Los bioingenieros desarrollan un algoritmo para comparar células entre especies con resultados sorprendentes

Los investigadores han desarrollado un algoritmo para detectar tipos de células similares a partir de esponjas que se han dispersado durante cientos de millones de años, incluidos peces, ratones y gusanos planos, lo que podría ayudar a llenar los vacíos en nuestra comprensión de la evolución.

Las células son los componentes principales de la vida, que están presentes en todos los organismos vivos. Pero, ¿cuán similares crees que son tus células a un ratón? ¿Pescado? ¿Hijo?

La comparación de tipos de células en diferentes especies del árbol de la vida puede ayudar a los biólogos a comprender cómo evolucionaron los tipos de células y cómo se adaptaron a las necesidades funcionales de las diferentes especies de vida. En los últimos años, esto ha aumentado enormemente el interés de los biólogos evolutivos, ya que la nueva tecnología ahora permite la secuenciación de todas las células del cuerpo. “De hecho, hay una ola en la comunidad científica para clasificar todo tipo de células en una variedad de organismos diferentes”, dijo Bo Wang, profesor asistente de bioingeniería en la Universidad de Stanford.

En respuesta, el laboratorio de Wang desarrolló un algoritmo para vincular tipos de células similares a distancias evolutivas. Su método, que se presenta en detalle en 2021. En un artículo publicado el 4 de mayo eLife:, diseñado para comparar diferentes tipos de células.

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

Comparación de tipos de células

Según Alexander Tarashansky, un estudiante de posgrado en bioingeniería que trabaja en el laboratorio de Wang, la idea del algoritmo surgió cuando Wang ingresó al laboratorio un día y le preguntó si podía analizar las bases de datos de tipo celular de dos gusanos diferentes en el laboratorio. al mismo tiempo

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“Me sorprendió la cantidad de desacuerdo que había entre ellos”, dijo Tarashansky, autor principal del artículo, investigador interdisciplinario de Stanford Bio-X. “Pensamos que debían tener tipos similares a células, pero cuando tratamos de analizarlos usando técnicas estándar, el método no reconoce que son similares”.

Se preguntó si se trataba de una cuestión de tecnología o si los tipos de células eran demasiado diferentes para adaptarse a la especie. “Entonces Tarashansky comenzó a trabajar en un algoritmo para hacer que los tipos de células encajaran mejor entre especies”.

“Digamos que quiero comparar una esponja con un humano”, dijo Tarashansky. “No está realmente claro qué gen de la esponja corresponde a qué gen humano, porque durante el desarrollo de los organismos, los genes se duplican, cambian, se duplican nuevamente. Y ahora hay un gen en la esponja que se puede vincular a muchos genes en humanos “.

En lugar de intentar encontrar una coincidencia para uno de los genes con los métodos de coincidencia de datos anteriores, los investigadores mapearon un gen de esponja para que coincida con todos los genes humanos potencialmente relevantes. Luego, el algoritmo comienza a descubrir cuál es el correcto.

Tarashansky dice que el intento de encontrar solo un par de genes en el pasado se limitó a los científicos que querían mapear los tipos de células. “Creo que la principal innovación aquí es que tenemos en cuenta las características que han cambiado en el transcurso de cientos de millones de años para las comparaciones de larga distancia”.

“¿Cómo podemos reconocer la misma célula a través de genes en constante evolución que también cambian constantemente en diferentes especies?” Dijo Wang, autor principal del periódico. “La evolución se entendió utilizando genes tra rasgos de organismos. Creo que ahora estamos en un punto de inflexión en la superación de escalas observando la evolución de las células”.

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Llenar el árbol de la vida

Utilizando su enfoque de mapeo, el equipo identificó una serie de genes conservados (familias de tipos de células entre las especies).

Tarashansky dice que lo más destacado del estudio fue cuando compararon células madre entre dos gusanos planos muy diferentes.

“El hecho de que encontráramos coincidencias uno a uno en sus células madre fue realmente conmovedor”, dijo. “Creo que hay mucha información nueva e interesante que surge de cómo las células madre se ven como 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 gran preservación de las características de las células neuronales y musculares desde especies de animales muy simples, como esponjas, hasta mamíferos más complejos, como ratones y humanos.

“Realmente sugiere que estos tipos de células evolucionaron muy temprano en la evolución de los animales”, dijo Wang.

Ahora que el equipo ha desarrollado una herramienta de comparación de celdas, los investigadores pueden continuar analizando datos sobre muchos tipos de datos. A medida que se compilen y comparen más bases de datos de especies, los biólogos podrán rastrear las trayectorias de los tipos de células a través de diferentes organismos y se mejorará la capacidad de identificar nuevos tipos de células.

“Si solo tienes una esponja, entonces gusanos, no tienes todo, es difícil saber cómo evolucionaron las especies de células esponjosas o cómo evolucionaron sus ancestros hasta convertirse en gusanos esponja”, dijo Tarashansky. “Queremos completar tantos nodos como sea posible a lo largo del árbol de la vida para poder facilitar este tipo de análisis evolutivo, ‘la transferencia de conocimiento entre especies’.

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Referencia. Alexander T. Tarashansky, Jacob Jacob M. Musser, Margarita Charito, Pengyan Lee, Detle-Arendt, Stephen R. Quake և Bo Wang, eLife:,
DOI: 10.7554 / eLife.66747:

Otros coautores de Stanford incluyen a Margarita Chariton, PhD, Pengyan Lee, Stephen Quick, Lee Otherson, profesor de bioingeniería, profesor de física aplicada y Chan Uck, copresidente de la mina Uckberg. Otros coautores son el Laboratorio Europeo de Biología Molecular y la Universidad de Heidelberg. Wang también es miembro del Instituto de Neurociencia Stanford Bio-X և Wu Tsai. Quake también es miembro de Bio-X, el Stanford Cardiovascular Institute, el Stanford Cancer Institute y el US Institute of Neuroscience.

Este estudio fue financiado por Stanford Bio-X, Beckmann Young Researcher Award ազգային National Institutes of Health. Wang և Quake trabajará en este trabajo como parte de la Iniciativa Neuro-Ómica financiada por el Instituto de Neurociencias Wu Tsai.

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