Los investigadores crearon un algoritmo para identificar tipos de células similares de especies, incluidos peces, ratones, tenias y esponjas, que han divergido durante cientos de millones de años, lo que podría ayudar a llenar los vacíos en nuestra comprensión de la evolución.

Las células son los componentes básicos de la vida, presentes en todos los organismos vivos. Pero, ¿cuán similares crees que son tus células a un ratón? ¿Un pescado? ¿Un gusano?

La comparación de tipos de células en diferentes especies a lo largo del árbol de la vida puede ayudar a los biólogos a comprender cómo surgieron los tipos de células y cómo se adaptaron a las necesidades funcionales de las diferentes formas de vida. Esto ha sido de creciente interés para los biólogos evolutivos en los últimos años porque la nueva tecnología ahora hace posible secuenciar e identificar todas las células en organismos completos. «Básicamente, existe una ola en la comunidad científica para clasificar todos los tipos de células en una amplia variedad de organismos diferentes», dijo Bo Wang, profesor asistente de bioingeniería en la Universidad de Stanford.

En respuesta a esta oportunidad, el laboratorio de Wang desarrolló un algoritmo para vincular tipos de células similares en distancias cambiantes. Su método, detallado en un artículo publicado el 4 de mayo de 2021 en eLife, está diseñado para comparar tipos de células en diferentes especies.

Para su investigación, el equipo utilizó siete especies para comparar 21 emparejamientos diferentes y pudo identificar los tipos de células presentes en todas las especies, así como sus similitudes y diferencias.

Comparación de 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 una vez entró al laboratorio y preguntó si podía analizar conjuntos de datos de tipo celular de dos gusanos diferentes en los que el laboratorio esta estudiando. al mismo tiempo.

«Me sorprendió la seriedad de 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 intentamos analizarlas usando técnicas estándar, el método no las reconoce como similares».

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

“Digamos que quiero comparar una esponja con un humano”, dijo Tarashansky. “Realmente no sabes qué gen de la esponja corresponde a qué gen humano, porque a medida que los organismos evolucionan, los genes se duplican, cambian, se duplican nuevamente. Y ahora tienes un gen en la esponja que se puede vincular a muchos genes en humanos. «

En lugar de tratar de encontrar una coincidencia de genes uno a uno como los métodos de coincidencia de datos anteriores, el método de mapeo de los investigadores compara el gen de la esponja con todos los genes humanos potencialmente coincidentes. Luego, el algoritmo determina cuál es el correcto.

Tarashansky dice que tratar de encontrar solo pares de genes uno a uno ha limitado a los científicos que buscaban mapear los 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 a largo plazo».

«¿Cómo podemos usar genes que cambian constantemente para reconocer el mismo tipo de célula que también cambia constantemente en diferentes especies?» Dijo Wang, quien es el autor principal del artículo. “La evolución se ha entendido utilizando genes y rasgos de organismos, creo que ahora estamos en una coyuntura emocionante para superar las escalas al observar cómo evolucionan las células.

Llena el arbol de la vida

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

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

«El hecho de que encontráramos coincidencias individuales en sus poblaciones de células madre fue realmente emocionante», dijo. «Creo que esto esencialmente ha desbloqueado mucha información nueva e interesante sobre cómo se ven 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 sugieren que existe una fuerte retención de características de neuronas y células musculares, desde tipos de animales muy simples, como esponjas, hasta mamíferos más complejos como ratones y humanos.

«Realmente sugiere que estos tipos de células aparecieron muy temprano en la evolución animal», dijo Wang.

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

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

Referencia: «El mapeo de atlas unicelulares en Metazoa revela la evolución del tipo celular» por Alexander J Tarashansky, Jacob M Musser, Margarita Khariton, Pengyang Li, Detlev Arendt, Stephen R Quake y Bo Wang, 4 de mayo de 2021, eLife.
DOI: 10.7554 / eLife.66747

Otros coautores de Stanford incluyen a los estudiantes graduados Margarita Khariton y Pengyang Li, y Stephen Quake, el profesor Lee Otterson de bioingeniería y profesor de física aplicada y copresidente de Chan Zuckerberg Biohub. Otros coautores proceden 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 Tsai. Quake también es miembro de Bio-X, Stanford Cardiovascular Institute, Stanford Cancer Institute y Wu Tsai Neurosciences Institute.

Esta investigación fue financiada por Stanford Bio-X, un premio Beckman Young Investigator y los Institutos Nacionales de Salud. Wang y Quake se basarán en este trabajo como parte de la Iniciativa Neuro-Ómica financiada por el Instituto de Neurociencias Wu Tsai.