Marcadores en el control de calidad de iPSC: un nuevo enfoque para mejorar la estandarización
"El aprendizaje automático es una herramienta atractiva para agilizar los procesos"
Las células madre pluripotentes inducidas humanas (iPSC) tienen un gran potencial para aplicaciones científicas y médicas. Se utilizan en laboratorios de investigación para modelizar enfermedades humanas, lo que ayuda a descubrir los mecanismos subyacentes y a desarrollar nuevas terapias. Además, se están probando en ensayos clínicos como solución para terapias regenerativas dirigidas a enfermedades como el Parkinson, con el objetivo de restaurar la función y mejorar los resultados de los pacientes. Las iPSC pueden obtenerse a partir de células somáticas, como las de la piel o la sangre de donantes adultos, reprogramándolas con ayuda de factores de pluripotencia, transformándolas en células con propiedades similares a las células madre embrionarias. Estas iPSC pueden replicarse indefinidamente y desarrollarse en distintos tejidos, lo que las hace valiosas para la investigación y, potencialmente, para la medicina regenerativa personalizada. Al mismo tiempo, contribuyen a reducir el número de animales de laboratorio en la investigación.
Imagen de microscopio de fluorescencia de un organoide pulmonar ramificado generado a partir de células madre pluripotentes inducidas humanas. Los bordes de las células epiteliales pulmonares están coloreados en verde. Los núcleos celulares están coloreados en azul. Barra de escala: 75 µm.
IUF / Jochen Dobner
Aunque los controles de calidad de las iPSC son esenciales, aún no están totalmente estandarizados. Estos controles de calidad incluyen la evaluación de la morfología, la integridad del genoma nuclear y mitocondrial, y la pluripotencia, es decir, su capacidad para diferenciarse en las tres capas germinales primarias endodermo, ectodermo y mesodermo. Así pues, existe una necesidad acuciante de métodos de ensayo que sean fáciles, rápidos y rentables. En estudios anteriores, el laboratorio del Dr. Andrea Rossi, del IUF - Instituto de Investigación Leibniz de Medicina Ambiental, ya analizó la integridad del genoma mitocondrial. Un estudio publicado recientemente en Nature Communications por Dobner et al. se centra en la pluripotencia. Los autores utilizaron la secuenciación del transcriptoma con nanoporos de lectura larga para descubrir 172 genes relacionados con estados celulares no contemplados en las directrices actuales. Validaron 12 genes mediante qPCR (reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa) como marcadores únicos de estados celulares específicos: iPSC pluripotentes indiferenciadas(CNMD, NANOG, SPP1), endodermo(CER1, EOMES, GATA6), mesodermo(APLNR, HAND1, HOXB7) y ectodermo(HES5, PAMR1, PAX6). Basándose en estos genes seleccionados, desarrollaron un sistema de puntuación basado en aprendizaje automático, "hiPSCore", que fue entrenado en 15 líneas iPSC y validado en 10 líneas iPSC adicionales. El hiPSCore clasifica con precisión las células pluripotentes y diferenciadas y predice su potencial para convertirse en células 2D especializadas y organoides 3D.
"Siempre nos esforzamos por mejorar los métodos que utilizamos", explica el Dr. Andrea Rossi, jefe de grupo del IUF, enfoque del estudio. "Tenemos previsto seguir desarrollando controles de calidad para el uso estandarizado de iPSC en los próximos años". El Dr. Jochen Dobner, primer autor del estudio añade: "El aprendizaje automático es una herramienta atractiva para racionalizar los procesos. Nuestro hiPSCore desarrollado mejora las pruebas de iPSC reduciendo el tiempo, la subjetividad y el uso de recursos, mejorando así la calidad de las iPSC para aplicaciones científicas y médicas."
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