Un nuevo lenguaje matemático para las redes biológicas
Un nuevo modelo matemático de interacción genética identifica reguladores maestros en redes biológicas
Un equipo de investigadores en torno al profesor de matemáticas berlinés Michael Joswig presenta un novedoso concepto de modelización matemática de interacciones genéticas en sistemas biológicos. En colaboración con biólogos de la ETH de Zúrich y Carnegy Science (EE.UU.), el equipo ha logrado identificar reguladores maestros en el contexto de toda una red genética. Los resultados de la investigación proporcionan un marco teórico coherente para analizar redes biológicas.
Un nuevo lenguaje matemático para las redes biológicas
© Thomas Endler, MPI for Mathematics in the Sciences
Determinar los genes y especies clave que tienen un impacto decisivo en la evolución, la ecología y la salud es un objetivo que los biólogos persiguen desde hace tiempo. Los investigadores han logrado ahora identificar ciertos genes como reguladores maestros en las redes biológicas. Estos reguladores clave ejercen un mayor control dentro del sistema y dirigen procesos celulares esenciales. Los estudios anteriores se centraban principalmente en las interacciones entre pares dentro del sistema, que pueden verse muy afectadas por el contexto genético o biológico. "Los efectos dependientes del contexto están muy extendidos en biología, pero no se han investigado lo suficiente. Uno de los principales problemas de las redes biológicas es su alta dimensionalidad. Por eso, por primera vez, nuestro equipo está aplicando un enfoque de mayor alcance que incluye interacciones de orden superior y, de este modo, identifica reguladores clave en el contexto de toda la red", explica Michael Joswig, catedrático de Matemáticas Discretas y Geometría en la Universidad Técnica de Berlín, miembro distinguido del Cluster de Excelencia MATH+ de Berlín y jefe de grupo en el Instituto Max Planck de Matemáticas en las Ciencias de Leipzig.
El concepto de epistasis como enfoque para el modelado geométrico de alta dimensión
Los científicos examinaron conjuntos de datos reales proporcionados por biólogos que analizaron la esperanza de vida de la mosca de la fruta Drosophila en función de la presencia de determinadas combinaciones de bacterias en el intestino. Para describir matemáticamente estos procesos, el equipo aplicó un enfoque de alta dimensión a partir de la geometría, reinterpretando el conocido concepto biológico de epistasis. La epistasis se refiere a un fenómeno de interacción entre genes diferentes, en el que un gen puede influir en la aparición de otro. Estas interacciones son cruciales para comprender la herencia genética y la diversidad de los fenotipos, pues revelan cómo interactúan distintos genes para regular la expresión de rasgos específicos. Las interacciones epistáticas tienen gran importancia en la naturaleza; por ejemplo, la epistasis entre bacterias del microbioma puede tener consecuencias funcionales de gran alcance.
Los investigadores analizaron el microbioma de toda una población de moscas de la fruta con cinco especies bacterianas diferentes, junto con mediciones de la esperanza de vida de las moscas bajo determinadas combinaciones de estas bacterias, que representan el fenotipo. La información biológica pertinente se cartografió mediante paisajes adaptativos, conocidos como paisajes de fitness, y se cuantificó su epistasis para investigar cómo influyen los genes y especies individuales en las interacciones de toda la red biológica. Los conjuntos de datos bidimensionales resultantes se analizaron de nuevo y se presentaron gráficamente.
Identificación de señales relevantes como reguladores maestros de la red
La principal aportación de este trabajo, que no sólo presenta los hallazgos previos de los investigadores en un nuevo lenguaje sino que también reinterpreta el trabajo anterior de Niko Beerenwinkel, Lior Prachter y Bernd Sturmfels, reside en la representación de los paisajes de fitness como filtración epistática de la red. Este método permite que el análisis de experimentos concretos codifique información biológica relevante, haciéndola legible (interpretable) y permitiendo la identificación de señales relevantes en dimensiones superiores que sirven como reguladores maestros de la red.
Este estudio interdisciplinar en la intersección de la biología y las matemáticas incluye numerosos experimentos reales para demostrar la capacidad del método propuesto para detectar información biológicamente relevante y sus señales fiables, evitando al mismo tiempo los falsos positivos. El resultado proporciona un marco teórico coherente para analizar redes biológicas.
Marco teórico coherente para analizar redes completas
En el experimento de la mosca de la fruta descrito anteriormente, la interacción genética completa implica cinco tipos de genes o bacterias diferentes, y cada genotipo comprende una combinación de 32 genes. Este conjunto de datos sirve de base para extraer conclusiones sobre la esperanza de vida de la mosca. Una consideración importante es qué ocurre cuando aparecen genes o parámetros adicionales, un escenario común en la vida real. Gracias a su superestructura geométrica coherente, el nuevo método proporciona un marco flexible para detectar y describir escenarios desviados, algo inalcanzable en experimentos y modelizaciones matemáticas anteriores, que requerían una evaluación separada para cada experimento individual.
"Nos entusiasma contribuir a describir los resultados biológicos en un lenguaje matemático. A través de nuestro método de análisis geométrico-estadístico, esperamos proporcionar una potente herramienta para explorar redes biológicas en dimensiones superiores. Ha demostrado ser una forma excelente de identificar los reguladores maestros de las redes. Aplicando el nuevo enfoque geométrico de altas dimensiones, que cuantifica la epistasis en un paisaje de fitness, pudimos descifrar cómo los genes y las especies individuales influyen en las interacciones de la red biológica más amplia", concluye Michael Joswig.
La composición microbiótica del intestino influye significativamente en la esperanza de vida, y sería deseable aplicar este nuevo método de cuantificación también a los seres humanos. Sin embargo, debido al gran número de bacterias que hay en el intestino humano, esto todavía no es posible. Los científicos esperan que futuros avances con métodos más sencillos, en combinación con procesos de transformación clásicos, puedan allanar el camino a aplicaciones como el desarrollo de fármacos personalizados.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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