Uno de los debates de larga data en la ciencia, que tal vez, como era de esperar, se ha permeado en el campo de la investigación con células madre, es la cuestión de la naturaleza que influye en el desarrollo que influye en el desarrollo. Hasta ahora, la ciencia sobre las células madre ha sugerido que, como un lado deel debate existencial se mantiene: su destino no está predestinado. Pero una nueva investigación del Instituto de Células Madre Neurales y la Universidad de Drexel sugiere que la tabla de las células podría no ser tan rasa como se nos ha hecho creer.
En un artículo publicado en la última edición de Informes de células madre , los investigadores presentan pruebas de video voluminosas para respaldar su descubrimiento de diferencias distintivas e intrínsecas entre las células madre encontradas en los cerebros de los ratones. Mediante imágenes de lapso de tiempo de células cultivadas en entornos in vitro idénticos, los investigadores pudieron identificar diferencias en el crecimiento,movimiento y diferenciación que existe entre las células madre que se encuentran en dos áreas diferentes del cerebro.
Neuro- Naturaleza v. Nutrición
La corteza cerebral es el centro de control del cerebro, preocupado por el pensamiento, la memoria y el control de nuestro comportamiento. Se divide en áreas con funciones específicas. La parte posterior o posterior de la corteza integra los estímulos visuales del ojo y determina nuestras respuestasenviando señales a la parte anterior, la parte frontal que controla nuestros movimientos. La corteza visual y la corteza motora son estructuras en capas, cada una de las cuales contiene millones de neuronas conectadas en intrincados circuitos. Durante el desarrollo como embriones, cada una de estas partes de la cortezase crea a partir de células madre neurales y células progenitoras.
Una pregunta clave sin respuesta en el estudio de la neurociencia es si las áreas de la corteza visual y motora son producidas por células madre neurales que son únicas y están diseñadas para producir cada área mediante programas intrínsecos a las células, o si las células progenitoras son esencialmente las mismas, pero confíe en las señales ambientales para crear las células y conexiones únicas en cada área final de la corteza. Comprender los mecanismos que controlan la producción de células madre no solo es importante para comprender el desarrollo humano, sino también para aprender cómo usar las células madre para la medicina regenerativa y paraformulando nuevas terapias contra el cáncer.
Para responder a esa pregunta, Sally Temple, PhD, y su grupo de investigación en el Neural Stem Cell Institute estudiaron células madre neurales individuales de la corteza cerebral embrionaria anterior y posterior del ratón. Le proporcionaron a las células un entorno idéntico en el cultivo de tejidos, luegohizo películas de lapso de tiempo de cómo se dividieron y diferenciaron en células corticales.
"Si la respuesta a la antigua pregunta fuera, de hecho, 'nutrir' entonces estas células se comportarían igual, dados los entornos idénticos", dijo Temple. "Pero si la respuesta fuera 'naturaleza', entonces se comportaríande manera diferente. Y esto es en realidad lo que encontramos: las células madre anteriores y posteriores son intrínsecamente muy diferentes entre sí "
Se observó que las células madre anteriores, que forman la corteza motora, se dividen más lentamente y producen clones más pequeños en comparación con las células madre derivadas de la posterior, que crecen para formar la corteza visual. Esto significa que estos progenitores corticaleslas células son diferentes, incluso en la etapa inicial de desarrollo, y estas diferencias podrían ayudar a explicar cómo las áreas de la corteza se convierten en estructuras especializadas.
Celdas de seguimiento en lapso de tiempo
Este descubrimiento fue posible gracias a un poderoso conjunto de programas de seguimiento biológico, desarrollado en el Laboratorio de Análisis de Secuencia de Imagen Computacional dirigido por Andrew Cohen, PhD, profesor asociado en la Facultad de Ingeniería de Drexel, que automatizó el proceso de análisis de decenas de miles deimágenes de lapso de tiempo Los programas, llamados LEVER y CloneView, pueden rastrear el crecimiento, el movimiento y la proliferación de las células y utilizar esta información para mejorar visualmente las películas de lapso de tiempo y producir un árbol genealógico completo, un árbol de linaje, en biología celular.lenguaje - para cada celda.
"La tarea fue enorme", dijo Temple. "Necesitábamos seguir literalmente cientos de células madre neurales mediante microscopía de lapso de tiempo e identificar cada división y resultado de cada una de las progenies a medida que se multiplicaban".
PALANCA, abreviado de Edición y validación de linaje, procesa las imágenes en bruto y, armado con conocimientos básicos sobre su tamaño y forma, intenta ubicar y etiquetar las celdas en cada cuadro.
"Básicamente, los algoritmos buscan grupos de píxeles que tienen la apariencia correcta y que están en el lugar correcto para ser las celdas que estamos rastreando", dijo Cohen. "A partir de ahí, utilizamos otros algoritmos para verificar los resultados múltiples".veces, hasta que estemos casi 99 por ciento seguros de que las cosas que LEVER ha identificado en todas estas imágenes son, de hecho, celdas ". Con las celdas y su apariencia correspondiente en cada cuadro con una etiqueta única, el programa CloneView puede decir a los investigadores qué tan rápido las celdasse mueven y cuando se dividen, notado por LEVER cuando aparece una celda previamente sin etiquetar. Esta información se utiliza para generar automáticamente un árbol de linaje para las células, lo que a su vez proporciona al programa y a los investigadores otra forma deverificar errores
Un toque humano
Mostrado en CloneView, una película de lapso de tiempo de una sola célula madre se superpone con un contorno de color único de su límite interno. A medida que crece y finalmente se divide, las nuevas células se delinean con un color diferente. Cada uno de estos colores corresponde ael nodo de la celda en el árbol de linaje, que se muestra en un cuadro separado al lado de la película. Esto les brinda a los asistentes de investigación de Cohen una forma rápida de verificar el video para asegurarse de que LEVER identificó correctamente las células y su progenie.
