Los científicos no han podido comprender ni predecir cómo evolucionan las células en nuestros cuerpos, y este proceso es importante porque las poblaciones de células en evolución son el núcleo de las infecciones resistentes a los medicamentos y el desarrollo del cáncer. Ahora, un equipo de investigación dirigido por Gábor Balázsi, PhD, de la Universidad de Stony Brook, ha desarrollado un modelo biológico sintético que valida las predicciones computacionales de qué tan rápido y de qué manera cambian las células en presencia o ausencia de un fármaco. Sus hallazgos se publican en un artículo en Biología de sistemas moleculares .
Las redes de respuesta al estrés en las células desempeñan un papel clave en la evolución celular y los procesos patógenos. En "El equilibrio de la respuesta al estrés impulsa la evolución de un módulo de red y su genoma anfitrión", el equipo de investigación combinó el uso de biología evolutiva sintética, computacional y experimentalmétodos para integrar un circuito sintético de dos genes en un genoma de levadura y luego seguir su evolución. Utilizando el conocimiento cuantitativo del circuito genético, desarrollaron dos modelos computacionales para predecir aspectos específicos de la dinámica evolutiva en seis condiciones ambientales diferentes. Luego validaron experimentalmente elpredicciones: la velocidad con la que el genoma original desaparece de la población celular y los tipos y números de mutaciones establecidas en cada condición ambiental.
"Nuestro método ayuda a simplificar y cuantificar el abrumador problema de predecir y prevenir la evolución de las células", dice el Dr. Balázsi, profesor asociado Henry Laufer en el Centro Laufer de Biología Física y Cuantitativa y el Departamento de Ingeniería Biomédica de Stony BrookUniversidad. "Con esta construcción sintética insertada en células de levadura, hicimos una fracción deseada de las células resistentes a los medicamentos y de crecimiento más lento. Construimos paisajes de aptitud, que son como mapas que indican qué tan rápido se dividen las células en función de las actividades de los genes queEsto nos ayudó a predecir la velocidad y los mecanismos de la evolución. El método sugiere que se pueden construir paisajes de aptitud similares, y deberíamos poder usar el método para predecir los primeros pasos de cómo evolucionan algunas otras células y redes ".
Los investigadores validaron las predicciones computacionales al permitir que las células evolucionen después de ajustar la expresión génica en ausencia o presencia de estrés ambiental, definido por medio de un antibiótico.
El Dr. Balázsi explicó que el trabajo del equipo de investigación podría ayudar a los biólogos sintéticos a construir dispositivos biológicos más resistentes a la degradación evolutiva, a producir medicamentos más baratos, biosensores y un medio ambiente más limpio. También podría servir como modelo para investigar y comprender la evolución celular natural yEnfatizó que aprender a predecir la evolución de las células en un sistema celular diseñado por humanos puede dar a los investigadores pistas sobre cómo predecir la evolución de las células cancerosas y los microbios patógenos que invaden nuestros cuerpos y, por lo tanto, salvar vidas humanas al prevenir la evolución deestos tipos de células mortales.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Stony Brook . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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