La nueva técnica podría ser un avance significativo en la comprensión de las células humanas.

La mayoría de las enfermedades humanas se remontan a partes defectuosas de una célula: un tumor puede crecer porque un gen no se ha traducido con precisión en una proteína específica o surge una enfermedad metabólica porque las mitocondrias no se activan correctamente, por ejemplo. Pero para comprender qué partes de una célula pueden fallar en una enfermedad, los científicos primero deben tener una lista completa de las partes.

Al combinar microscopía, técnicas bioquímicas e inteligencia artificial, los investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y sus colegas han logrado lo que creen que podría ser un avance significativo en la comprensión de las células humanas.

La técnica, conocida como Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), se describe el 24 de noviembre de 2021, en Naturaleza.

Los investigadores de UC San Diego presentan la célula integrada multiescala (MuSIC), una técnica que combina microscopía, bioquímica e inteligencia artificial, revelando componentes celulares previamente desconocidos que pueden proporcionar nuevas pistas sobre el desarrollo y la enfermedad humanos. (Representación conceptual del artista).

Si imagina una célula, probablemente imaginará el diagrama de colores en su libro de texto de biología celular, con mitocondrias, retículo endoplásmico y núcleo. ¿Pero es esa toda la historia? Definitivamente no. Los científicos se han dado cuenta de que hay más cosas que no sabemos de las que sabemos, pero ahora finalmente tenemos una manera de mirar más a fondo. «

Trey Ideker, PhD, profesor, Facultad de Medicina de UC San Diego y Moores Cancer Center

Ideker realizó el estudio con Emma Lundberg, PhD, del KTH Royal Institute of Technology en Estocolmo, Suecia y la Universidad de Stanford.

En el estudio piloto, MuSIC reveló aproximadamente 70 componentes contenidos en una línea celular de riñón humano, la mitad de los cuales nunca se habían visto antes. En un ejemplo, los investigadores localizaron un grupo de proteínas que forman una estructura desconocida. Trabajando con el colega de UC San Diego, Gene Yeo, PhD, determinaron que la estructura sería un nuevo complejo de proteínas que se unen al ARN. Es probable que el complejo esté involucrado en el empalme, un evento celular importante que permite la traducción de genes en proteínas y ayuda a determinar qué genes se activan en qué momento.

Izquierda: los diagramas de celda clásicos de los libros de texto implican que todas las partes son claramente visibles y definidas. (Crédito: OpenStax / Wikimedia). Derecha: Un nuevo mapa de células generado por la técnica MuSIC revela muchos componentes nuevos. Los nodos dorados representan componentes conocidos de la celda, los nodos violetas representan componentes nuevos. El tamaño del nodo refleja el número de proteínas distintas en ese componente.

El interior de las células, y las muchas proteínas que se encuentran allí, generalmente se estudian utilizando una de dos técnicas: imágenes de microscopio o asociación biofísica. Con la imagen, los investigadores agregan marcas fluorescentes de varios colores a las proteínas de interés y siguen sus movimientos y asociaciones en el campo de visión del microscopio. Para examinar las asociaciones biofísicas, los investigadores pueden usar un anticuerpo específico de una proteína para sacarla de la célula y ver qué más está ligada a ella.

El equipo ha estado interesado en mapear el funcionamiento interno de las células durante muchos años. Lo que es diferente acerca de MuSIC es el uso del aprendizaje profundo para mapear la célula directamente a partir de imágenes de microscopía celular.

«La combinación de estas tecnologías es única y poderosa porque es la primera vez que se reúnen mediciones a escalas muy diferentes», dijo el primer autor del estudio, Yue Qin, estudiante de posgrado en Bioinformática y Biología de Sistemas en el laboratorio de Ideker.

Los microscopios permiten a los científicos ver hasta el nivel de una sola micra, el tamaño de algunos orgánulos como las mitocondrias. Los elementos más pequeños, como las proteínas individuales y los complejos de proteínas, no se pueden ver al microscopio. Las técnicas bioquímicas, que comienzan con una sola proteína, permiten a los científicos descender a la nanoescala. (Un nanómetro es una mil millonésima parte de un metro, o 1000 micrones).

«¿Pero cómo se llena esta brecha desde la escala nanométrica hasta la micra? Este ha sido un gran obstáculo en las ciencias de la vida», dijo Ideker, quien también es fundador de la UC Cancer Cell Map Initiative y el UC San Diego Center for Computational Biología y Bioinformática. «Resulta que puedes hacer eso con inteligencia artificial: ver datos de múltiples fuentes y pedirle al sistema que los monte en un modelo celular».

El equipo entrenó la plataforma de inteligencia artificial MuSIC para examinar todos los datos y construir un modelo de la célula. El sistema aún no asigna el contenido de las celdas a ubicaciones específicas, como un diagrama de libro de texto, en parte porque sus ubicaciones no son necesariamente fijas. En cambio, las ubicaciones de los componentes son fluidas y cambian según el tipo de celda y la situación.

Ideker señaló que se trataba de un estudio piloto para probar MuSIC. Observaron solo 661 proteínas y un tipo de célula.

«El siguiente paso claro es atravesar toda la célula humana», dijo Ideker, «y luego pasar a diferentes tipos de células, personas y especies. Con el tiempo, podríamos comprender mejor la base molecular de muchas enfermedades al comparar lo que es diferente entre células sanas y enfermas «.