Molecular mechanisms of activation induced deaminase specificity

  1. Alvarez Prado, Angel F.
Dirigida por:
  1. Almudena Rodríguez Ramiro Director/a

Universidad de defensa: Universidad Autónoma de Madrid

Fecha de defensa: 23 de julio de 2018

Tribunal:
  1. Andrés Aguilera López Presidente/a
  2. César Cobaleda Hernández Secretario/a
  3. María Luisa Gaspar Alonso-Vega Vocal
  4. Vasco Barreto Vocal
  5. José Ramón Regueiro González-Barros Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

Los linfocitos B ejercen una función fundamental en la inmunidad humoral mediante la secreción de anticuerpos. El evento más característico de la biología de los linfocitos B maduros es la diversificación secundaria de sus genes de inmunoglobulinas durante la reacción de centro germinal (CG) para generar un repertorio prácticamente ilimitado de anticuerpos con distintas especificidades. La desaminasa inducida por activación (AID, de sus siglas en inglés) inicia la diversificación secundaria de anticuerpos en linfocitos B de CG mediante la desaminación de citosinas en los genes de inmunoglobulinas. Sorprendentemente, AID también puede ejercer su actividad en otras regiones del genoma, dando lugar a mutaciones o translocaciones cromosómicas con potencial oncogénico. Por tanto, es fundamental comprender los mecanismos responsables de la especificidad de diana de esta enzima. Sin embargo, su estudio se ha visto limitado por la extrema dificultad para detectar mutaciones inducidas por AID, ya que ocurren en muy baja frecuencia. En este trabajo hemos desarrollado una novedosa aproximación basada en captura y enriquecimiento para la identificación de dianas mutacionales de AID en linfocitos B de centro germinal. Secuenciamos 1588 regiones genómicas con una elevada profundidad de lectura e identificamos 275 genes mutados por AID, incluyendo 30 de las 35 dianas de AID previamente descritas. Además, hemos identificado un nuevo “punto caliente” (hotspot) para la actividad de AID. Basándonos en las características moleculares observadas en los genes mutados por AID hemos desarrollamos un modelo de aprendizaje automático (machine learning) que permite predecir nuevas dianas mutacionales de AID y lo hemos validado experimentalmente. También encontramos que las vías de reparación por excisión de bases y de desapareamiento de bases se respaldan mutuamente para reparar de forma fiel la mayor parte de las lesiones inducidas por AID. Por último, nuestros datos establecen un nuevo vínculo entre las mutaciones inducidas por AID y el desarrollo de linfomas.