Una nueva tecnología descubierta por los investigadores de la Facultad de Medicina Dental de UConn registra la comunicación celular en tiempo real, brindando una mirada más cercana a la dinámica de la secreción celular y una mayor comprensión de cómo las células reparan el tejido.
En un estudio publicado hoy en el Actas de la Academia Nacional de Ciencias , Kshitiz Gupta, profesor asistente que se conoce solo por su nombre, y Yashir Suhail, becario postdoctoral, en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la Facultad de Odontología, desbloquearon una plataforma tecnológica innovadora.
Ahora, por primera vez, los científicos pueden registrar las células que se comunican en tiempo real, abriendo las compuertas para nuevos desarrollos en la terapia celular y otras áreas dentro de la biología celular.
Las células, como los humanos, están en comunicación constante entre sí. Mientras que los humanos intercambian palabras, las células entregan y reciben mensajes a través de proteínas secretoras y cambian su comportamiento en consecuencia. Cuando escuchamos a los humanos hablar entre ellos, podemos entender cómolas palabras se colocan en oraciones y cómo se mueve la conversación de un lado a otro. Sin embargo, cuando se trata de registrar la comunicación entre las celdas, las características clave de la conversación han sido en gran medida desconocidas hasta ahora.
La comunicación entre las células es necesaria para mantener la mayoría de las funciones en el cuerpo y también puede ayudar al cuerpo a responder adecuadamente a una señal externa, como una enfermedad o lesión. La tecnología actual solo permite instantáneas amplias de estas secreciones de proteínas.
"Esto es similar a detectar qué palabras se pronunciaron en una oración, pero no saber realmente su ubicación, la inflexión y el tono del mensaje", dice Kshitiz. Antes de los hallazgos actuales, agrega, la comprensión del lenguaje dela comunicación entre las células ha sido muy limitada y no capturó la complejidad de los mensajes involucrados.
Utilizando una combinación de microfluídica y modelado por computadora, los investigadores crearon una plataforma para registrar los mensajes celulares en profundidad, descubriendo las formas precisas en que las palabras y los mensajes se organizan en estas conversaciones intercelulares.
En el estudio, que fue financiado por la Asociación Estadounidense del Corazón y el Instituto Nacional del Cáncer, Kshitiz y su equipo analizaron las células madre de la médula ósea que se pueden usar para tratar el infarto de miocardio, comúnmente conocido como ataque cardíaco. Uso de la plataforma, los investigadores registraron las proteínas secretadas por estas células madre y cómo estas secreciones cambiaron con el tiempo.
La información se utilizó para crear un cóctel de proteínas que condujo a un segundo descubrimiento: la posibilidad de ayudar a una lesión sin el uso de células madre. Dado que los investigadores registraron en profundidad las conversaciones entre las células madre, pudieron copiarEl comportamiento exacto de las células madre.
Los investigadores observaron que las células madre son lo suficientemente flexibles como para cambiar su comportamiento dependiendo de la lesión presente. Estas células solo actúan como "buenos samaritanos", descubrieron los investigadores cuando ven tejido lesionado.
Esta información creó una forma de hacer una terapia "sin células" copiando lo que hacen las células madre cuando ven una lesión en el tejido y creando un nuevo cóctel de proteínas que ayudó a reparar el tejido cardíaco. El descubrimiento de la terapia sin células puede potencialmentereducir muchas complicaciones asociadas con el trasplante de células madre en el futuro.
"Los resultados resuelven un problema fundamental que afecta a la biología de sistemas: medir cómo las células se comunican entre sí", dice Suhail. "La tecnología de plataforma abrirá nuevas líneas de investigación en la investigación, al proporcionar una forma única de detectar cómo las células se comunican entre síotro a un nivel más profundo de lo que es posible hoy "
Los investigadores de UConn colaboraron en el estudio con Andre Levchenko y Onur Kilic, Universidad de Yale; David D. Ellison y Laura Woo, The Johns Hopkins School of Medicine; Junaid Afzal, University of California, San Francisco; y Jeffrey Spees, University of Vermont.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Connecticut . Original escrito por Courtney Chandler. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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