Manipulació genètica de vectors virals per a estratègies de teràpia gènica en malalties autoimmunes

Els tractaments actuals per a la Malaltia de Crohn es basen en l’administració de proteïnes recombinants amb capacitat immunosupressora. Aquests tractaments són sistèmics, crònics i causen el desenvolupament d’efectes secundaris severs com infeccions amb patògens oportunistes i una major incidència de tumors. Passar d’una administració sistèmica dels immunosupressors a una administració local sembla clau per evitar la severitat i el nombre de complicacions secundàries. Ha sigut descrit recentment que el subconjunt cel•lular Th-17 juga un paper central en moltes malalties autoimmunes en humans, com ara la Malaltia de Crohn, Escleroderma, Artritis reumatoide o Psoriasis. Per determinar com la via del Th-17 es veu afectada durant el desenvolupament i els estadis aguts de la malaltia, analitzarem una gran bateria de interleuquines/citoquines i els mecanismes intracel•lulars d’activació/inhibició de l’activitat de les cèl•lules del Sistema Immune. En un segon pas, clonarem els gens seleccionats relacionats amb la immunomodulació de la via del Th-17 en vectors recentment desenvolupats (adenovirus quimera 5/40 o diferents pseudotips d’AAVs ), ja que hipotitzem que una producció local d’immunomoduladors s’assolirà amb una eficiència major fent servir aquests vectors, evitant així els efectes secundaris. A aquests efectes, hem començat el projecte clonant els gens de la IL10 i del receptor transmembrenal de la IL23 en adenovirus i en genomes d’AAV.

Comparación de datos de expresión génica del servidor local con datos de una base de datos remota

En la presente memoria se detalla con precisión las diversas fases del trabajo para construir una aplicación web en el servidor http://revolutionresearch.uab.es que permite enriquecer los clusters de la microarray del usuario con información biomédica de una base de datos remota. Los clusters de origen estadístico (o no) de la microarray del usuario se enriquecen a partir de cruzar sus genes marcadores con la base de datos de genes marcadores de microarrays (base de datos remota) con clusters basados en información biomédica. La base de datos de genes marcadores de microarrays ha sido obtenida a partir de la base de datos de GEO Profiles del NCBI.

Estratègies de teràpia gènica per a neuropatia diabètica

L'objectiu del projecte consisteix en desenvolupar estratègies de teràpia gènica per al tractament de la neuropatia diabètica. Per a la teràpia gènica és necessària la utilització de vectors per tal d'introduir el material genètic exogen en les cèl•lules diana. En aquest projecte s'utilitzen vectors derivats de virus adenoassociats i es fan estudis de tropisme de diferents serotips de vectors administrant-los per diferents vies. D’aquesta manera es pot escollir quin és el millor vector i la millor via d'administració per a cada cas, i en el cas d'aquest projecte, per a tractar les cèl•lules afectades en la neuropatia diabètica. La neuropatia diabètica és una complicació de la diabetis per a la qual no hi ha cap tractament. Afecta les cèl•lules del sistema nerviós perifèric (neurones sensorials, neurones motores i cèl•lules de Schwann) i és la causa la major part de les amputacions d'extremitats inferiors. En aquest projecte es pretén estudiar quines són les possibles causes del desenvolupament de la neuropatia diabètica analitzant canvis a nivell de l'expressió gènica en models de ratolins diabètics i també en els models in vitro dissenyats per al projecte. Posteriorment es vol proposar un tractament de teràpia gènica mitjançant els resultats dels estudis de tropisme dels vectors virals i dels estudis d'expressió gènica dels models de diabetis.

Bioinformática: base de datos de matrices de expresión génica para su análisis vía web

El IBB ha desarrollado un servidor de aplicaciones: http://revolutionresearch.uab.es para el análisis de microarrays. Estas microarrays las obtienen y las suben a la base de datos local los usuarios de la aplicación. En la presente memoria se detalla el proceso realizado para automatizar la subida de microarrays públicas a la base de datos local. Estas microarrays se obtendrán del NCBI. El proceso de descarga de microarrays se realizará cada dos meses y estará sincronizado con un proceso de descarga de genes marcadores de microarrays del NCBI. En la memoria también se describen las fases realizadas para crear la interfaz web para gestionar estas microarrays públicas y las modificaciones realizadas sobre el aplicativo web para permitir realizar análisis con estas microarrays.