En los cuentos de hadas todo lo que se necesita para transformar una rana en un príncipe, un sirviente en una princesa o un ratón en un caballo es el movimiento de una varita mágica.

Pero en el mundo real transformar un ser vivo en otro no es tan fácil. Solo en los últimos años los científicos han descubierto cómo hacerlo, con diminutas células vivas individuales.

De hecho, el equipo que lo descubrió ganó el Premio Nobel, por descubrir cómo tomar una célula de piel humana común y transformarla en una célula madre, el mismo tipo de célula que se encuentra en los embriones. Con gran esfuerzo, estas células pueden crecer hasta convertirse en cualquier otro tipo de célula del cuerpo.

Y en la última década Esa técnica de transformación que requiere mucho tiempo ha abierto la puerta a descubrimientos sobre muchas enfermedades, desde defectos de nacimiento hasta cáncer.

Pero, ¿y si los científicos pudieran dar un paso más? y pasar directamente de la célula de la piel a cualquier otro tipo de célula?

Un nuevo papel en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias establece una forma de hacerlo, y evita todos los pasos intermedios involucrados en la otra técnica, que produce células madre pluripotentes inducidas.

En el papel, establecen una forma de aprovechar la gran cantidad de datos ahora disponibles sobre la actividad del ADN, y reprogramar células directamente. La fórmula también proporciona un plan para determinar la combinación óptima de factores y cuándo deben agregarse para lograr esta reprogramación. Usando esta fórmula, los autores pudieron deducir los factores que descubrió el equipo ganador del Nobel, un proceso que requirió muchos años de prueba y error.

El concepto, desarrollado por un equipo de científicos de la Universidad de Michigan junto con colegas de la Universidad de Maryland y la Universidad de Harvard, combina información biológica sobre la estructura del genoma y la expresión genética con un poco de matemáticas, utilizando un enfoque llamado control guiado por datos. Los autores del artículo incluyen Roger Brockett, Doctor. Anthony Bloch, presidente del departamento de matemáticas de Harvard y U-M, Doctor.

Aunque el artículo detalla un algoritmo para transformar células y predice con éxito factores que ya se conocen para reprogramar células, no prueba directamente la fórmula en el laboratorio. Los autores tienen planes de probar más a fondo su método, y espero que los científicos de Michigan y de todo el mundo puedan probarlo.

Si da fruto, predicen que podría tener aplicaciones que incluyen la regeneración de tejido enfermo o perdido, y lucha contra el cáncer.

"Las células de nuestro cuerpo se especializan naturalmente, "dice Indika Rajapakse, Doctor., el investigador de bioinformática y matemáticas de la UM que es el autor principal del nuevo artículo. "Lo que proponemos podría proporcionar un atajo para hacer lo mismo, para ayudar a que cualquier célula se convierta en un tipo de célula objetivo ".

Rajapakse señala que la idea de la reprogramación directa no es nueva. A finales de la década de 1980, un equipo dirigido por el difunto científico Harold Weintraub convirtió las células de la piel directamente en células musculares al bañarlas en un tipo de molécula que estimulaba la "lectura" de ciertos genes en el ADN de las células. Rajapakse se entrenó con el colega de Weintraub, Mark Groudine, Doctor. en el Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson.

El nuevo modelo se basa en esa idea, aprovechando también el poder de estas moléculas, llamados factores de transcripción o TF.

Pero en lugar de bañar todo el cultivo celular en un TF, Los científicos tienen como objetivo las células con TF específicos en momentos cruciales específicos de su vida útil. Presentan un modelo de control matemático para aprovechar toda la información que ahora se puede aprender sobre las células a nivel molecular, y combinarlo para trazar el tiempo y la secuencia para inyectar TF para obtener el tipo de célula deseado.

"Tenemos tantos datos ahora de ARN y actividad de factores de transcripción, y de los datos de Hi-C de la configuración cromosómica que nos dicen con qué frecuencia dos piezas de cromatina están cerca una de la otra, que creemos que podemos pasar de la configuración inicial de la celda a la configuración deseada, "dice Rajapakse.

La técnica Hi-C permite a los científicos rastrear la ubicación de, y contacto entre, porciones del complejo ADN / proteína llamado cromatina. Entonces, incluso si dos genes se encuentran muy separados en una cadena larga de ADN, pueden entrar en estrecho contacto entre sí cuando los bucles, Los hilos plegables terminan uno al lado del otro. Si uno de esos genes se "lee", puede producir un factor de transcripción que luego pone en movimiento la "lectura" del otro gen, y la producción de una determinada proteína que juega un papel clave en la transformación celular de alguna manera.

La cantidad de datos que se obtendrían al analizar estos "dominios de asociación topológica" en un solo tipo de célula es enorme. Pero las técnicas modernas de bioinformática facilitan la comprensión de todo esto.

El primer autor del artículo es Scott Ronquist, un doctorado estudiante que comenzó a trabajar con Rajapakse en el departamento de Medicina Computacional y Bioinformática como estudiante de pregrado en la U-M. Él y el ex becario postdoctoral Geoff Patterson, Doctor., dirigió el esfuerzo para utilizar la expresión génica y los datos de TAD generados en el laboratorio de Rajapakse y los datos de expresión génica y TF disponibles públicamente para probar su modelo. Pudieron ver patrones en los datos que reflejaban el ritmo de diferenciación celular normal.

Ahora, están trabajando para probar el modelo de forma proactiva, en el laboratorio de Max Wicha, MARYLAND., el Profesor Forbes de Oncología en Michigan Medicine, Centro médico académico de la U-M, y ex director del Centro Integral de Cáncer de la U-M.

"Este algoritmo proporciona un modelo que tiene importantes implicaciones para el cáncer, en el sentido de que creemos que las células madre cancerosas pueden surgir de células madre normales a través de vías de reprogramación similares, "dice Wicha, quien es coautor del artículo de PNAS. "Este trabajo también tiene importantes implicaciones para la medicina regenerativa y la ingeniería de tejidos, ya que proporciona un modelo para generar cualquier tipo de célula deseado. También demuestra la belleza de combinar las matemáticas y la biología para desentrañar los misterios de la naturaleza ".