Durante las últimas décadas, el conocimiento que tenemos sobre las células y tejidos humanos ha aumentado de manera constante, aunque todavía existen muchísimos aspectos que siguen siendo desconocidos. Por ejemplo, las células pueden existir en estados efímeros y dinámicos y su comprensión es esencial para descifrar las enfermedades y encontrar curas. Las técnicas clásicas empleadas en el laboratorio para estudiar los tipos celulares tienen sus límites y no permiten perfilar la función de una célula con gran detalle.

Para resolver este obstáculo, un grupo de científicos en el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG) del Centro de Regulación Genómica (CRG), en Barcelona, liderado por Holger Heyn, ha desarrollado una nueva herramienta computacional, basada en la teoría matemática de gráficas, para deducir redes de regulación globales a gran escala, tanto de órganos sanos como patológicos de enfermedades como diabetes o Alzheimer. Los investigadores pudieron precisar la relevancia génica en la función del órgano y posibles promotores de enfermedades. Han publicado sus resultados en el último número de la revista Genome Biology.

“Nuestras herramientas de transcriptómica de células individuales, desarrolladas con anterioridad, resultaron muy útiles para descubrir tipos de células desconocidos”, dice Giovanni Iacono, investigador postdoctoral senior en el CNAG-CRG y primer autor del estudio. “Las herramientas nos permitieron describir nuevos tipos y subtipos de células, junto con sus roles biológicos únicos y relaciones jerárquicas”, añade.

Hasta ahora, el análisis de células individuales se ha usado para comprender tipos de células y sus funciones en un tejido. “Consorcios a gran escala como el Human Cell Atlas Project genera mapas de células individuales de organismos completos, para los que se precisan sofisticadas estrategias de análisis que permitan transformar el big data en conocimientos biológicos y clínicos disruptivos”, dice Holger Heyn, líder del equipo de Genómica de Células Individuales en el CNAG-CRG y autor sénior del este trabajo.

La herramienta que han desarrollado ahora permite ir un paso más allá: ver cómo los genes interactúan para formar tejidos. “Nuestra herramienta intenta abordar con precisión el proceso de regulación que controla la morfología y las funciones de una célula”, destaca Iacono.

La herramienta está basada en la teoría de gráficas, un modelo matemático abstracto en el cual hay nodos conectados por los extremos. Una vez que obtienes una gráfica, una estructura, puedes medir la importancia de cada nodo para la red. En este caso, cada nodo era un gen y, si resultaba importante, esto significaba que la función de ese gen era clave para el sistema biológico objeto de estudio.

Los investigadores del CNAG-CRG procesaron conjuntos de datos de 10.000 células para deducir las redes de regulación que impulsan la formación del fenotipo de la célula y sus respectivas funciones. Aplicaron la herramienta para estudiar la diabetes tipo II y Alzheimer y descubrieron cambios funcionales relevantes para la enfermedad. Es importante destacar que esto abre nuevas vías para encontrar nuevas dianas terapéuticas.

“El análisis de la red que hemos desarrollado va más allá de los enfoques aplicados actualmente, ya que proporciona conocimientos profundos sobre cómo la actividad génica da forma a tejidos y órganos. Esto es crítico para comprender las enfermedades en que estas redes están alteradas y encontrar talones de Aquiles para conseguir tratamientos efectivos”, dice Heyn.

Potencialmente, la herramienta puede aplicarse a cualquier enfermedad, desde Alzheimer a leucemia linfocítica crónica. “Aplicaremos nuestra herramienta para proponer nuevos genes diana para muchas enfermedades que luego podrán validarse en estudios futuros,” declara Iacono.

Para más información:  Gloria Lligadas, Directora de Comunicación y RRPP, Centro de Regulación Genómica (CRG) – gloria.lligadas@crg.eu – Tel. +34 933160153 – Móvil +34608550788

Referencia:  Iacono G, Massoni-Badosa R, Heyn H. “Single-cell transcriptomics unveils gene regulatory network plasticity.” Genome Biology, June 4 2019. https://doi.org/10.1186/s13059-019-1713-4

Información sobre la financiación de este estudio:  Holger Heyn es un investigador Miguel Servet (CP14/00229) financiado por el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). Este trabajo ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (SAF2017-89109-P; AEI/FEDER, UE). La financiación estructural procede del ISCIII y de la Generalitat de Catalunya. Agradecemos el apoyo del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MEIC) al partnership con el EMBL, Centro de Excelencia Severo Ochoa, el programa CERCA de la Generalitat de Catalunya, el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MEIC) a través del Instituto de Salud Carlos III y la Generalitat de Catalunya a través del Departament de Salut y el Departament d’Empresa i Coneixement. También agradecemos la cofinanciación del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MEIC) con fondos del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), correspondiente al Programa Operativo de Crecimiento Inteligente 2014-2020.

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