Un modelo computacional que simula el desarrollo de las células sanguíneas
Feb
Un trabajo, fruto de la colaboración entre la Universidad de Cambridge y Microsoft Research (división de Microsoft destinada a la investigación y resolución de problemas globales) ha reconstruido la red molecular que regula la formación de la sangre a partir de medidas de expresión génica en células individuales y creado un modelo de simulación con el que se pueden buscar tratamientos para enfermedades que afectan a la sangre como la leucemia y el linfoma.
Para ello los investigadores analizaron la expresión de más de 40 genes en casi 4.000 células de ratón individuales procedentes de poblaciones de células progenitoras sanguíneas (poblaciones de las que derivan los diferentes tipos celulares presentes en la sangre), en diferentes momentos del desarrollo. A continuación, utilizaron la información obtenida para ordenar las células individuales según un patrón pseudotemporal, que reveló la existencia, durante el desarrollo, de una jerarquía que lleva a los diferentes tipos celulares sanguíneos. Por último, diseñaron un modelo que categorizaba cada célula en función de la presencia o ausencia de expresión de determinados factores de transcripción, así como los cambios en sus niveles de expresión. Dicho modelo permitió obtener redes de interacción génica e identificar trayectorias de expresión de las células durante los estadíos iniciales de la formación de la sangre, desde el mesodermo hasta las primeras células eritroides. Por último, validaron experimentalmente el modelo obtenido, confirmando su precisión.
Los investigadores confían en que el modelo puede utilizarse para simular la actividad de genes implicados en los cánceres que afectan a la sangre, como la leucemia. Una vez conocida la red génica y la jerarquía que actúa en situaciones normales, se pueden alterar parámetros en el modelo hasta obtener un modelo que reproduzca una condición tumoral y, lo que es más interesante, trabajar con simulaciones destinadas a encontrar posibles rutas de tratamiento. “Debido a que las simulaciones informáticas son muy rápidas, podemos rastrear rápidamente a través de múltiples posibilidades y seleccionar las más prometedoras como rutas para el desarrollo de fármacos,” indica Bertie Gottgens, profesor de la Universidad de Cambridge. “El coste de desarrollar un nuevo fármaco es enorme, y mucho de este coste viene del fracaso de los nuevos fármacos candidatos durante el proceso de desarrollo. Nuestro modelo podría reducir significativamente el riesgo al fracaso, con el potencial de convertir el descubrimiento de fármacos más rápido y barato.”
Referencia: Moignard V, et al. Decoding the regulatory network of early blood development from single-cell gene expression measurements. Nat Biotechnol. 2015 Feb 9. doi: 10.1038/nbt.3154.
