Un equipo interdisciplinario de biólogos y matemáticos de la Universidad de California, Irvine, ha desarrollado una nueva herramienta para ayudar a descifrar el lenguaje que usan las células para comunicarse entre sí.
en un artículo publicado hoy en Comunicaciones de la naturaleza , los investigadores presentan CellChat, una plataforma computacional que permite la decodificación de moléculas de señalización que transmiten información y comandos entre las células que se unen para formar tejidos biológicos e incluso órganos completos.
"Para comprender correctamente por qué las células hacen ciertas cosas y predecir sus acciones futuras, debemos ser capaces de escuchar lo que se están diciendo entre sí; las herramientas matemáticas y de aprendizaje automático permiten la traducción de dichos mensajes", dijo el co-autor principal Qing Nie, profesor de matemáticas y biología celular y del desarrollo del rector de la UCI.
"Al igual que en nuestro mundo, donde nos bombardean constantemente con información, todas las células experimentan una gran cantidad de palabras moleculares que les llegan simultáneamente", añadió el coautor principal Maksim Plikus, profesor de biología celular y del desarrollo de la UCI,elegir hacer depende de este flujo constante de información molecular y de qué palabras y oraciones se escuchan con más fuerza ".
Para usar CellChat para traducir mensajes moleculares entre células, los investigadores alimentan la expresión de un gen de una sola célula y obtienen un informe detallado sobre las características de comunicación de señalización de un tejido u órgano determinado.
"Para cada grupo distinto de células, CellChat muestra qué señales importantes se están enviando a sus vecinos y qué señales tienen la capacidad de recibir", dijo Plikus. "Como intérprete del lenguaje celular, CellChat proporciona a los científicos una valiosa informaciónen patrones de señalización que guían la función de todo el órgano ".
Al desarrollar CellChat, los investigadores del NSF-Simons Center for Multiscale Cell Fate Research de la UCI, incluidos los becarios postdoctorales Suoqin Jin, Christian F.Guerrero-Juárez, Raul Ramos y Lihua Zhang, tomaron prestado en gran medida las herramientas de aprendizaje automático y las redes sociales.teoría, que permite a la plataforma predecir un significado de nivel superior del lenguaje celular e identificar similitudes contextuales que de otro modo no serían obvias. Desglosa la inmensa complejidad de los patrones de comunicación celular.
Las células producen moléculas modificadoras para agregar énfasis a un comando determinado, transformando "haz esto" en "haz esto ahora". CellChat calibra automáticamente la fuerza de la comunicación de señales entre las células al considerar todas las moléculas modificadoras significativamente presentes. Como resultado, su traducciónse vuelve más matizado y ayuda a minimizar las inexactitudes que afectan a otras herramientas computacionales similares pero menos sofisticadas.
Más allá de la empresa de investigación puramente fundamental de interpretar estos mensajes biológicos, Nie dijo que CellChat también se puede usar para comparar redes de comunicación en diferentes estados de un órgano, como la enfermedad y la salud. Llamándolo un "Traductor de Google para el léxico de las células,"Nie dijo que una de las capacidades más importantes de la herramienta es que puede usarse para descubrir impulsores moleculares en un amplio espectro de enfermedades, incluido el cáncer y los trastornos autoinmunes.
"En nuestro artículo, mostramos el poder de CellChat usando la dermatitis atópica, una afección de la piel humana, pero la herramienta se puede usar en cualquier tejido con el mismo éxito", agregó Plikus.
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Materiales proporcionado por Universidad de California - Irvine . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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