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ISSN 1405-1699 (Impreso)
Órgano Oficial del Colegio Mexicano de Alergia, Asma e Inmunología Pediátrica y de la Asociación Latinoamericana de Pediatría

2009, Número 2

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Alerg Asma Inmunol Pediatr 2009; 18 (2)


Microarreglos: Tecnología con aplicaciones en el campo de la salud humana

Medina-Torres EA, Espinosa-Rosales F

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 36
Paginas: 52-59
Archivo PDF: 117.30 Kb.


RESUMEN

La tecnología de microarreglos es una herramienta poderosa en el campo de la investigación biomédica, debido a que permite analizar diferentes tipos de muestras biológicas (tejidos, proteínas y material genético) y miles de moléculas de manera simultánea por ensayo, a diferencia de lo que ocurre con otras técnicas de biología molecular (RT-PCR, PCR, Western blot, Northern blot, Southern blot) en las cuales sólo se pueden analizar un número limitado de moléculas por ensayo.
La versatilidad de esta técnica permite utilizarla en estudios de dosis-respuesta, para establecer perfiles de expresión diferencial de genes en condiciones experimentales distintas (enfermedades, tratamientos, etc.), en el análisis de polimorfismos, presencia de metilaciones, mutaciones puntuales, identificación de blancos terapéuticos, etc.
Este tipo de ensayos proporcionan información muy valiosa en diferentes campos de la investigación biomédica, pero el desconocimiento de las aplicaciones y los elevados costos de las pruebas hacen que algunos investigadores no utilicen esta tecnología.
El desarrollo de nuevas plataformas, la aplicación de nuevas tecnologías de detección y la implementación y mejora de las ya existentes, ofrecen un panorama muy alentador en el desarrollo de una técnica que puede ofrecer mayor sensibilidad en estudios a nivel de genoma.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Southern E. Detection of specific sequences among DNA fragments separated by gel electrophoresis. Journal Molecular Biology 1975; 98: 503-517.

  2. Napoli C, Lerman L, Sica V, Lerman A, Tajana G, de Nigris F. Microarray Analysis: a novel research tool for cardiovascular scientists and physicians. Heart 2003; 89: 597-604.

  3. Xu Q, Lam K. Proteín and chemical microarrays-powerful tools for proteomics. J Biomed and Biotechnol 2003; 5: 257-266.

  4. López M, Mallorquín P, Vega M. Tecnologías de microarreglos. Microarrays y Biochips de ADN, Informe de Vigilancia Tecnológica. GENOMA ESPAÑA/CIBT-FGUAM 2002: 10-20.

  5. Liu Y, Hui S, Peng X, Dong-Hai X, Li-Hua L, Recker R, Deng H. Molecular genetic studies of gene identification for osteoporosis: A 2004 Update. J Bone Miner Res 2004; 21: 10 1511-1535.

  6. Bignell G, Huang J, Greshock J, Watt S, Butler A, West S, Grigorova M, Jones K, Wei W, Stratton M, Futreal A, Weber B, Shapero M, Wooster R. High-resolution analysis of DNA copy number using oligonucleotide microarrays. Genome Research 2006; 14: 287-295.

  7. Volpe E, Cappelli G, Grassi M, Martino A, Serafino A, Colizzi V, Sanarico N, Mariani F. Gene expression profiling of human macrophages at late time of infection with Mycobacterium tuberculosis. Immunol 2006; 118: 449-460.

  8. Fu, Li M. Exploring drug action on Mycobacterium tuberculosis using affymetrix oligonucleotide genechips. Tuberculosis (Edinb) 2006; 86(2): 134-143.

  9. Orntoft T, Kruhøffer DNA. Chips and microarrays. Encyclo Life Scien 2006; 10.1038/npg.els.0005675:1-5.

  10. Snijders A, Nowak N, Segraves R, Blackwood S, Brown N, Conroy J, Hamilton G, Hindle A, Huey B, Kimura K, Law S, Myambo K, Palmer J, Ylstra B, Yue J, Gray J, Jain A, Pinkel D, Albertson D. Assembly of microaarays for genome-wide measurement of DNA copy number. Nat Genet 2001; 29: 263-264.

