Investigadores identifican mecanismos que pueden proteger a las células nerviosas contra la ELA

"Hemos comprendido mejor cómo se pueden proteger las células nerviosas contra la ELA. Esto abre nuevas dianas para futuras terapias", ha afirmado la directora del estudio y profesora de neuroquímica en la Universidad de Estocolmo, Eva Hedlund.

El estudio, publicado en la revista 'Genome Research' y realizado en colaboración con el Instituto del Cerebro de París (Francia) y la Universidad de Örebro (Suecia), se ha centrado en una forma hereditaria de la ELA causada por mutaciones en el gen SOD1, caso en la que las neuronas motoras resistentes no reaccionan significativamente a la enfermedad.

Entre las principales razones de esta resistencia podrían encontrarse el hecho de tener niveles basales "muy altos" de varios factores protectores nerviosos, como Engrailed-1 (En1), Parvalbúmina (Pvalb), Cd63 y Galanina (Gal). Cabe destacar que En1 funciona como un "interruptor" para genes al controlar qué proteínas se producen en la célula.

"Por investigaciones previas, sabemos que puede proteger las neuronas sensibles del deterioro. Pero el hecho de que el factor protector se produzca en niveles tan altos en las neuronas motoras resistentes que controlan los movimientos oculares fue una sorpresa", ha afirmado una de las coautoras del estudio, la doctora Melanie Leboeuf.

Los científicos también han comprobado que las neuronas motoras sensibles activan respuestas tanto dañinas como protectoras contra la ELA, activando genes como En1, Pvalb, Cd63 y Gal, que normalmente se encuentren en niveles altos en aquellas células resistentes.

Asimismo, han detallado que estas células sensibles intentan restablecer el contacto perdido con los músculos mediante la activación de genes que promueven la regeneración, como Atf3 y Sprr1a, aunque estos intentos "finalmente fracasan".

El descubrimiento de una actividad genética basal e inducida distinta en diferentes células nerviosas abre nuevas posibilidades de tratamiento, consistente en intentar estimular las células para que supriman las respuestas negativas, y estimular aún más las que son importantes para la supervivencia.

Para obtener una mayor comprensión sobre qué respuestas genéticas de las neuronas motoras sensibles pueden utilizarse para predecir la enfermedad, el equipo ha empleado técnicas de aprendizaje automático de Inteligencia Artificial, logrando identificar los genes VGF, INA y PENK como "fuertes indicadores" de la enfermedad en diferentes mutaciones, y como posibles indicadores para identificar la ELA en muestras humanas.

"Vemos la posibilidad de que estos genes puedan eventualmente usarse como biomarcadores de la enfermedad y ayudar con el diagnóstico y el pronóstico", ha explicado la primera autora del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Ciencias Biomédicas y Biofísica de la Universidad de Estocolmo, Irene Mei.