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Los científicos desarrollan un “twitter” para las células

Aplica toda la literatura científica para predecir la señalización celular


Investigadores belgas han desarrollado una herramienta que permite determinar cómo se produce la comunicación intercelular en el interior de tumores con solo pulsar un botón. Aplica toda la literatura científica para predecir la señalización celular.





Biólogos computacionales  del Centro VIB-UGent de Bélgica han desarrollado un nuevo método bioinformático similar a twitter para estudiar mejor la comunicación entre las células.

Este método, llamado NicheNet, ayuda a los investigadores a comprender cómo la expresión génica de las células está regulada por las células que interactúan y tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales en campos como la inmunología y la biología tumoral.

Vecinos celulares

En los organismos multicelulares, las células no funcionan por sí solas, sino que producen moléculas de señalización que influyen en la expresión génica de las células que interactúan.

Esta comunicación intercelular juega un papel importante en muchos procesos biológicos, como el desarrollo y el funcionamiento de las propias células.

Estudiar la comunicación intercelular no solo es importante para comprender la biología fundamental, sino también para obtener información sobre enfermedades como el cáncer.

Las interacciones entre las células cancerosas y otras células en el microambiente del tumor son cruciales para su crecimiento. 
Un ejemplo del proceso en el que la comunicación intercelular es esencial es la diferenciación de los macrófagos, un tipo de célula inmune. Este proceso se ve afectado por otros tipos de células del entorno, o 'nicho', del macrófago.

Investigadores del grupo de Martin Guilliams (VIB-Ghent Universiry) estudiaron este proceso para las células de Kupffer, un macrófago en el torrente sanguíneo del hígado y generaron muchos datos de expresión génica de todas las células involucradas.

A continuación desarrollaron un método nuevo para analizar cómo las células pueden señalarse entre sí.

Redes sociales

Se valieron de varias técnicas de aprendizaje automático y estadísticas, incluidos algoritmos de red que también se utilizan para analizar las redes sociales, para reunir una enorme cantidad de conocimiento disponible sobre señalización intercelular adquirido a lo largo de los años.

Aplicaron el conocimiento así adquirido a las células de Kupffer y apreciaron que se producían procesos de comunicación intercelular que no habían sido registrados con anterioridad.

Así comprobaron que la herramienta no solo conoce todo lo que ya se ha publicado sobre comunicación intercelular, sino que también puede aplicar todo este conocimiento a conjuntos de datos grandes y complejos.

En consecuencia, permite hacer predicciones razonables sobre la comunicación intercelular con solo pulsar un botón, en vez de dedicar semanas al estudio de literatura científica para conseguir el mismo resultado.

Prueba de NicheNet

Las señales predichas por la herramienta a partir de los datos históricos de comunicación intercelular se comprobaron experimentalmente con los datos de las células Kupffer obtenidos en  laboratorio, informan los investigadores en un comunicado.

Esta comprobación descubrió factores inesperados en la comunicación intercelular sobre los que nunca habían pensado, lo que les permitió desentrañar todo lo que pasa en el interior del nicho de células Kupffer.

También se ha aplicado esta herramienta para investigar la comunicación célula-célula en el microambiente tumoral, permitiendo investigar nuevos conjuntos de datos y determinar cómo los diferentes tipos de tratamiento afectan a las interacciones celulares dentro del microambiente del tumor y cómo esto influye en el tumor.

Estas diferentes aplicaciones ilustran el valor de NicheNet para generar nuevas hipótesis sobre cómo las células se comunican en procesos biológicos y enfermedades fundamentales, según los investigadores.

Referencia

NicheNet: modeling intercellular communication by linking ligands to target genes. Robin Browaeys et al. Nature Methods (2019). DOI:https://doi.org/10.1038/s41592-019-0667-5
 


Viernes, 10 de Enero 2020
Redacción T21
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