Una solución computacional para las tecnologías de secuenciación de moléculas individuales de ADN podría hacer que la última cosecha de lectores de genes tenga un uso más generalizado.

Las nuevas tecnologías de secuenciación de ADN, como por ejemplo las ofrecidas por Oxford Nanopore y Pacific Biosciences, pueden leer directamente una sola molécula de ADN y proporcionar una visión más clara de la organización del genoma y su contenido genético. Sin embargo, la tecnología tiene una tasa de error muy alta, es decir, con demasiada frecuencia no reconoce bien el tipo correcto de nucleótido (una A, T, G o C) en una cadena de ADN.

En un nuevo artículo de la revista Nature Biotechnology, los investigadores muestran cómo mejorar enormemente la secuenciación de moléculas individuales, usando un método para mejorar los resultados creado por Pacific Biosciences. La técnica podría ser ampliamente aplicable a otros tipos de secuenciación de moléculas únicas, como por ejemplo el enfoque de Oxford Nanopore.

La mayoría de los secuenciadores de ADN, entre ellos los responsables de impulsar el auge de la investigación médica del genoma, leen la información genética a partir de un conjunto complicado de muchas piezas de ADN. Es necesario que el genoma sea copiado muchas veces y se corte en pequeñas hebras de ADN, que después son leídas por el secuenciador y unidas de nuevo, normalmente con la ayuda de una secuencia de genoma existente para poder hacer comparaciones.

No obstante, la nueva generación de lectores puede examinar hebras de ADN más largas, proporcionando más información sobre los patrones de herencia del gen y la estructura global del genoma. El uso de piezas más largas de ADN también permite a los investigadores ensamblar mejor el genoma cuando no tienen a su disposición un estándar como referencia. Aunque resulta más costoso para genomas grandes y complejos, podría ser una mejor forma de obtener genomas de referencia de diversas especies menos estudiadas, entre ellas algunos cultivos importantes. Y aunque aún no ha llegado a ese punto, este tipo de secuenciación de moléculas únicas también podría llegar a ser mejor para la secuenciación de genomas únicos, como el cáncer, que poseen una gran cantidad de mutaciones.

En general, el análisis de moléculas únicas lleva utilizándose desde hace años, pero su tasa de error era tan alta (alrededor del 15 por ciento) que no era considerado un método de secuenciación de confianza. En el nuevo estudio, los investigadores de Cold Spring Harbor Laboratory en Nueva York (Estados Unidos) han descubierto la manera de reducir drásticamente la tasa de error. El autor del artículo, Michael Schatz, profesor asistente en Cold Spring Harbor, en esencia utiliza una tecnología más convencional creada por Illumina, con sede en San Diego (EE.UU.), para ayudar a corregir los errores en el método de molécula única. "El resultado final es sustancialmente mejor" que cuando únicamente se usa la tecnología de Pacific Biosciences, asegura. "Los datos son básicamente perfectos".

Sus ajustes matemáticos, publicados como software de código abierto para otros científicos, es probable que tengan un gran impacto en la viabilidad comercial de Pacific Biosciences, señala Schatz, quien añade no tener ningún interés financiero en la empresa. "PacBio ha estado pasando por dificultades últimamente. No se sabía bien si la tecnología iba a dar resultado", señala. "Ahora que tenemos una solución computarizada casi totalmente automatizada, creo que va a permitir la adopción más generalizada de la tecnología".

Sin embargo, este tipo de análisis de moléculas individuales no sustituirá a la tecnología más convencional a corto plazo, debido a que no es tan rentable para los grandes genomas complejos, como los de los seres humanos, según indican David Jaffe y Nusbaum Chad, expertos en genómica en el Instituto Broad de Cambridge , Massachusetts (EE.UU.). Pero puede ser útil para resolver problemas específicos. "Es evidente que se obtienen beneficios. Hay que sopesar el coste", señala Nusbaum.

No obstante, si la tecnología de PacBio finalmente se puede utilizar para la secuencia de genomas de plantas como el maíz, eso sería un gran logro, asegura Nusbaum. "Durante años, se ha creído que el genoma del maíz es imposible. Si esto nos proporciona secuencias de genes mejor expresadas, sería de gran importancia para la agroindustria", tanto para la alimentación como para el desarrollo de biocombustibles, afirma.