Los bioingenieros están desarrollando un algoritmo para comparar células entre especies, con resultados sorprendentes

Ilustración de dividir una celda

Los investigadores han creado un algoritmo para identificar tipos de células similares de especies, incluidos peces, ratones, gusanos planos y esponjas, que han divergido durante cientos de millones de años y que podría ayudar a salvar las lagunas en nuestra comprensión de la evolución.

Las células son los componentes básicos de la vida y están presentes en todos los seres vivos. Pero, ¿cuán similares crees que son tus células a un ratón? ¿Pescado? ¿gusano?

La comparación de tipos de células en diferentes tipos a lo largo del árbol de la vida puede ayudar a los biólogos a comprender cómo se originaron los tipos de células y cómo se han adaptado a las necesidades funcionales de las diferentes formas de vida. Este ha sido un tema de creciente interés entre los biólogos evolutivos en los últimos años porque la nueva tecnología ahora permite la secuenciación e identificación de todas las células de todos los seres vivos. «Esencialmente, existe una ola en la comunidad científica para clasificar todos los tipos de células en una variedad de organismos diferentes», explicó Bo Wang, profesor asistente de bioingeniería en la Universidad de Stanford.

En respuesta a esta oportunidad, el laboratorio de Wang desarrolló un algoritmo para conectar tipos de células similares a través de distancias evolutivas. Su método, detallado en un artículo publicado el 4 de mayo de 2022, en eLife, Está diseñado para comparar los tipos de células en diferentes tipos.

En su investigación, el equipo utilizó siete tipos para comparar 21 pares diferentes y pudo identificar los tipos de células que se encuentran en todas las especies junto con sus similitudes y diferencias.

Comparar tipos de células

Según Alexander Tarashansky, un estudiante graduado en bioingeniería que trabaja en el laboratorio de Wang, la idea de crear el algoritmo surgió cuando Wang entró un día al laboratorio y le preguntó si podía analizar conjuntos de datos de tipo celular de dos tipos diferentes de gusanos en los que el Se realizaron estudios de laboratorio. Mismo tiempo.

«Me sorprendió lo obvias que eran las diferencias entre ellos», dijo Tarashansky, autor principal del artículo y miembro interdisciplinario de Stanford Bio-X. Pensamos que deberían tener tipos de células similares, pero cuando tratamos de analizarlos utilizando estándares técnicas, el método no las reconoce porque son iguales «.

Se preguntó si se trataba de un problema con la tecnología o si los tipos de células eran demasiado diferentes para coincidir entre especies. Luego, Tarashansky comenzó a trabajar en el algoritmo para hacer coincidir mejor los tipos de células entre las especies.

«Supongamos que quiero comparar una esponja con un humano», dijo Tarashansky. «No está realmente claro cuál de los genes de la esponja corresponde a cualquier gen humano porque con la evolución de los organismos, los genes se multiplican, cambian y se repiten de nuevo. Ahora tienes un gen en la esponja que puede estar relacionado con muchos genes en humanos. «

En lugar de tratar de encontrar una coincidencia genética uno a uno como los métodos anteriores de coincidencia de datos, el método de mapeo de los investigadores empareja un solo gen en una esponja con todos los posibles genes humanos correspondientes. Luego, el algoritmo procede a ver cuál es el correcto.

Tarashansky dice que tratar de encontrar solo pares de genes individuales ha limitado a los científicos que han estado buscando un mapa de tipos de células en el pasado. «Creo que la principal innovación aquí es que tenemos en cuenta las características que han cambiado durante cientos de millones de años de evolución para realizar comparaciones de largo alcance».

«¿Cómo podemos usar genes en constante evolución para reconocer el mismo tipo de célula que también cambia constantemente en diferentes especies?» Dijo Wang, primer autor del artículo. «La evolución se ha entendido mediante el uso de genes y rasgos orgánicos, creo que ahora estamos en un punto de inflexión emocionante para superar las escalas al observar cómo evolucionan las células».

Llena el arbol de la vida

Utilizando un enfoque de mapeo, el equipo descubrió una serie de genes conservados y familias de tipos de células en todas las especies.

Tarashansky dijo que lo más destacado de la investigación fue cuando compararon células madre entre dos gusanos muy diferentes.

«El hecho de que encontráramos una coincidencia uno a uno en los grupos de células madre fue realmente emocionante», dijo. «Creo que básicamente esto ha abierto mucha información nueva y emocionante sobre cómo aparecen las células madre dentro de un gusano plano parásito que infecta a cientos de millones de personas en todo el mundo».

Los resultados del mapeo del equipo también indican que existe una sólida protección de las propiedades de las neuronas y las células musculares desde especies animales muy simples, como esponjas, hasta mamíferos más complejos como ratones y humanos.

Wang dijo: «Esto realmente indica que este tipo de células surgieron muy temprano en la evolución de los animales».

Ahora que el equipo ha creado la herramienta de comparación de células, los investigadores pueden continuar recopilando datos sobre una variedad de especies para su análisis. A medida que se recopilen y comparen más conjuntos de datos de más especies, los biólogos podrán rastrear el camino de los tipos de células en diferentes organismos y mejorará la capacidad de reconocer nuevos tipos de células.

«Si solo tuvieras esponjas y luego gusanos y perdieras todo en el medio», dijo Tarashansky, «es difícil saber cómo evolucionaron los tipos de células esponjosas o cómo sus ancestros se diversificaron en esponjas y gusanos». «Queremos completar tantos nodos a lo largo del árbol de la vida como sea posible para poder facilitar este tipo de análisis evolutivo y transferir conocimiento entre especies».

Referencia: «El mapeo de atlas unicelulares en todos los metazoos revela la evolución del tipo celular» Publicado por Alexander J. Tarashansky, Jacob M. Moser, Margarita Khariton, Penjiang Lee, Detlev Arendt, Stephen R. Kwake, Bo Wang, 4 de mayo de 2022, eLife.
DOI: 10.7554 / eLife.66747

Otros coautores de Stanford incluyen a los estudiantes graduados Margarita Khariton, Bingyang Lee y Stephen Kwik, el profesor de bioingeniería Lee Otterson y el profesor de física aplicada y copresidente de Chan Zuckerberg Biohub. Los otros coautores son del Laboratorio Europeo de Biología Molecular y de la Universidad de Heidelberg. Wang también es miembro de Stanford Bio-X y del Instituto de Neurociencias Wu Cai. Kwik es miembro de Bio-X, el Instituto Cardiovascular de Stanford, el Instituto del Cáncer de Stanford y el Instituto de Neurociencias Wu Tsai.

Esta investigación fue financiada por Stanford Bio-X, el Beckman Young Investigator Award y los Institutos Nacionales de Salud. Wang y Kwik se basarán en este trabajo como parte de la Iniciativa Neuro-Omics financiada por el Instituto de Neurociencia Wu Tsai.

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