Nuevo algoritmo podría permitir la reprogramación de cualquier célula en una de otro tipo

"Las células en nuestro cuerpo siempre se especializan por sí mismas. Lo que proponemos es un atajo para ayudar a que cualquier célula se convierta en un tipo de célula objetivo", explica el investigador en bioinformática, Indika Rajapakse, de la Universidad de Michigan, EE.UU.

Uno de los descubrimientos científicos más definitorios en las últimas décadas es el desarrollo de células madre pluripotentes inducidas, que permite a los científicos revertir las células adultas a un estado embrionario en blanco, y luego manipularlas para que se conviertan en un tipo particular de tejido.

Pero ahora un nuevo modelo podría terminar con este largo proceso que consume tiempo, energía y dinero, para tomar el paso intermedio y programar las células directamente para que se conviertan en el tipo de célula deseada.

«Las células en nuestro cuerpo siempre se especializan por sí mismas», explica el investigador en bioinformática, Indika Rajapakse, de la Universidad de Michigan, EEUU. «Lo que proponemos es un atajo para ayudar a que cualquier célula se convierta en un tipo de célula objetivo».

Las raíces del nuevo trabajo se remontan hasta más allá del descubrimiento de las células madre pluripotentes, inducidas en 2006, cuando los investigadores del Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson, en 1989, descubrieron cómo convertir las células de piel adultas en células musculares.

Lo hicieron exponiéndolas a una proteína llamada factor de transcripción (TF), que ayuda a regular la expresión génica en las células, determinando el tipo de células en que se convierten, además de la división celular, el crecimiento y la muerte.

En la investigación de 1989, el equipo trabajó con una molécula de TF llamada MyoD, y el equipo que descubrió la técnica para inducir células madre pluripotentes lo hizo manipulando células con TF, llamadas POU5F1, SOX2, KLF4 y MYC.

Ahora, Rajapakse y sus colegas han llevado a cabo este trabajo sobre los TF y lo han combinado con nuevos conocimientos sobre el ADN y las estructuras del genoma, para desarrollar un algoritmo matemático que, según dicen, predice con éxito los factores que reprograman a las células. Sus resultados fueron publicados en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.

En otras palabras, en lugar de usar solo TF, o unos pocos, para manipular las células hacia la diferenciación, su modelo se basa en representaciones tridimensionales del genoma (llamadas datos Hi-C), y así trazar el tiempo y la secuencia correctos para inyectar TF con el fin de producir el tipo de células deseadas.

«Ahora tenemos tantos datos de la actividad del ARN y del factor de transcripción, y de los datos Hi-C de la configuración cromosómica que nos dice con qué frecuencia dos piezas de cromatina están una cerca de la otra, que creemos que podemos pasar de la configuración inicial de la célula a la configuración deseada «, dice Rajapakse en Science Alert.

Es un marco de trabajo con un increíble potencial, que no solo podría ayudar a producir todo tipo de tejidos necesarios, sino que también podría ayudarnos a revertir enfermedades como el cáncer y trastornos genéticos, al ayudarnos a reprogramar las mismas células que hacen que los tejidos sean malignos o peligrosos, en algo benigno y seguro.

En este momento el estudio es principalmente teórico y no se ha llevado al laboratorio, pero Rajapakse y su equipo tienen planes de hacerlo. Al mismo tiempo están publicando sus investigaciones para que otros científicos hagan uso del algoritmo, ya sea para combatir el cáncer o para llevar el modelo a otros campos.

«Este trabajo también tiene implicaciones importantes para la medicina regenerativa y la ingeniería de tejidos, ya que proporciona un modelo para generar cualquier tipo de célula deseada», explica el biólogo de células madre, Max Wicha, otro miembro del equipo. «También demuestra la belleza de combinar las matemáticas y la biología para desentrañar los misterios de la naturaleza», agrega.

Por Science Alert

El Ciudadano

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