Publicado 20/01/2020 7:36:35CET

Hallan cómo dirigir las células madre pluripotentes inducidas

Laboratorio, investigación
Laboratorio, investigación - PIXABAY - Archivo

   MADRID, 20 Ene. (EUROPA PRESS) -

   Los investigadores han dado un paso más hacia la posibilidad de fabricar órganos a partir de células madre pluripotentes inducidas, al haber descubierto cómo dirigirlas para que se organicen de la forma en que se desee, según publican científicos de Gladstone Institutes, en colaboración con investigadores de la Universidad de Boston, en la revista 'Cell Systems'.

   Los órganos modelo cultivados a partir de las propias células de los pacientes pueden algún día revolucionar la forma en que se tratan las enfermedades. Las células de una persona, introducidas en el corazón, los pulmones, el hígado o los riñones en el laboratorio, podrían usarse para comprender mejor su enfermedad o evaluar si es probable que los medicamentos los ayuden. Pero este futuro se basa en la capacidad de los científicos para formar tejidos complejos a partir de células madre, una tarea compleja.

   En su entorno natural, las células madre forman patrones predecibles a medida que maduran. Con el tiempo, estos patrones se transforman en los tejidos de un organismo adulto. Sin embargo, en el laboratorio, los investigadores han trabajado para controlar la organización espacial de las células madre, un paso importante para poder crear órganos funcionales con fines de investigación o terapéuticos.

   Algunos han optado por la impresión 3D para diseñar poblaciones de células madre en la forma deseada. Pero el enfoque no siempre tiene éxito, ya que las células a menudo migran fuera de sus ubicaciones impresas.

   Ahora, científicos de Gladstone Institutes y de la Universidad de Boston han utilizado un modelo computacional para aprender a convencer a las células madre para que formen nuevos arreglos, incluidos los que eventualmente podrían ser útiles para generar órganos personalizados.

   "Hemos demostrado cómo podemos aprovechar la capacidad intrínseca de las células madre para organizarse --explica el investigador principal de Gladstone, Todd McDevitt, autor principal--. Esto nos brinda una nueva forma de diseñar tejidos, en lugar de un enfoque de impresión en el que intentas forzar físicamente a las células a una configuración específica".

   "Este trabajo ejemplifica el poder de aplicar un enfoque computacional a la biología de las células madre para dar sentido a la complejidad de estas células", añade Calin Belta, director del Laboratorio de Robótica de la Universidad de Boston y coautor del artículo.

   Las células madre pluripotentes inducidas (iPS), similares a las células madre que se encuentran en un embrión, tienen el potencial de convertirse en casi todos los tipos de células del cuerpo. Los investigadores han encontrado formas de dirigir las células iPS para que se conviertan en muchos de estos tipos de células, incluidos el corazón y el cerebro.

   Algunos ya están usando estas células para crear modelos de enfermedades en el laboratorio o incluso trasplantarlas a pacientes. Pero los grupos de células de una placa de Petri no son lo mismo que órganos tridimensionales en funcionamiento.

   "A pesar de la importancia de la organización para el funcionamiento de los tejidos, nosotros, como científicos, hemos tenido dificultades para crear tejidos en un plato con células madre. En lugar de un tejido organizado, a menudo obtenemos una mezcla desorganizada de diferentes tipos de células, explica Ashley Libby, estudiante graduada en el Programa de Biología del Desarrollo y Células Madre de UC San Francisco y coautora de El nuevo documento, que trabajó en el proyecto con David Joy, un estudiante graduado en el Programa conjunto de posgrado en Bioingeniería de UC Berkeley y UC San Francisco (BioE).

   McDevitt y sus colegas demostraron previamente que bloquear o 'desmontar' la expresión de dos genes diferentes, ROCK1 y CDH1, afectaba el diseño de las células iPS cultivadas en una placa de Petri. Los científicos se preguntaron si podrían predecir la disposición exacta de las células que resultaría de alterar ROCK1 y CDH1 en diferentes grados en diferentes puntos de tiempo.

   Pero había tantas variables posibles (el momento y el grado de la eliminación de cada gen, la duración del experimento, la proporción de células afectadas) que probar cada combinación posible llevaría demasiado tiempo. Entonces, el grupo de McDevitt se asoció con el laboratorio de Belta que podría ayudarlos a crear un modelo para hacer el trabajo.

   Los investigadores utilizaron un sistema de edición de genes CRISPR / Cas9 que podría inducirse a bloquear la expresión de ROCK1 o CDH1 en cualquier momento durante un experimento al agregar un medicamento a las células iPS. Además, diseñaron el sistema para que las células fluorescentes en diferentes colores cuando perdieron la expresión de ROCK1 o CDH1, lo que facilita estudiar los cambios en la disposición de las células.

   Así, realizaron varios experimentos utilizando diferentes dosis y tiempos del sistema CRISPR / Cas9 y, a continuación, los investigadores computacionales comenzaron a ingresar los resultados en un programa de aprendizaje automático, diseñado para identificar patrones dentro de un conjunto de datos.

   "El aprendizaje automático puede predecir qué película te gustaría en función de tu historial de visualización, pero también puede generar nuevos conocimientos sobre los sistemas biológicos al imitarlos --señala Demarcus Briers, coautor del artículo--. Nuestro modelo de aprendizaje automático nos permite predecir nuevas formas en que las células madre pueden organizarse, y produce instrucciones sobre cómo recrear estas predicciones en el laboratorio".

   El programa de aprendizaje automático utilizó los resultados de los experimentos iniciales con células madre para inferir las formas en que ROCK1 y CDH1 afectan la organización de las células iPS. Con el modelo en funcionamiento, los investigadores comenzaron a investigar si podía calcular cómo crear patrones completamente nuevos, como una diana o una isla de células.

   "El poder de este modelo es que puede generar miles de puntos de datos que simulan cosas que podría llevar meses en un laboratorio", añade Libby.

   Las simulaciones redujeron un conjunto de condiciones iniciales que podrían conducir a la disposición deseada de las células, informando a los investigadores exactamente cuándo, dónde y cómo agregar medicamentos a sus células iPS para apagar ROCK1 y CHD1.

   Entonces, McDevitt y Libby podrían probar esas condiciones sugeridas. Resultó que el sistema de aprendizaje automático era correcto, al menos en lo que respecta a los patrones de ojo de buey e islas que buscaban. En el laboratorio, por primera vez, los investigadores pudieron generar de manera confiable círculos concéntricos de poblaciones de células madre rodeadas entre sí.

   "Me sorprendió la primera vez que vi los resultados --admite Bruce Conklin, investigador senior de Gladstone que también trabajó en el estudio--. Modelar el comportamiento celular es el Santo Grial de la biología y este documento da un importante paso adelante para lograrlo".

   El equipo asegura que le gustaría ampliar el modelo en el futuro agregando los efectos de otros genes del desarrollo para obtener una variedad aún más amplia de configuraciones celulares posibles. También planean trabajar para diseñar formas tridimensionales además de los diseños bidimensionales que ya han estudiado.

   "Ahora estamos en el camino hacia una verdadera organización multicelular de ingeniería, que es el precursor de los órganos de ingeniería --detalla McDevitt, quien también es el director del programa de posgrado BioE--. Cuando podemos crear órganos humanos en el laboratorio, podemos usarlos para estudiar aspectos de la biología y la enfermedad que de otro modo no podríamos".

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