Heena Satam, Kandarp Joshi, Upasana Mangrolia ,et. al. Tecnología de secuenciación de nueva generación: tendencias y avances actuales. Biology 2023:12 (7) :997. miBiome Therapeutics, India. Department of Molecular Cell and Cancer Biology, UMass Chan Medical School, Worcester, USA
Resumen Chat Claude 5.0
La secuenciación de nueva generación (NGS) transformó la genómica al permitir secuenciar en paralelo desde millones hasta miles de millones de fragmentos de ADN y ARN, con alto rendimiento y menor costo. Plataformas como Illumina, Pacific Biosciences y Oxford Nanopore han permitido identificar variantes causantes de enfermedades, nuevos blancos terapéuticos y la heterogeneidad tumoral. Esta revisión describe la evolución de las tecnologías, las distintas ómicas que se estudian con NGS, las herramientas bioinformáticas, sus aplicaciones en investigación y diagnóstico, y las perspectivas futuras.
Generaciones de secuenciación
La primera generación nació con Holley, quien secuenció un ARN de transferencia en 1964, y con los métodos de Maxam y Gilbert (degradación química) y de Sanger (terminación de cadena con didesoxinucleótidos), que producía lecturas de unos cientos de nucleótidos. En 1987 el ABI 370 automatizó el método con marcaje fluorescente y electroforesis capilar. La segunda generación introdujo la secuenciación masiva en paralelo: 454 de Roche (pirosecuenciación), Ion Torrent (detección de iones hidrógeno), Illumina (síntesis con terminadores reversibles) y SOLiD (ligación). La tercera generación ofrece lecturas largas: PacBio, con secuenciación de molécula única en tiempo real, y Oxford Nanopore, que mide cambios de corriente eléctrica y destaca por su portabilidad. Las lecturas largas alcanzan 25–30 kb frente a 600–700 pb de las cortas; al no requerir PCR detectan modificaciones como la metilación y variantes estructurales complejas, mientras que las cortas son útiles para cuantificar secuencias, expresión y variantes.
Ómicas basadas en NGS
En genómica se emplean la secuenciación del genoma completo, la del exoma (1–2 % del genoma, alternativa rentable para enfermedades raras) y la dirigida mediante paneles, con coberturas de hasta 5000× para alelos poco frecuentes. La transcriptómica utiliza RNA-seq para medir expresión, empalme alternativo, ARN no codificantes y células individuales. La epigenómica analiza metilación del ADN (WGBS, RRBS), accesibilidad de cromatina (ATAC-seq), modificaciones de histonas (ChIP-seq) y estructura tridimensional (Hi-C). La metagenómica estudia comunidades microbianas mediante genes 16S, regiones ITS o secuenciación shotgun, agrupando las secuencias en unidades taxonómicas operativas con 97 % de similitud para identificar los microorganismos.
Análisis bioinformático
Los datos requieren control de calidad, recorte de adaptadores, alineamiento, llamado y anotación de variantes, cuantificación y análisis de expresión diferencial. Esta etapa es indispensable por el enorme volumen de datos generados, y permite además el ensamblaje de novo y análisis integrados con otras fuentes genómicas y funcionales. Entre las herramientas citadas figuran FastQC, BWA, GATK, DESeq2 y QIIME2.
Aplicaciones
Las bases de datos poblacionales, como gnomAD, con información de unos 140 000 humanos, sirven para estimar frecuencias alélicas y descubrir genes de enfermedades raras. En investigación, la NGS vincula el microbioma con trastornos mentales, artritis reumatoide, diabetes y obesidad; define el panorama mutacional de los tumores mediante paneles grandes; y permite estudios de célula única y Ribo-seq. En diagnóstico se usa en enfermedades infecciosas y resistencia antimicrobiana, aunque no reemplaza aún a la PCR por rapidez; en enfermedades hereditarias, incluidos el diagnóstico prenatal no invasivo y el estudio de preimplantación; en tipificación HLA; y en cáncer, con proyectos como TCGA e ICGC, paneles comerciales, biopsia líquida y síndromes hereditarios de mama y ovario. También domina la genética forense, por su sensibilidad con muestras degradadas.
Perspectivas futuras
Los autores prevén plataformas más rápidas, precisas, portátiles y económicas, que requerirán menos ADN y reactivos, con mayor multiplexado, robótica y secuenciación en tiempo real para diagnóstico en el punto de atención. Serán clave la mejora de la bioinformática, la transferencia y el almacenamiento de datos, y la integración multiómica, la célula única y las lecturas largas, lo que ampliará el acceso a la NGS en la práctica clínica, la agricultura y los estudios ambientales.
(*) Una vez que está en la página del artículo, pulsando el botón derecho puede acceder a su traducción al idioma español. Este blog de bioquímica clínica, que es sin fines de lucro, está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales el uso que le den a la misma..
Nueva presentación el 07 de Noviembre .
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Cordiales saludos.
Ciudad de Buenos Aires. R. Argentina