Investigadores desarrollan un algoritmo para comparar células entre diferentes especies

Todas las células de nuestro cuerpo, al igual que ocurre con el resto de las especies, tienen funciones definidas para garantizar su supervivencia, así como asegurar el correcto funcionamiento de todos nuestros órganos. Destacan, precisamente, por el hecho de que son componentes básicos esenciales para la vida, las cuales se encuentran presentes en todos los organismos vivos.

Pero, ¿las células de todos los seres humanos son iguales? ¿Qué similitudes tienen nuestras células con las de, por ejemplo, un ratón? ¿Un pez? ¿Y un gusano?

La comparación de los distintos tipos de células en diferentes especies, a lo largo del árbol de la vida, puede ser de muchísima ayuda para que los biólogos puedan ser capaces de comprender cómo surgieron y como los tipos de células se han ido adaptando a las necesidades funcionales de las diferentes formas de vida.

Se trata de algo que, en los últimos años, ha interesado poderosamente a los biólogos evolutivos, gracias a que la tecnología ofrece nuevas posibilidades a la hora de secuenciar e identificar todas las células presentes en organismos completos.

Y, en respuesta a esta oportunidad, el laboratorio de bioingeniería de la Universidad de Stanford ha desarrollado un algoritmo capaz de vincular tipos de células similares a través de distancias evolutivas, a través de un método especialmente diseñado para comparar tipos de células en distintas especies.

Para llevar a cabo esta investigación, el equipo de científicos utilizó un total de siete especies diferentes para comparar 21 emparejamientos distintos. Fueron capaces de identificar los tipos de células presentes en todas las especies, incluyendo tanto sus similitudes como sus diferencias.

Comparación de los distintos tipos de células

La idea surgió cuando Bo Wang, profesor asistente de bioingeniería de la citada universidad, entró un día al laboratorio y preguntó si era posible analizar conjuntos de datos de tipo celular de dos gusanos distintos.

A partir de ese momento, los científicos se percataron de que, aunque pensaban que ambos gusanos debían tener tipos de células similares, cuando intentaron analizarlas usando técnicas estándar, el método simplemente no las reconocía como similares.

Según los resultados obtenidos, los investigadores se preguntaron si los tipos de células eran demasiado diferentes como para coincidir entre especies, o si se trataba de un problema relacionado con la técnica. Así, con la finalidad de hacer coincidir mejor los tipos de células entre las especies, Alexander Tarashansky, estudiante graduado en bioingeniería, empezó a trabajar en el algoritmo.

¿Y cómo funciona este algoritmo? Pongamos como ejemplo la comparación de una esponja de mar con un humano. Evidentemente, no está claro qué gen de la esponja podría corresponder a qué gen humano, dado que, a medida que los organismos crecen y evolucionan, los genes se duplican, cambian, y se duplican de nuevo. “Y ahora tenemos un gen en la esponja que podría estar relacionado con genes en humanos”.

Hasta el momento, los científicos intentaban encontrar una coincidencia de genes uno a uno para la coincidencia de datos. Pero, ahora, el método de mapeo diseñado por los investigadores es capaz de comparar el gen de la esponja con todos los genes humanos correspondientes potencialmente. Posteriormente, el algoritmo se encarga de averiguar cuál es el correcto.

Utilizando este nuevo enfoque de mapeo, los científicos descubrieron una serie de genes conservados y familias de tipos de células en todas las especies. Y los resultados obtenidos también sugieren que existe una fuerte conservación de las características de las neuronas y células musculares desde tipos de animales muy simples, como las esponjas marinas, hasta mamíferos mucho más complejos, como los ratones y los humanos.

Como afirma Wang, “la evolución se ha entendido usando genes y rasgos de organismos. Pero ahora estamos en un punto de inflexión emocionante para salvar las escalas al observar cómo evolucionan las células”.