Los cánceres surgen en la piel, los músculos, el hígado u otros tipos de tejido cuando una célula se diferencia de sus vecinos. Aunque los biólogos han aprendido mucho sobre cómo se forman los tejidos durante el desarrollo, se sabe muy poco sobre cómo se mantienen dos células del mismo tejidoidéntico para toda la vida de un animal.
Un equipo de investigación de la Universidad de Maryland es el primero en descubrir que una proteína reguladora llamada ERI-1 ayuda a garantizar que todas las células en un tejido permanezcan idénticas entre sí. El trabajo involucró la colaboración entre biólogos del desarrollo y científicos informáticos, y este último contribuyósu experiencia con el análisis de aprendizaje automático. El hallazgo podría acercar a los biólogos a comprender algunos tipos de cáncer y otras enfermedades relacionadas con la edad.
El estudio, que es el primero de su tipo realizado en un animal completo el gusano redondo Caenorhabditis elegans en lugar de células cultivadas, aparece en la edición del 1 de agosto de 2016 de Revista de biología celular . El enfoque de los investigadores revela un mecanismo importante que utilizan los animales para mantener patrones uniformes de expresión génica. El uso del equipo de software de aprendizaje automático resultó esencial para identificar rápida y claramente patrones complejos en los datos.
"Las células pueden tener el mismo aspecto y comportarse de la misma manera, pero ¿cómo? El hígado está lleno de células hepáticas y no tiene células del corazón, por ejemplo. Hay mucho que debe suceder para mantener un tejido", dijo AntonyJosé, profesor asistente en el Departamento de Biología Celular y Genética Molecular de la UMD y autor principal del estudio. "Es una pregunta fundamental que se ha estado ocultando a plena vista. Ahora hemos propuesto una respuesta que podría ayudar a avanzar en nuestra comprensión de la edad.enfermedades relacionadas."
Los resultados sugieren que las secciones largas de ADN repetitivo se pueden leer de manera diferente de una célula a otra. Los investigadores encontraron que, en tejidos sanos, ERI-1 normaliza estas diferencias al garantizar que cada célula exprese sus genes en los mismos niveles.los investigadores desactivaron el gen que produce ERI-1 C. elegans , un mosaico anormal de expresión génica apareció en los intestinos de los gusanos.
"Para comprender estos procesos, necesitábamos medir las diferencias unicelulares en un animal entero", dijo José. "Teníamos que saber qué célula estaba relacionada con qué otros y simultáneamente medir varias propiedades en todas las células dentro de un tejido. Técnicamente, lograr esto es muy difícil. Pero no puedes responder adecuadamente estas preguntas fuera del contexto de todo el animal ".
Para lograr este análisis complejo, José y sus colegas formaron una colaboración inesperada. El autor principal Hai Le BS '13, ciencias biológicas, un investigador universitario en el laboratorio de José que ahora es estudiante en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins,presentó un póster en la conferencia del Día de la Biociencia de la UMD en 2012. El futuro colaborador Michael Bloodgood, científico investigador asociado del Centro de Estudios Avanzados de Lenguaje de la UMD, se detuvo para discutir el trabajo de Le. Los dos investigadores reconocieron rápidamente el potencial del aprendizaje automático para ayudar a facilitar la Ley el análisis de José.
"Los lingüistas usan el aprendizaje automático para comparar bloques de texto para identificar sustantivos y verbos, analizar estructuras de oraciones y determinar la longitud promedio de las palabras, por ejemplo", dijo José. "Hai y Michael reconocieron que podríamos usar la misma técnica para analizar la expresión génicaen las células intestinales "
El software de aprendizaje automático puede revelar patrones complejos que el ojo humano no puede ver. Como su nombre lo indica, se puede enseñar al software a buscar patrones específicos y también puede "aprender" de la experiencia, volviéndose más eficiente con cada análisis posterior.El enfoque permitió a los investigadores hacer rápidamente comparaciones objetivas que habrían sido casi imposibles utilizando otros métodos.
Los investigadores eligieron C. elegans porque es un organismo simple que puede estudiarse fácilmente a nivel de una sola célula mientras aún está vivo. José señala que su técnica es ampliamente aplicable, y podría modificarse para que funcione también con otros genes y tejidos diferentes.Si otros adoptan la metodología del equipo de animales enteros, José cree que podría indicar un cambio en la forma en que los biólogos celulares abordan su diseño experimental.
"El efecto de los medicamentos contra el cáncer a menudo se examina en células cultivadas. Nuestro trabajo sugiere que los estudios en células fuera de un animal podrían pasar por alto muchas cosas. Por ejemplo, las células cultivadas pueden mostrar diferencias en la expresión génica que se eliminan en un animal completo".José dijo: "Creo que nuestros resultados podrían conducir a algunos cambios en la idea de cómo imitar a un animal completo en condiciones de cultivo celular".
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Materiales proporcionado por Universidad de Maryland . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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