Una vez verificados por los ojos humanos, las imágenes se ejecutan nuevamente a través del programa para una delimitación más precisa de las células; este proceso es especialmente arduo cuando se rastrean las células madre porque a menudo tienen apéndices largos en forma de brazo llamados procesos que pueden parecer uncelda separada.
"La validación humana es una parte muy importante de nuestro proceso. Todavía somos los jueces más precisos sobre cuándo se han dividido las células", dijo Cohen. "Al ejecutar las imágenes de lapso de tiempo a través del programa, obtenemos un video de salida que es fácil deverificar visualmente. A medida que se realizan estas correcciones, el programa puede detectar errores relacionados y corregirlos automáticamente. La clave es minimizar la cantidad de esfuerzo que requieren los humanos ".
El equipo ya informa tasas de error inferiores al dos por ciento para la mayoría de los videos.
"Tratar con esta cantidad de datos visuales significa que podemos hacer algunas declaraciones realmente precisas sobre la naturaleza de estas células, pero también significa que debemos ser tremendamente eficientes sobre la forma en que manejamos los datos para extraer esa información", dijoMark Winter, candidato a doctorado en el laboratorio de Cohen y coautor del artículo.
Big Data conduciendo un gran descubrimiento
El resultado final del etiquetado algorítmico, el seguimiento y la clasificación son 160 videos de lapso de tiempo individuales que narran cinco días de la vida de las células madre neurales. Se destila una montaña de datos a un formato desde el cual los investigadores pueden hacer observaciones más fácilmente e inmediatamenteprobar sus teorías contra un conjunto de datos formidable.
"Eso es 160 videos que muestran datos visuales aumentados de las imágenes tomadas de cada celda cada cinco minutos durante cinco días", dijo Cohen. "Así es como terminas con una gran cantidad de datos como los 350 gigabytes con los que estábamos trabajando. Y eso espor qué programas como este son realmente una herramienta poderosa para los microbiólogos "
De hecho, es tan poderoso que, según Temple, los descubrimientos de esta magnitud simplemente no son posibles sin este tipo de análisis automatizado de imágenes de contraste de fase de tiempo.
"Cuando trabajas con datos de imágenes en esta escala hay un cuello de botella considerable cuando se trata de análisis", dijo Temple. "Podría haber sido posible comparar los tamaños de clones manualmente, pero analizar su movimiento, ciclo de viday rastrear sus árboles de linaje es tan desalentador que ni siquiera hubiéramos considerado realizar este análisis sin programas de procesamiento avanzados como LEVER y CloneView. No solo pueden manejar grandes volúmenes de datos en un corto período de tiempo, sino que producen información que podemosvalidar y confiar. Descubrimientos como este deben construirse sobre una base de investigación meticulosamente validada ".
trabajando juntos
Como parte del documento, Cohen y Temple están publicando todos sus datos de células madre en archivos que se pueden ver en línea a través de CloneView. Además, todo el código fuente de Cohen para LEVER y CloneView es gratuito y está disponible para descargar. Este tipode la ciencia de acceso abierto es importante para los investigadores porque creen que ayudará a avanzar tanto en el campo de la investigación con células madre como en la tecnología utilizada para hacerlo.
"Lo sorprendente de esto es el gran volumen de datos que ponemos a disposición del público", dijo Cohen. "Es concebible que muchos descubrimientos más interesantes puedan venir de nuestro conjunto de datos gracias a CloneView o tal vez un mejor programa que alguien presentecon el uso de nuestro código fuente como un comienzo. Grandes cosas son posibles a través de la colaboración de código abierto "
Por ejemplo, Cohen solicitó a su colega Uri Hershberg, PhD, profesor asistente y estudiante de doctorado de Herschberg, Justin Melunis, de la Escuela de Ingeniería Biomédica, Ciencia y Sistemas de Salud de Drexel, para ser los primeros investigadores en bioinformática en trabajar con los datos de células madre enCloneView: su caracterización detallada del movimiento, el crecimiento y el tamaño de los clones a medida que varía de generación en generación, que también se publica en el artículo, ayudó a determinar las diferencias entre las células anteriores y posteriores.
"Dado que CloneView está en línea, los equipos de Nueva York y Filadelfia podrían trabajar juntos en este conjunto de datos único, lo que ayudó a acelerar la investigación", dijo Temple. "La forma en que estos programas incorporan tanto la automatización como la validación humana nos brinda la mejor y más precisainformación sobre la cual basar nuestras conclusiones "
Cohen afirma que la fortaleza de los programas es su uso de la automatización y el aprendizaje automático como una forma de maximizar la interacción del usuario y permitir una colaboración reflexiva durante todo el proceso de investigación. CloneView es un programa de código abierto basado en la web, por lo que ahora es factiblepara que los investigadores de todo el mundo tengan acceso a este conjunto de datos.
Las próximas aplicaciones que Cohen planea para LEVER y CloneView incluyen el estudio de las células cancerosas y las células del sistema inmunitario. Con nuevos datos visuales, incluidos canales de imágenes adicionales y capas de complejidad, estos programas guiarán a los investigadores hacia nuevos descubrimientos sobre los comportamientos de personas sanas y enfermascélulas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Drexel . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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