Un método permite seguir la actividad genética en células vivas sin destruirlas

Un equipo del MIT y el Broad Institute desarrolló una forma de leer cambios en la actividad genética de células vivas a lo largo del tiempo, sin tener que romperlas para analizar su ARN.

Por Redacción Ciencias.UY 04 de setiembre de 2026 a las 04:45 4 min de lectura
Imagen: MIT News | Massachusetts Institute of Technology Imagen acompañante del artículo fuente; atribución preservada Fuente de imagen
Diagrama de células liberando partículas similares a virus con ARN al medio de cultivo

Una de las limitaciones más incómodas de la biología celular moderna es que, para saber qué genes están activos dentro de una célula, muchas veces hay que destruirla. Eso permite obtener una foto muy detallada de su ARN, pero solo en un instante. Un trabajo publicado en Cell propone ahora una alternativa: hacer que las células vivas expulsen parte de esa información al medio que las rodea, de modo que pueda analizarse varias veces a lo largo del tiempo.

La idea, desarrollada por investigadores del MIT y del Broad Institute, convierte a la propia célula en una especie de mensajera. El equipo diseñó células de mamífero para producir una proteína estructural capaz de envolver ARN celular en partículas similares a virus. Esas partículas brotan desde la membrana y quedan flotando en el líquido de cultivo. Luego los investigadores toman una muestra de ese medio, aíslan el ARN y reconstruyen así qué genes estaban más o menos activos, sin pinchar, cortar ni romper las células que quieren seguir observando.

Eso importa porque muchos procesos biológicos no ocurren de golpe, sino como secuencias de cambios. La maduración de una célula madre, la respuesta a un fármaco o el deterioro asociado a una enfermedad pueden perderse si solo se observa un único momento. Según la nota del MIT y el artículo científico, el método funcionó en distintos sistemas: células humanas inmortalizadas, líneas tumorales, células madre, neuronas derivadas de ellas y células primarias de donantes humanos. También permitió distinguir señales de dos tipos celulares que crecían juntos y registrar cambios rápidos en esferoides tridimensionales y en dispositivos de órgano en chip, donde extraer células para analizarlas suele alterar justo aquello que se quiere medir.

Más que reemplazar por completo las técnicas habituales de transcriptómica, el avance abre otra forma de hacer preguntas. En vez de comparar muchas células sacrificadas en distintos momentos y reconstruir a posteriori una trayectoria probable, esta estrategia permite seguir la misma población celular mientras cambia. Para laboratorios que no cuentan con plataformas robóticas complejas o técnicas muy invasivas, eso podría volver más accesible el estudio de procesos dinámicos en biología y biomedicina.

De todos modos, el alcance todavía tiene límites claros. Por ahora el sistema ofrece información de poblaciones celulares y no de cada célula individual con la misma resolución que otras técnicas más establecidas. Además, fue desarrollado y validado por el mismo grupo que lo propone, de modo que falta ver cómo rinde en otros laboratorios y con preguntas experimentales diferentes. Aún así, el resultado señala un cambio interesante: en vez de tratar a la célula como una caja que hay que abrir para leerla, empieza a ser posible pedirle que cuenta por sí misma lo que está haciendo.

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Cita original

Najia, M. A., Le, A., Borrajo, J., Pruett, L., Tsai, F., Ogi, R., Huang, J. Y., Griffith, L. G., Daley, G. Q., & Blainey, P. C. (2026). Live-cell transcriptomics with engineered virus-like particles. Cell. https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.08.005

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