La mayoría de las enfermedades humanas se remontan a partes defectuosas de una célula: un tumor puede crecer porque un gen no se tradujo con precisión en una proteína en particular o surge una enfermedad metabólica porque las mitocondrias no se activan correctamente, por ejemplo.
Ahora, al combinar la microscopía, las técnicas de bioquímica y la inteligencia artificial, los investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y sus colaboradores han dado lo que creen que puede resultar un avance significativo en la comprensión de las células humanas.
"Si imagina una célula, probablemente se imagina el diagrama colorido en su libro de texto de biología celular, con mitocondrias, retículo endoplásmico y núcleo. ¿Pero es esa toda la historia? Definitivamente no. Nos hemos dado cuenta de que hay más cosas que no sabemos de las que sabemos, pero ahora finalmente tenemos una manera de mirar más a fondo", han señalado.
La técnica reveló aproximadamente 70 componentes contenidos en una línea celular de riñón humano, la mitad de los cuales nunca se habían visto antes
En el estudio piloto, la técnica reveló aproximadamente 70 componentes contenidos en una línea celular de riñón humano, la mitad de los cuales nunca se habían visto antes. En un ejemplo, los investigadores detectaron un grupo de proteínas que formaban una estructura desconocida y finalmente determinaron que la estructura era un nuevo complejo de proteínas que se une al ARN. Es probable que el complejo esté involucrado en el empalme, un evento celular importante que permite la traducción de genes a proteínas y ayuda a determinar qué genes se activan en qué momentos.
El interior de las células y las muchas proteínas que se encuentran allí, generalmente se estudian utilizando una de dos técnicas: imágenes de microscopio o asociación biofísica. Con las imágenes, los investigadores agregan etiquetas fluorescentes de varios colores a las proteínas de interés y siguen sus movimientos y asociaciones en el campo de visión del microscopio. Para observar las asociaciones biofísicas, los investigadores podrían usar un anticuerpo específico de una proteína para sacarla de la célula y ver qué más está adherida a ella.
USO DEL APRENDIZAJE PROFUNDO
El equipo ha estado interesado en mapear el funcionamiento interno de las células durante muchos años. Lo que diferencia a esta técnica es el uso del aprendizaje profundo para mapear la célula directamente a partir de imágenes de microscopía celular.
Los microscopios permiten a los científicos ver hasta el nivel de una sola micra, aproximadamente del tamaño de algunos orgánulos, como las mitocondrias. Los elementos más pequeños, como proteínas individuales y complejos de proteínas, no se pueden ver a través de un microscopio. Las técnicas de bioquímica, que comienzan con una sola proteína, permiten a los científicos llegar a la escala nanométrica.
El equipo entrenó la plataforma de inteligencia artificial MuSIC para observar todos los datos y construir un modelo de la célula. El sistema aún no asigna el contenido de la celda a ubicaciones específicas, como un diagrama de libro de texto, en parte porque sus ubicaciones no son necesariamente fijas. En cambio, las ubicaciones de los componentes son fluidas y cambian según el tipo de celda y la situación.