  11. Khun K, Baker S, CHudin E, Lieu M, Oeser S, Bennett H, Rigault P, Barker D, McDaniel T, Chee M. A novel high-performance random array platform for quantitative gene expression profiling. Genome Research 2004; 14: 2347-2356.

  12. Chizhikov V, Rasooly A, Chumakov K, Levy D. Microarray analysis of microbial virulence factors. Applied and Enviromental Microbiology 2001; 67: 3258-3263.

  13. Zhou Y, Ramachandran V, Kumar KA, Westenberger S, Refour P et al. Evidence-based annotation of the malaria parasite’s genome using comparative expression profiling. PLoS ONE 2008; 3(2): e1570. doi:10.1371/journal.pone.0001570.

  14. Liljedahl U, Fredriksson M, Dahlgren A, Syvänen A. Detecting imbalanced expression of SNP alleles by minisequencing on microarrays. BMC Biotechnology 2004; 4:24 doi:10.1186/1472-6750-4-24.

  15. Kasukabe T, Kado J, kato N, Sassa T, Honma Y. Effects of combined treatment with rapamycin and cotylenin A, a novel differentiation-inducing agent, on human breast carcinoma MCF-7 cells and xenografts. Breast Cancer Res 2005; 7: R1097-R1110.

  16. Mantripragada K, Buckley P, Stahl T, Dumanski J. Genomic microarrays in the spotlight. Trends Genet 2004; 20: 87-94.

  17. Flechnera S, Kurianb S, Headc S, Sharpb S, Whisenantc T, Zhangd J, Chismarc J, Horvathe S, Mondalac T, Gilmartinc T, Cooka D, Kayd S, Walkerd J, Salomonb D. Kidney transplant rejection and tissue injury by gene profiling of biopsies and peripheral blood lymphocytes. American Journal Transplant 2004; 4(9): 1475-1489.

  18. Bodyak N, Kang P, Hiromura M, Sulijoadikusumo I, Horikoshi N, Khrapko K, Usheva A. Gene expression profiling of the aging mouse cardiac myocytes. Nucleic Acids Research 2002; 30(17): 3788-3794.

  19. Alizadeh A, Eisen M, Davis R, Ma C, Lossos I, Rosenwald A, Boldrick J, Sabet H, Tran T, Yu X, Powell J, Yang L, Marti G, Moore T, Hudson J, Lu L, Lewis D, Tibshirani R, Sherlock G, Chan W, Greiner T, Weisenburger D, Armitage J, Warnke R, Levy R, Wilson W, Grever M, Byrd J, Botstein D, Brown P, Staudt L. Distinct types of diffuse of large B- cell Iymphoma identified by gene expression profoling. Nature 2000; 403: 503-511.

  20. Van’t Veer L, Dai H, van de Vijver M, Witteveen A, Schreiber G, Kerkhoven R, Roberts C, Linsley P, Bernards R, Friend S. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature 2002; 415: 530-536.

  21. Fillies T, Werkmeister R, van Diest P, Brandt B, Joos U, Buerger H. HIF1-alpha overexpression indicates a good prognosis in early stage squamous cell carcinomas of the oral floor. BMC Cancer 2005; 5:84 doi:10.1186/1471-2407-5-84.

  22. Tan A, Naiman D, Xu L, Winslow R, Geman D. Simple decision rules for classifying human cancers from gene expression profiles. Bioinformatics 2005; 15; 21(20): 3896–3904.

  23. Pusztai L, Mazouni C, Anderson K, Wu Y, Symmansc W. Molecular classification of breast cancer: Limitations and potential. The Oncologist 2006; 11: 868-877.

