I bioingegneri stanno sviluppando un algoritmo per confrontare le cellule tra le specie, con risultati sorprendenti

I ricercatori hanno creato un algoritmo per identificare tipi di cellule simili da specie – inclusi pesci, topi, vermi piatti e spugne – che sono divergenti per centinaia di milioni di anni e che potrebbero aiutare a colmare le lacune nella nostra comprensione dell’evoluzione.

Le cellule sono i mattoni della vita e sono presenti in ogni essere vivente. Ma quanto pensi che le tue cellule siano simili a un topo? Pesce? verme?

Il confronto dei tipi di cellule in diversi tipi attraverso l’albero della vita può aiutare i biologi a capire come hanno avuto origine i tipi di cellule e come si sono adattati alle esigenze funzionali delle diverse forme di vita. Questo è stato oggetto di crescente interesse nei biologi evoluzionisti negli ultimi anni perché la nuova tecnologia ora consente il sequenziamento e l’identificazione di tutte le cellule in tutti gli esseri viventi. “C’è essenzialmente un’ondata nella comunità scientifica per classificare tutti i tipi di cellule in una varietà di organismi diversi”, ha spiegato Bo Wang, assistente professore di bioingegneria presso la Stanford University.

In risposta a questa opportunità, il laboratorio di Wang ha sviluppato un algoritmo per connettere tipi di cellule simili attraverso distanze evolutive. Il loro metodo, dettagliato in un documento pubblicato il 4 maggio 2021, all’indirizzo eLife, È progettato per confrontare i tipi di celle in diversi tipi.

Nella loro ricerca, il team ha utilizzato sette tipi per confrontare 21 coppie diverse ed è stato in grado di identificare i tipi di cellule presenti in tutte le specie insieme alle loro somiglianze e differenze.

Confronta i tipi di cellule

Secondo Alexander Tarashansky, uno studente laureato in bioingegneria che lavora nel laboratorio di Wang, l’idea di creare l’algoritmo è nata quando un giorno Wang è entrato nel laboratorio e gli ha chiesto se poteva analizzare set di dati di tipo cellulare da due diversi tipi di worm su cui il sono stati condotti studi di laboratorio. Contemporaneamente.

“Sono rimasto stupito di quanto fossero evidenti le differenze tra loro”, ha detto Tarashansky, autore principale dell’articolo e collega interdisciplinare presso Stanford Bio-X. Abbiamo pensato che avrebbero dovuto avere tipi di cellule simili, ma quando proviamo ad analizzarli utilizzando lo standard tecniche, il metodo non le riconosce perché sono la stessa cosa. “

Si chiedeva se fosse un problema con la tecnologia o se i tipi di cellule fossero troppo diversi per essere abbinati tra le specie. Quindi Tarashansky ha iniziato a lavorare sull’algoritmo per abbinare meglio i tipi di cellule tra le specie.

“Supponiamo che io voglia confrontare una spugna con un essere umano”, ha detto Tarashansky. “Non è proprio chiaro quale dei geni della spugna corrisponda a un gene umano perché con l’evoluzione degli organismi, i geni si moltiplicano e cambiano e si ripetono di nuovo. Ora hai un gene nella spugna che può essere correlato a molti geni negli esseri umani. “

Invece di cercare di trovare una corrispondenza genetica uno a uno come i precedenti metodi di corrispondenza dei dati, il metodo di mappatura dei ricercatori abbina un singolo gene in una spugna con tutti i possibili geni umani corrispondenti. Quindi l’algoritmo procede per vedere qual è quello corretto.

Tarashansky afferma che il tentativo di trovare solo singole coppie di geni ha limitato gli scienziati che in passato hanno cercato una mappa dei tipi di cellule. “Penso che la principale innovazione qui sia che prendiamo in considerazione le caratteristiche che sono cambiate nel corso di centinaia di milioni di anni di evoluzione per confronti di vasta portata”.

“Come possiamo usare geni in continua evoluzione per riconoscere lo stesso tipo di cellula che cambia costantemente anche in specie diverse?” Ha detto Wang, primo autore dell’articolo. “L’evoluzione è stata compresa utilizzando geni e tratti organici, penso che ora siamo a un punto di svolta entusiasmante per colmare le scale osservando come si evolvono le cellule”.

Riempi l’albero della vita

Utilizzando un approccio di mappatura, il team ha scoperto una serie di geni conservati e famiglie di tipi di cellule tra le specie.

Tarashansky ha detto che il momento clou della ricerca è stato quando si confrontavano le cellule staminali tra due vermi molto diversi.

“Il fatto che abbiamo trovato una corrispondenza uno a uno nei gruppi di cellule staminali è stato davvero emozionante”, ha detto. “Penso che fondamentalmente questo abbia aperto molte nuove ed entusiasmanti informazioni su come le cellule staminali appaiono all’interno di un verme piatto parassita che infetta centinaia di milioni di persone in tutto il mondo”.

I risultati della mappatura del team indicano anche che esiste una solida protezione delle proprietà dei neuroni e delle cellule muscolari da specie animali molto semplici, come le spugne, a mammiferi più complessi come i topi e gli esseri umani.

Wang ha detto: “Questo indica davvero che questi tipi di cellule sono sorti molto presto nell’evoluzione degli animali”.

Ora che il team ha costruito lo strumento di confronto cellulare, i ricercatori possono continuare a raccogliere dati su una varietà di specie per l’analisi. Man mano che vengono raccolti e confrontati più set di dati da più specie, i biologi saranno in grado di tracciare il percorso dei tipi di cellule in diversi organismi e la capacità di riconoscere nuovi tipi di cellule migliorerà.

“Se avessi solo spugne e poi vermi e perdessi tutto il resto”, ha detto Tarashansky, “è difficile sapere come si sono evoluti i tipi di cellule spugnose o come i loro antenati si sono diversificati in spugne e vermi”. “Vogliamo riempire il maggior numero possibile di nodi lungo l’albero della vita in modo da poter facilitare questo tipo di analisi evolutiva e trasferire la conoscenza tra le specie”.

Riferimento: “Mapping single-cell atlases Throughout Metazoa rivela l’evoluzione del tipo cellulare” Pubblicato da Alexander J. Tarashansky, Jacob M. Moser, Margarita Khariton, Penjiang Lee, Detlev Arendt, Stephen R. Kwake, Bo Wang, 4 maggio 2021, eLife.
DOI: 10.7554 / eLife.66747

Altri coautori di Stanford includono gli studenti laureati Margarita Khariton, Bingyang Lee e Stephen Kwik, professore di bioingegneria Lee Otterson e professore di fisica applicata e co-presidente di Chan Zuckerberg Biohub. Gli altri coautori provengono dal Laboratorio europeo di biologia molecolare e dall’Università di Heidelberg. Wang è anche membro della Stanford Bio-X e del Wu Cai Institute of Neurosciences. Kwik è membro di Bio-X, dello Stanford Cardiovascular Institute, dello Stanford Cancer Institute e del Wu Tsai Institute of Neurosciences.

Questa ricerca è stata finanziata da Stanford Bio-X, il Beckman Young Investigator Award e il National Institutes of Health. Wang e Kwik si baseranno su questo lavoro come parte dell’iniziativa Neuro-Omics finanziata dal Wu Tsai Institute of Neuroscience.