HEALING)”, coordinado por el Dr. Marcos J. Araúzo-Bravo, líder del Grupo de Biología Computacional y Biomedicina de Sistemas del Instituto, y en el que también participa como Project Manager el Dr. Ander Izeta del Grupo de Ingeniería Tisular.

El proyecto analizará durante los próximos tres años la cicatrización de heridas humanas mediante la novedosa tecnología de análisis transcriptómicos de célula única, con el objetivo de identificar por métodos computacionales dianas moleculares y medicamentos actualmente en el mercado que puedan ser reposicionados para mejorar la cicatrización cutánea.

El proyecto ha sido financiado con 1.4M de euros en la segunda convocatoria de proyectos “ERACoSysMed – Systems Medicine to address clinical needs” de H2020, en la que se busca promover la implementación de aproximaciones basadas en la biología de sistemas en la investigación clínica y la práctica médica. La medicina de sistemas proporcionará una nueva herramienta a los investigadores y médicos que permitirá a los médicos diagnosticar y tratar a los pacientes de manera más rápida y efectiva y tiene el potencial de poder avanzar hacia la producción de medicamentos personalizados.

Además del IIS Biodonostia, participan en este proyecto, Monasterium Laboratory Skin & Hair Research Solutions GmbH (Germany), University of Ljubljana, Faculty of Medicine, Medical Center for Molecular Biology (Slovenia), Mathematical Institute, Slovak Academy of Sciences, Bratislava (Slovakia), Medical University of Vienna, Department of Molecular Neurosciences (Austria), DEBRA Austria (Austria ), Plastic and Reconstructive Surgery Research, University of Manchester (UK), European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), WT Sanger Institute, Cambridge (UK).