  24. Abramovitz M, Leyland-Jones B. A systems approach to clinical oncology: Focus on breast cancer. Proteome Science 2006; 4:5 doi:10.1186/1477-5956-4-5.

  25. Graudens E, Boulanger V, Mollard C, Mariage-Samson R, Barlet X, Grémy G, Couillault C, Lajémi M, Piatier-Tonneau D, Zaborski P, Eveno E, Auffray C, Imbeaud S. Deciphering cellular states of innate tumor drug responses. Genome Biology 2006; 7: R19 doi:10.1186/gb-2006-7-3-r19.

  26. Nagasaki K, Miki Y. Gene expression profiling of breast cancer. Breast Cancer 2006; 13: 2-7.

  27. Hu N, Wang C, Hu Y, Yang H, Kong L, Lu N, Su H, Wang QH, Goldstein A, Buetow K, Emmert-Buck M, Taylor P, Lee M. Genome-wide loss of heterozygosity and copy number alteration in esophageal squamous cell carcinoma using the affymetrix genechip mapping 10 K array. BMC Genomics 2006; 7: 299. doi:10.1186/1471-2164-7-299.

  28. Trøen G, Nygaard V, Jenssen T, Ikonomou I, Tierens A, Matutes E, Gruszka-Westwood A, Catovsky D, Myklebost O, Lauritzsen G, Hovig E, Delabie J. Constitutive expression of the AP-1 transcription factors c-jun, junD, junB, and c-fos and the marginal zone B-Cell transcription factor Notch2 in splenic marginal zone lymphoma. J Mol Diagnos 2004; 6(4): 297-307.

  29. Shashkin P, Jain N, Miller Y, Rissing B, Huo Y, Keller S, Vandenhoff G, Nadler J, McIntyre T. Insulin and glucose play a role in foam cell formation and function. Cardiovascular Diabetology 2006; 5: 13 doi:10.1186/1475-2840-5-13.

  30. Chabas D, Baranzini S, Mitchell D, Bernard C, Rittling S, Denhardt D, Sobel R, Lock C, Karpuj M, Pedotti R, Heller R, Oksenberg J, Steinman L. The influence of the proinflammatory cytokine, osteopontin, on autoimmune demyelinating disease. Science 2001; 294: 1731-1735.

  31. Lock C, Hermans G, Pedotti R, Brendolan A, Schadt E, Garren H, Langer-Gould A, Strober S, Cannella B, Allard J, Klonowski P, Austin A, Lad N, Kaminski N, Galli S, Oksenberg J, Raine C, Heller R, Steinman L. Gene-microarray analysis of multiple sclerosis lesions yields new targets validated in autoimmune encephalomyelitis. Nat Med 2002; 8: 500-508.

  32. Liu C, Calin G, Volinia S, Croce C. MicroRNA expression profiling using microarrays. Nature Protocols 2008; 3(4): 563-578.

  33. Lee S, Sayin A, Grice S, Burdett H, Baban D, Van den Heuvel M. Genome-wide expression analysis of a spinal muscular atrophy model: towards discovery of new drug targets. PLoS ONE 2008; 3(1): e1404. doi 10.1371/journal.pone.0001404.

  34. Zhu H, Bilgin M, Bangham R, Hall D, Casamayor A, Bertone P, Lan N, Jansen R, Bidlingmaier S, Houfek T, Mitchell T, Miller T, Dean R, Gerstein M, Snyder M. Global analysis of protein activities using proteome chips. Science 2001; 293(5537): 2101-2105.

  35. Huang R-P, Huang R, Fan Y, Lin Y. Simultaneous detection of multiple cytokines from conditioned media and patient’s sera by an antibody-based protein array system. Anal Biochem 2001; 294(1): 55-62.

  36. Schena M, Shalon D, Davis R, Brown P. Quantitative monitoring of gene expression patterns with a complementary DNA microarray. Science 1995; 270: 467-470.




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