Para decidir si y dónde moverse en el cuerpo, las células deben leer las señales químicas en su entorno. Las células individuales no actúan solas durante este proceso, muestran dos nuevos estudios sobre el tejido mamario del ratón. En cambio, las células toman decisiones colectivamente después del intercambioinformación sobre los mensajes químicos que están recibiendo.
"Las células hablan con las células cercanas y comparan las notas antes de hacer un movimiento", dice Ilya Nemenman, biofísico teórico de la Universidad de Emory y coautor de ambos estudios, publicado por el Actas de la Academia Nacional de Ciencias PNAS. Los coautores también incluyen científicos de Johns Hopkins, Yale y Purdue.
Los investigadores descubrieron que el proceso de comunicación celular funciona de manera similar a una transmisión de mensajes en el juego telefónico. "Cada célula solo habla con su vecino", explica Nemenman. "Una célula en la posición uno solo habla con una célula en la posición dos. Entoncesla posición uno necesita comunicarse con la posición dos para obtener información de la celda en la posición tres ".
Y al igual que el juego telefónico, donde una línea de personas susurra un mensaje a la persona que está a su lado, el mensaje original comienza a distorsionarse a medida que avanza por la línea.
Los investigadores encontraron que, para las células en sus experimentos, el mensaje comienza a confundirse después de pasar por unas cuatro células, por un factor de aproximadamente tres.
"Construimos un modelo matemático para este relé lineal de información celular y obtuvimos una fórmula para su mayor precisión posible", dice Nemenman. "La migración celular dirigida es importante en los procesos desde el cáncer hasta el desarrollo de órganos y tejidos. Otros investigadores puedenaplique nuestro modelo más allá de la glándula mamaria del ratón y analice fenómenos similares en una amplia variedad de sistemas sanos y enfermos ".
Desde al menos la década de 1970, y el trabajo fundamental de Howard Berg y Ed Purcell, los científicos han estado tratando de comprender en detalle cómo las células deciden tomar una acción basada en señales químicas.
Cada célula de un cuerpo tiene el mismo genoma, pero pueden hacer cosas diferentes e ir en diferentes direcciones porque miden diferentes señales químicas en su entorno. Estas señales químicas están formadas por moléculas que se mueven al azar.
"Las células pueden detectar no solo la concentración precisa de una señal química, sino también las diferencias de concentración", dice Nemenman. "Eso es muy importante porque para saber en qué dirección moverse, una célula tiene que saber en qué dirección la concentración dela señal química es más alta. Las células detectan este gradiente y les da una referencia de la dirección en la cual moverse y crecer ".
Berg y Purcell entendieron el mejor margen de error posible, el límite de detección, para tal detección de gradiente. Durante los siguientes 30 años, los investigadores han establecido que muchas células diferentes, en muchos organismos diferentes, trabajan en este límite de detección.las células pueden detectar los químicos mejor que cualquier dispositivo hecho por el hombre.
Sin embargo, no se sabía que las células pueden detectar señales y tomar decisiones de movimiento colectivamente.
"La investigación previa generalmente se ha centrado en las células cultivadas", dice Nemenman. "Y cuando cultivas células, lo primero que desaparece es la interacción de célula a célula. Las células ya no son un tejido funcional, sino un cultivo decélulas individuales, por lo que es difícil estudiar muchos efectos colectivos "
El primer artículo de PNAS se basó en técnicas de microfluidos tridimensionales del laboratorio de la Universidad de Yale de Andre Levchenko, un ingeniero biomédico que estudia cómo navegan las células; investigación sobre tejido mamario de ratón en el laboratorio Johns Hopkins de Andrew Ewald, un biólogo enfocadosobre los mecanismos celulares del cáncer; y los métodos de cuantificación de Nemenman, que estudia la física de los sistemas biológicos, y Andrew Mugler, un ex becario postdoctoral en el laboratorio de Nemenman en Emory, que ahora tiene su propio grupo de investigación en Purdue.
La microfluídica 3D permitió a los investigadores experimentar con organoides funcionales o grupos de células. El método no interrumpe la interacción de las células.
Los resultados mostraron que el factor de crecimiento epidérmico, o EGF, es la señal que estas células rastrean, y que las células no estaban tomando decisiones sobre la forma de moverse como individuos, sino colectivamente.
"Los grupos de células, trabajando colectivamente, podrían detectar diferencias increíblemente pequeñas en los gradientes de concentración, como 498 moléculas de EGF versus 502 moléculas, en diferentes lados de una célula", dice Nemenman. "Esa precisión es mucho mejor queBerg y Purcell determinaron el mejor margen de error posible de aproximadamente más o menos 20. Incluso a estos pequeños gradientes de concentración, los organoides comienzan a remodelar y avanzar hacia la concentración más alta. Estas células no son solo detectores de gradiente óptimos. Parecen súper óptimos,desafiando las leyes de la naturaleza "
La comunicación colectiva de células aumenta su precisión de detección, convirtiendo una línea de aproximadamente cuatro células en una sola unidad de medición súper precisa.
En el segundo artículo de PNAS, Nemenman, Mugler y Levchenko observaron los límites de la precisión de las células en la detección de gradiente colectivo no solo espacialmente, sino con el tiempo.
"Presumimos que si las células continuaban comunicándose entre sí durante horas o días, y seguían acumulando información, eso podría ampliar la precisión más allá de cuatro celdas", dice Nemenman. "Sorprendentemente, este no era el caso".caso. Encontramos que siempre hay un límite de cuán lejos puede viajar la información sin ser confusa en estos sistemas celulares ".
Juntos, los dos documentos ofrecen un modelo detallado para la detección colectiva del gradiente celular, verificado por experimentos en organoides mamarios de ratón. El modelo colectivo expande los resultados clásicos de Berg-Purcell para la mejor precisión de una célula individual, que se mantuvo durante casi cuarenta añosLa nueva fórmula cuantifica las ventajas y limitaciones adicionales en la precisión proveniente de las células que trabajan colectivamente.
"Nuestros hallazgos no solo son intelectualmente importantes. Proporcionan nuevas formas de estudiar muchos procesos de desarrollo normales y anormales", dice Nemenman.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Ciencias de la salud de Emory . Original escrito por Carol Clark. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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