Terapia génica dirigida en una nuevo "sitio seguro" en células progenitoras hematopoyéticas humanas para su aplicación en anemia de Fanconi

La anemia de Fanconi es una enfermedad hereditaria de baja prevalencia, descrita por primera vez por el pediatra Guido Fanconi en 1927. Esta enfermedad se produce como consecuencia de mutaciones en cualquiera de los 19 genes de Fanconi descritos hasta la actualidad, y que participan en la ruta de Fanconi/BRCA. Esta ruta se encarga de la reparación de enlaces intercatenarios del ADN y de coordinar los distintos mecanismos de reparación de las dobles roturas en el ADN. La anemia de Fanconi está caracterizada por generar inestabilidad genómica, lo que da lugar a anomalías esqueléticas y predisposición al cáncer, si bien la principal causa de muerte de pacientes pediátricos es el fallo de médula ósea. Uno de los tratamientos alternativos al trasplante alogénico de progenitores hematopoyéticos de pacientes con anemia de Fanconi se basa en la reinfusión de células madre hematopoyéticas autólogas, tras su corrección con vectores lentivirales. Para limitar al máximo los riesgos de este tipo de terapias se están desarrollando nuevas tecnologías de edición génica basadas en la inserción dirigida de los genes terapéuticos. Esta nueva aproximación se fundamenta en la generación de dobles roturas en regiones específicas del genoma, cuya reparación por recombinación homóloga facilitaría la entrada de los genes terapéuticos aportados por ADNs donadores externos con homología por dicha región. En este trabajo se ha desarrollado una aproximación de edición génica en un nuevo “sitio seguro” del genoma denominado SH6. Para ello se ha trabajado con la línea celular HEK-293H, así como también con progenitores hematopoyéticos humanos purificados en base a la expresión del marcador CD34. Para su desarrollo se han utilizado nucleasas de edición, tales como meganucleasas y TALEN, en combinación con matrices donadoras portadoras del gen marcador EGFP (GM) o del gen terapéutico FANCA (TM). En todos los casos los genes marcadores y terapéuticos estaban regulados por el promotor EF1α, y flanqueados por dos brazos de homología para el sitio SH6. Estos plásmidos han servido como molde para realizar la terapia génica de edición en el sitio seguro SH6...

Identificación de imágenes por análisis de texturas utilizando aprendizaje estadístico

Este documento explica la creación, implementación y uso del proyecto de fin de grado, desarrollado dentro del grupo de investigación ISCAR (Ingeniería de Sistemas, Control, Automática y Robótica) de la Facultad de Informática de la Universidad Complutense. El proyecto consiste en la implementación de una aplicación capaz de clasificar texturas extraídas de distintas imágenes mediante técnicas de visión por computador. Dicha aplicación se divide en tres pilares fundamentales: interfaz gráfica de usuario, algoritmos de extracción de características texturales y aprendizaje supervisado mediante una máquina “SVM” (Support Vector Machine). Interfaz gráfica: proporciona al usuario una forma fácil de uso de la aplicación por medio de la visualización gráfica de una imagen con una serie de elementos de configuración para su posterior análisis. Una vez analizada, el usuario si así lo desea, podrá visualizar los resultados de manera intuitiva, así como guardar dichos resultados después de la ejecución de los algoritmos pertinentes. Algoritmos de análisis de texturas: Procede al cálculo de las configuraciones y las muestras provistas por el usuario en la interfaz gráfica como el cálculo de la matriz de co-ocurrencia y el cálculo de los vectores de características (homogeneidad, media, varianza, Entropía, etc…). SVM: Utiliza los vectores de características obtenidos en los cálculos estadísticos de texturas para realizar el proceso de aprendizaje de un clasificador SVM. La aplicación ha sido construida en JAVA haciendo uso de librerías como JNI_SVM-light-6.01, commons-math3-3.0 y WindowsBuilder, para la construcción de la ventana gráfica, cálculo de los métodos estadísticos y máquina de aprendizaje automático. Dicha aplicación se ha utilizado con el objetivo de identificar y clasificar el quiste de Baker mediante imágenes obtenidas por Resonancias Magnéticas de la rodilla.

Diseño, optimización y validación de sistemas de amplificación genómica para el diagnóstico de malaria y filariosis humanas

Las enfermedades parasitarias o parasitosis son un conjunto de enfermedades infecciosas producidas por protozoos, helmintos, e incluso artrópodos. La enfermedad parasitaria más importante es la malaria que está incluida en la lista de enfermedades de la pobreza. Otras enfermedades parasitarias han sido incluidas en las denominadas enfermedades olvidadas o desatendidas (NTD: Neglected Tropical Diseases) entre las que se encuentran las filariosis linfática y onchocercosis. La malaria está causada por el género Plasmodium (protozoos apicomplexo) Las especies que pueden causar la infección en humanos son: P. falciparum. P. vivax, P. malariae, P. ovale y P. knowlesi. Las filarias son nematodos finos y largos, parásitos de la sangre, la linfa y los tejidos subcutáneos y conectivos que producen en el humano la filariosis. Su transmisión se produce por insectos hematófagos (mosquitos y moscas) que actúan como vectores. Las especies de filarias de interés clínico para los humanos son Wuchereria. bancrofti, Brugia. malayi y B. timori (filariosis linfática), Onchocerca volvulus, Loa. loa y Mansonella streptocerca (filarias dérmicas), y Mansonella perstans y M. ozzardi (mansonelosis). Todas ellas presentan estadios larvales, conocidos como microfilarias (L1), que circulan en sangre o en tejido subcutáneo que son las formas infectivas para los vectores. En el Laboratorio de Malaria & otras Parasitosis Emergentes se ha desarrollado una PCR en tiempo real para malaria (Malaria RT-PCR), una Nested-PCR para filarias (Nested-Filaria PCR) y una PCR en tiempo real para filarias (RT-Filaria-PCR) como Sistemas de Análisis Múltiple para la detección de varias especies de plasmodios y varias especies de filarias en muestras de cualquier índole como indicador que los Sistemas de Análisis Múltiple son comparativamente superiores a los métodos de detección individual y a la microscopía sin perder sensibilidad y especificidad. Todos los métodos desarrollados han dado muy buenos resultados en cuanto a sensibilidad y especificidad frente a los métodos tradicionales, de tal manera que hoy en día se usan en el Laboratorio de Malaria & otras Parasitosis Emergentes como métodos de referencia, planteando la posibilidad de usar el método de las filarias para un estudio actualizado de la distribución y prevalencia de las filarias en las zonas endémicas.