El equipo aplicó dos redes neuronales convolucionales, o algoritmos, llamados DeepLoc y CycleNet, para analizar imágenes de millones de células de levadura vivas. El resultado fue un mapa completo que identifica dónde se encuentran las proteínas y cómo se mueven y cambian en abundancia dentro de la célula durante cada fase del ciclo celular.

"Encontramos que las proteínas que aumentan y disminuyen regularmente su concentración dentro de la célula tienden a participar en la regulación del ciclo celular, mientras que las proteínas con un movimiento predecible a través de la célula tienden a facilitar la implementación biofísica del ciclo", dijo Athanasios Litsios, primer autor del estudio. y becario postdoctoral en el Centro Donnelly de Investigación Celular y Biomolecular de la U of T.

El estudio fue publicado en la revista Cell. .

Se entiende por ciclo celular las etapas por las que avanza una célula para finalmente dividirse en células separadas. Es este proceso el que subyace a la proliferación de la vida y está en curso en todos los seres vivos.

A nivel molecular, el ciclo celular depende de la coordinación de muchas proteínas para llevar a la célula desde el crecimiento y la replicación del ADN hasta la división celular. La desregulación de las proteínas puede alterar el ciclo celular y su alteración puede provocar enfermedades como el cáncer.

Los investigadores observaron que alrededor de una cuarta parte de las proteínas de levadura mapeadas seguían patrones regulares de aparición y desaparición o movimiento a áreas específicas de la célula. La mayoría de las proteínas siguieron estos patrones de concentración o movimiento, pero no para ambos.

"Identificamos alrededor de 400 proteínas con localización sólo periódica durante el ciclo celular y alrededor de 800 con concentración sólo periódica", dijo Litsios. "Esto significa que las proteínas se regulan en múltiples niveles para garantizar que el ciclo celular se produzca según lo programado".

El equipo de investigación utilizó microscopía de fluorescencia para rastrear alrededor de 4.000 proteínas en imágenes de células de levadura para clasificar la fase del ciclo celular, así como la ubicación de las proteínas dentro de 22 áreas categorizadas de la célula, como el núcleo, el citoplasma y las mitocondrias. La identificación de la fase y la ubicación de las proteínas se automatizó mediante el uso de redes neuronales convolucionales, con una precisión de predicción de la fase del ciclo celular de más del 93 %.

"Analizamos imágenes de más de 20 millones de células de levadura vivas, que asignamos a diferentes etapas del ciclo celular mediante el aprendizaje automático", dijo Brenda Andrews, investigadora principal del estudio y profesora universitaria de genética molecular en el Centro Donnelly y la Facultad de Ciencias Temerty. Medicina.

"Luego desarrollamos y aplicamos un segundo proceso computacional para estudiar cómo las proteínas cambian en localización y concentración durante el ciclo celular. Este estudio produjo un conjunto de datos único que ofrece una visión a escala genómica de los cambios moleculares que ocurren durante la división celular".

"La célula de levadura es un gran modelo para la biología eucariota", afirmó Litsios. "Hay ciertas cosas que podemos hacer con células de levadura, pero no con otros organismos que son más simples o complejos. Podemos usar células de levadura para observar procesos a gran escala, lo que lo convierte en el organismo perfecto para estudiar el ciclo celular. con la esperanza de comprender mejor el ciclo celular humano."