Stochastic gene expression is the random variation in the level of gene expression among genetically identical cells under the same conditions.La expresión génica estocástica es la variabilidad de los niveles de ARNm y proteínas en células genéticamente idénticas que se encuentran en las mismas condiciones, causada por eventos moleculares aleatorios. Las principales fuentes de ruido son: interno (fluctuaciones bioquímicas durante la transcripción y la traducción) y externo (diferencias en la cantidad de ribosomas, polimerasas, factores de crecimiento entre células). Este fenómeno subyace a la heterogeneidad celular y tiene importancia evolutiva, ya que permite a las poblaciones sobrevivir en entornos cambiantes.
Las observaciones clásicas de heterogeneidad fenotípica en poblaciones isogénicas (por ejemplo, las fluctuaciones de β-galactosidasa en E. coli, Novick y Weiner, 1957) se consideraron durante mucho tiempo un artefacto. En los años 90, con el desarrollo de la microscopía de fluorescencia de células individuales (por ejemplo, los trabajos de Elowitz y Leibler, 2000), fue posible estudiar el ruido de forma cuantitativa. Las bases teóricas fueron sentadas por Delbrück (1940), y más tarde por Berg (1978), McAdams y Arkin (1997). Los métodos modernos de alto rendimiento (secuenciación de células individuales) confirman la ubicuidad de la expresión estocástica.
La transcripción se inicia mediante la unión de la ARN polimerasa y los factores de transcripción al promotor, lo que es un proceso estocástico debido a la baja probabilidad de colisión de las moléculas en el volumen celular. Tras la iniciación, la síntesis de ARNm se produce en porciones, y la degradación del ARNm y las proteínas es exponencial, lo que genera ruido de Poisson. Las retroalimentaciones negativas y positivas en las redes reguladoras pueden atenuar o amplificar el ruido. Los esquemas evolutivamente seleccionados —como los interruptores biestables— utilizan el ruido para la elección aleatoria del destino celular.
Comprender la expresión estocástica ayuda a explicar la resistencia de las células cancerosas a la terapia y a desarrollar construcciones de ingeniería genética más fiables para la biotecnología.
En el mismo tejido del páncreas, diferentes células pueden producir insulina con una diferencia de cientos de veces, incluso con la misma estimulación de glucosa.



















