Un nuevo software de código abierto predice el destino de las células

05.08.2020 - Alemania

El estudio de la dinámica celular es crucial para entender cómo se desarrollan las células y cómo progresan las enfermedades. Los científicos del Helmholtz Zentrum München y la Universidad Técnica de Munich (TUM) crearon "scVelo", un método de aprendizaje automático y un software de código abierto para estimar la dinámica de la actividad genética en células individuales. Esto permite a los biólogos predecir de forma robusta el estado futuro de las células individuales.

Los métodos tradicionales de secuenciación de una sola célula ayudan a revelar conocimientos sobre las diferencias y funciones celulares, pero lo hacen sólo con instantáneas estáticas en lugar de películas de lapso de tiempo. Esta limitación dificulta la extracción de conclusiones sobre la dinámica del desarrollo celular y la actividad de los genes. El método recientemente introducido "velocidad del ARN" tiene por objeto reconstruir la trayectoria de desarrollo de una célula sobre una base computacional (aprovechando las proporciones de las transcripciones sin empalmar y empalmadas). Sin embargo, este método sólo es aplicable a las poblaciones en estado estable. Por consiguiente, los investigadores buscaban formas de ampliar el concepto de velocidad del ARN a las poblaciones dinámicas, que son de importancia crucial para comprender el desarrollo de las células y la respuesta a las enfermedades.

La velocidad de una sola célula

Los investigadores del Instituto de Biología Computacional del Centro Helmholtz de Munich y del Departamento de Matemáticas de la Universidad Tecnológica de Munich desarrollaron "scVelo" (velocidad de una sola célula). El método estima la velocidad del ARN con un modelo basado en la IA resolviendo la dinámica transcripcional completa de los genes. Esto les permite generalizar el concepto de velocidad del ARN a una amplia variedad de sistemas biológicos, incluidas las poblaciones dinámicas.

"Hemos utilizado el scVelo para revelar el desarrollo celular en el páncreas endocrino, en el hipocampo, y para estudiar los procesos dinámicos en la regeneración de los pulmones - y esto es sólo el comienzo", dice Volker Bergen, principal creador del scVelo y primer autor del correspondiente estudio en Biotecnología de la Naturaleza.

Con scVelo los investigadores pueden estimar las tasas de reacción de la transcripción, empalme y degradación del ARN sin necesidad de ningún dato experimental. Estas tasas pueden ayudar a comprender mejor la identidad celular y la heterogeneidad fenotípica. La introducción de un tiempo latente reconstruye el tiempo de desarrollo desconocido para posicionar las células a lo largo de la trayectoria del proceso biológico subyacente. Esto es particularmente útil para entender mejor la toma de decisiones celulares. Además, el scVelo revela los cambios regulatorios y los posibles genes conductores en ellos. Esto ayuda a entender no sólo cómo sino también por qué las células se están desarrollando de la manera en que lo hacen.

Potenciar los tratamientos personalizados

Las herramientas basadas en la IA como scVelo dan lugar a tratamientos personalizados. Pasar de instantáneas estáticas a dinámicas completas permite a los investigadores pasar de modelos descriptivos a modelos predictivos. En el futuro, esto podría ayudar a entender mejor la progresión de la enfermedad, como la formación de tumores, o a desenmarañar la señalización celular en respuesta al tratamiento del cáncer.

scVelo ha sido descargado casi 60.000 veces desde su lanzamiento el año pasado. Se ha convertido en una herramienta de paso hacia la base cinética de la transcriptómica unicelular", añade el Prof. Fabian Theis, quien concibió el estudio y sirve como Director del Instituto de Biología Computacional en Helmholtz Zentrums München y Presidente de Modelado Matemático de Sistemas Biológicos en la TUM.

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