A pesar de que en las últimas décadas el conocimiento sobre las células y tejidos humanos ha aumentado constante y notablemente, aún existen muchos aspectos que siguen siendo desconocidos. Por ejemplo, las células pueden existir en estados efímeros y dinámicos y su comprensión es esencial para descifrar las enfermedades y encontrar sus curaciones. Las técnicas clásicas empleadas en el laboratorio para estudiar los tipos celulares tienen sus límites y no permiten perfilar la función de una célula con gran detalle.
Para resolver este obstáculo, un grupo de científicos en el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG) del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, liderado por Holger Heyn, responsable del equipo de Genómica de Células Individuales en el CNAG-CRG y autor sénior del este trabajo, ha desarrollado una nueva herramienta computacional, basada en la teoría matemática de gráficas, para deducir redes de regulación globales a gran escala, tanto de órganos sanos como patológicos de enfermedades como diabetes o Alzheimer.
Los investigadores pudieron precisar la relevancia génica en la función del órgano y posibles promotores de enfermedades, según los resultados que se han publicado en el último número de Genome Biology.
Según Giovanni Iacono, investigador postdoctoral senior en el CNAG-CRG y primer autor del estudio las herramientas de transcriptómica de células individuales, desarrolladas con anterioridad, resultaron muy útiles para descubrir tipos de células desconocidos. “Las herramientas nos permitieron describir nuevos tipos y subtipos de células, junto con sus roles biológicos únicos y relaciones jerárquicas”.
La transcriptómica de células individuales ha permitido describir tipos y subtipos de células
Hasta ahora, el análisis de células individuales se ha usado para comprender tipos de células y sus funciones en un tejido. “Consorcios a gran escala como el Human Cell Atlas Project genera mapas de células individuales de organismos completos, para los que se precisan sofisticadas estrategias de análisis que permitan transformar el big data en conocimientos biológicos y clínicos disruptivos”, dice Heyn.
La herramienta que han desarrollado ahora permite ir un paso más allá: ver cómo los genes interactúan para formar tejidos. “Nuestra herramienta intenta abordar con precisión el proceso de regulación que controla la morfología y las funciones de una célula”, destaca Iacono.
Función clave de un gen
La herramienta está basada en la teoría de gráficas, un modelo matemático abstracto en el cual hay nodos conectados por los extremos. Una vez que se obtiene una gráfica, una estructura, se puede medir la importancia de cada nodo para la red. En este caso, cada nodo era un gen y, si resultaba importante, esto significaba que la función de ese gen era clave para el sistema biológico objeto de estudio.
Los investigadores del CNAG-CRG procesaron conjuntos de datos de 10.000 células para deducir las redes de regulación que impulsan la formación del fenotipo de la célula y sus respectivas funciones. La herramienta se ha aplicado en el estudio de la diabetes tipo 2 y del Alzheimer y se descubrieron cambios funcionales relevantes para la enfermedad.
Vía para nuevas dianas y tratamientos efectivos
Estos trabajos son relevantes porque abren vías para el desarrollo de nuevas dianas terapéuticas. Además, son críticos para comprender las enfermedades en que estas redes están alteradas y encontrar ‘talones de Aquiles’ que conduzcan a tratamientos efectivos”, dice Heyn.
Potencialmente, la herramienta puede aplicarse a cualquier enfermedad, desde Alzheimer a leucemia linfocítica crónica. “Aplicaremos esta técnica para proponer nuevos genes diana para muchas enfermedades que luego podrán validarse en estudios futuros,” declara Iacono.
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