NicheNet es un nuevo método bioinformático creado para comprender cómo la expresión génica de las células es regulada por las células con las que interactúan. Esta herramienta funciona como la conocida red social Twitter, según los científicos. En lugar de usuarios, los "mensajes" son "emitidos" por las células.
NicheNet puede ver y monitorear esta interacción celular, así como analizar e incluso predecir su influencia en las células mismas. Se prevé un uso importante de este sistema en el
estudio del cáncer.
El sistema, desarrollado por biólogos computacionales del Centro VIB (con base en Flanders, Bélgica), puede tener una amplia gama de aplicaciones potenciales en campos como la inmunología y la biología tumoral, y ya fue usado exitosamente por un grupo de científicos,
informó dicho centro de investigación.
Usos múltiples
En los organismos multicelulares, las células no funcionan por sí solas, sino que producen moléculas de señalización que influyen en la expresión génica de las células con las que interactúan. Esta comunicación intercelular juega un papel importante en muchos procesos biológicos, como el desarrollo y el funcionamiento de las propias células.
Estudiar la comunicación intercelular no solo es importante para comprender la biología fundamental, también para obtener información sobre enfermedades como el cáncer.
Las interacciones entre las células cancerosas y otras células en el microambiente del tumor son cruciales para su crecimiento. Un ejemplo del proceso en el que la comunicación intercelular es esencial es la diferenciación de los macrófagos, un tipo de célula inmune. Este proceso se ve afectado por otros tipos de células del entorno, o 'nicho', del macrófago.
Los investigadores del grupo Martin Guilliams (VIB-Ghent University) estudiaron este proceso para las células de Kupffer, un macrófago en el torrente sanguíneo del hígado, y generaron muchos datos de expresión génica de todas las células involucradas. Tras ello desarrollaron un método nuevo para analizar cómo las células pueden señalarse entre sí.
Una red social
Basado en trabajos de investigación y literatura anteriores, el científico Robin Browaeys comenzó a desarrollar un método nuevo para analizar cómo las células podrían señalizarse entre sí.
“Nuestra idea era hacer uso de la enorme cantidad de conocimiento disponible sobre señalización intercelular que se adquirió a lo largo de los años, y usar este conocimiento para descubrir qué procesos de comunicación intercelular están ocurriendo en los datos que teníamos. Para hacer esto, tuvimos que aplicar varias técnicas de aprendizaje automático y estadísticas, incluidos algoritmos de red que también se utilizan para analizar las redes sociales, por ejemplo ", indicó.
Así surgió NicheNet, una herramienta que "conoce" todo lo estudiado sobre la comunicación intercelular y que, además, permite a los investigadores hacer predicciones razonables sobre la comunicación celular, incluso trabajando con datos grandes y complejos.
Proyecciones contra el cáncer
El trabajo realizado en el laboratorio Guilliams, donde se generaron datos de un nicho de células Kupffer, fue la primera prueba que enfrentó NicheNet, demostrando su gran capacidad predictiva y de generación de datos.
Ahora, el equipo científico trabaja en nuevas aplicaciones para el sistema biocomputacional, como el estudio de cómo los diferentes tipos de tratamiento afectan las interacciones celulares dentro del microambiente del tumor y cómo este influye en su crecimiento.
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(FIN) HML/SPV
Publicado: 14/1/2020