Hoy, la biología celular ya no se centra solo en estados estáticos, sino que busca comprender el desarrollo dinámico de las células. Un ejemplo de esto es la formación de varios tipos de células sanguíneas, como los glóbulos rojos o las células endoteliales a partir de sus precursores, las células madre de la sangre. Para comprender cómo se controla genéticamente este proceso, los científicos analizan qué genes se expresan mediante el análisis de transcriptoma.
"Para mí, todavía es sorprendente que ahora podamos determinar el transcriptoma de células individuales", dijo la autora principal Laleh Haghverdi, "especialmente cuando uno se da cuenta de que una célula típica contiene solo unos pocos picogramos de ARN *".la disponibilidad de estos datos ahora está comenzando a revolucionar muchos campos de investigación, pero se requieren nuevos métodos estadísticos para interpretarlos correctamente ". Por ejemplo, todas las células de una muestra nunca comienzan su desarrollo sincrónicamente, y su desarrollo lleva diferentes períodos de tiempo. Por lo tanto, siempre estamos lidiando con una mezcla dinámica ", agregó Haghverdi, estudiante de doctorado en el Instituto de Biología Computacional ICB en Helmholtz Zentrum München." Es inmensamente difícil construir múltiples pasos de un proceso a partir de esto, especialmente porque las células sonsolo disponible para una medida "
Bienvenido a la era del seudotiempo
Para descifrar los procesos de desarrollo a partir de la medición de un solo punto de tiempo, casi una medición instantánea, los investigadores dirigidos por el Director del ICB Prof. Dr. Dr. Fabian Theis desarrollaron un algoritmo llamado pseudotiempo de difusión para interpretar los datos de secuenciación de células individuales. Este algoritmo ordenacélulas en una línea de tiempo virtual, el seudotiempo, a lo largo del cual muestran cambios continuos en el transcriptoma. Por lo tanto, se puede reconstruir qué genes se expresan secuencialmente. Mediante este método, los investigadores pueden mostrar gráficamente los linajes de ramificación de las rutas de desarrollode diferentes tipos de células.
"Por ejemplo, podemos mostrar cómo un grupo relativamente uniforme de células madre sanguíneas se convierte en diferentes tipos de células", dijo el líder del estudio Theis. "Mientras que algunas se convierten en glóbulos rojos, otras se diferencian en células endoteliales. Podemos rastrear estos destinos basados ensobre los datos del transcriptoma de las células individuales ". Además, los científicos obtienen información sobre qué interruptores genéticos subyacen a los desarrollos. La mezcla relativamente difusa de células que se encontraron en diferentes etapas de su desarrollo se puede desenredar en la computadora y,después del análisis, proporciona una imagen clara de los pasos individuales en curso.
Sin embargo, esto es solo el comienzo para los investigadores porque los procesos de formación de sangre se conocen relativamente bien. Sirvieron solo como un objeto de prueba para determinar qué tan bien funciona el método ". En el futuro queremos centrarnos en los procesos que tienenpermaneció esquivo hasta ahora o que puede no haber sido descubierto en absoluto ", dijo Theis. **
Fondo :
* ARN significa ácidos ribonucleicos que constituyen la materia prima para los análisis de transcriptoma.
** En colaboración con institutos experimentales en Helmholtz Zentrum München, los científicos se centran en el desarrollo de células cerebrales y las células beta productoras de insulina en el páncreas, entre otros proyectos de investigación. Esperan que al dilucidar la formación de células individualesgrupos, desarrollarán enfoques para intervenir en estos procesos, por ejemplo, cuando están perturbados debido a una enfermedad.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Helmholtz Zentrum München - Centro Alemán de Investigación para la Salud Ambiental . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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