junio 18, 2021

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Los bioingenieros desarrollan algoritmos para comparar células entre especies, con resultados sorprendentes

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Los investigadores crearon un algoritmo para identificar tipos de células similares de especies, incluidos peces, ratones, gusanos planos y esponjas, que divergieron durante cientos de millones de años, lo que podría ayudar a llenar los vacíos en nuestra comprensión de la evolución.

Las células son los componentes básicos de la vida, presentes en todos los organismos vivos. Pero, ¿hasta qué punto cree que sus células son similares a las de un ratón? ¿Un pez? ¿Un gusano?

La comparación de tipos de células en diferentes especies en el árbol de la vida puede ayudar a los biólogos a comprender cómo surgieron los tipos de células y cómo se adaptaron a las necesidades funcionales de las diferentes formas de vida. Esto ha sido de creciente interés para los biólogos evolutivos en los últimos años porque la nueva tecnología ahora permite la secuenciación e identificación de todas las células en organismos completos. “Esencialmente, existe una ola en la comunidad científica para clasificar todos los tipos de células en una amplia variedad de organismos diferentes”, explicó Bo Wang, profesor asistente de bioingeniería en la Universidad de Stanford.

En respuesta a esta oportunidad, el laboratorio de Wang desarrolló un algoritmo para vincular tipos de células similares a lo largo de distancias evolutivas. Su método, detallado en un artículo publicado el 4 de mayo de 2021 en eLife, fue diseñado para comparar tipos de células en diferentes especies.

Para su investigación, el equipo utilizó siete especies para comparar 21 pares diferentes y pudo identificar los tipos de células presentes en todas las especies, junto con sus similitudes y diferencias.

Comparación de tipos de células

Según Alexander Tarashansky, un estudiante graduado en bioingeniería que trabaja en el laboratorio de Wang, la idea de crear el algoritmo surgió cuando Wang ingresó al laboratorio un día y preguntó si podía analizar conjuntos de datos similares a células de dos gusanos diferentes que el laboratorio estudiado al mismo tiempo.

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“Me sorprendió ver cuán llamativas son las diferencias entre ellos”, dijo Tarashansky, autor principal del artículo y miembro interdisciplinario de Stanford Bio-X. “Creemos que deberían tener tipos de células similares, pero cuando intentamos analizarlos utilizando técnicas estándar, el método no los reconoce como similares”.

Se preguntó si se trataba de un problema con la técnica o si los tipos de células eran demasiado diferentes para coincidir con las especies. Tarashansky luego comenzó a trabajar en el algoritmo para hacer coincidir mejor los tipos de células entre especies.

“Digamos que quiero comparar una esponja con un humano”, dijo Tarashansky. “No está realmente claro qué gen de la esponja corresponde a qué gen humano porque, a medida que los organismos evolucionan, los genes se duplican, cambian, se duplican nuevamente. Y ahora tienes un gen en la esponja que puede estar relacionado con muchos genes en humanos. “

En lugar de intentar encontrar una coincidencia de genes uno a uno, como los métodos anteriores para comparar datos, el método de mapeo de los investigadores asocia el gen de la esponja con todos los genes humanos potencialmente coincidentes. Luego, el algoritmo procede a averiguar cuál es el correcto.

Tarashansky dice que tratar de encontrar solo pares de genes uno a uno ha limitado a los científicos que han buscado mapear los tipos de células en el pasado. “Creo que la principal innovación aquí es que contabilizamos los recursos que han cambiado durante cientos de millones de años de evolución a comparaciones de largo alcance”.

“¿Cómo podemos utilizar los genes en constante evolución para reconocer el mismo tipo de célula que también cambia constantemente en diferentes especies?” Dijo Wang, quien es el autor principal del artículo. “La evolución se entendió utilizando genes y características del organismo, creo que ahora estamos en un punto de inflexión emocionante para construir un puente sobre la balanza, observando cómo evolucionan las células”.

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Llenar el árbol de la vida

Usando su enfoque de mapeo, el equipo encontró una serie de genes conservados y familias de tipos de células entre especies.

Tarashansky dijo que lo más destacado de la investigación fue cuando compararon células madre entre dos gusanos muy diferentes.

“El hecho de que encontráramos coincidencias una por una en sus poblaciones de células madre fue realmente emocionante”, dijo. “Creo que básicamente desbloqueó mucha información nueva y emocionante sobre cómo se ven las células madre dentro de un gusano parásito que infecta a cientos de millones de personas en todo el mundo”.

Los resultados del mapeo del equipo también sugieren que existe una fuerte conservación de las características de las neuronas y las células musculares, desde tipos muy simples de animales, como esponjas, hasta mamíferos más complejos, como ratones y humanos.

“Realmente sugiere que estos tipos de células aparecieron muy temprano en la evolución animal”, dijo Wang.

Ahora que el equipo ha creado la herramienta para la comparación de células, los investigadores pueden continuar recopilando datos sobre una amplia variedad de especies para su análisis. A medida que se recopilen y comparen más conjuntos de datos de más especies, los biólogos podrán rastrear la trayectoria de los tipos de células en diferentes organismos y mejorará la capacidad de reconocer nuevos tipos de células.

“Si solo tienes esponjas y luego gusanos y estás perdiendo todo entre ellos, es difícil saber cómo evolucionaron los tipos de células esponjosas o cómo sus ancestros se diversificaron en esponjas y gusanos”, dijo Tarashansky. “Queremos llenar a tantos de nosotros como sea posible a lo largo del árbol de la vida para facilitar este tipo de análisis evolutivo y transferencia de conocimiento entre especies”.

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Referencia: “El mapeo del atlas unicelular a través de Metazoa desentraña la evolución del tipo celular” por Alexander J Tarashansky, Jacob M Musser, Margarita Khariton, Pengyang Li, Detlev Arendt, Stephen R Quake y Bo Wang, 4 de mayo de 2021, eLife.
DOI: 10.7554 / eLife.66747

Otros coautores de Stanford incluyen a los estudiantes graduados Margarita Khariton y Pengyang Li, y Stephen Quake, profesor de bioingeniería de Lee Otterson y profesor de física aplicada y copresidente de Chan Zuckerberg Biohub. Otros coautores son del Laboratorio Europeo de Biología Molecular y de la Universidad de Heidelberg. Wang también es miembro de Stanford Bio-X y del Instituto de Neurociencias Wu Tsai. Quake también es miembro de Bio-X, el Instituto Cardiovascular de Stanford, el Instituto del Cáncer de Stanford y el Instituto de Neurociencias Wu Tsai.

Esta investigación fue financiada por Stanford Bio-X, un premio Beckman Young Investigator y los Institutos Nacionales de Salud. Wang y Quake desarrollarán este trabajo como parte de la Iniciativa Neuro Ómica financiada por el Instituto de Neurociencias Wu Tsai.

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