Los procesos biológicos dependen de que las piezas del rompecabezas se unan e interactúen. Bajo ciertas circunstancias, estas interacciones pueden crear algo nuevo sin aportes externos. A esto se le llama autoorganización, como se ve en un banco de peces o en una bandada de pájaros. Curiosamente, el embrión de los mamíferos también se desarrolla de la misma forma. I PNASDavid Bruckner y Gaspar Tkasik del Instituto de Ciencia y Tecnología de Austria (ISTA) introdujeron un marco matemático que analiza la autoorganización desde células individuales hasta organismos multicelulares.
Cuando se desarrolla un embrión, es necesario producir muchos tipos de células con diferentes funciones. Por ejemplo, algunas células formarán parte del ojo y registrarán estímulos visuales, mientras que otras formarán parte del intestino y ayudarán a digerir los alimentos. Para determinar su función, las células se comunican constantemente entre sí mediante señales químicas.
Gracias a esta comunicación, durante el desarrollo todo está bien coordinado y coordinado, y sin embargo ningún control central se encarga de ello. Las células se autoorganizan colectivamente y se organizan mediante interacciones entre individuos. Cada célula responde a las señales de sus vecinas. Sobre la base de dicha autoorganización, el embrión de mamífero se desarrolla a partir de un óvulo fertilizado hasta convertirse en un organismo multicelular.
David Bruckner y Gaspar Tkak del Instituto de Ciencia y Tecnología de Austria (ISTA) han establecido un marco matemático que ayuda a analizar el proceso y predecir sus parámetros óptimos. Publicado en PNAS, este enfoque representa un lenguaje matemático unificador para describir la autoorganización biológica en el desarrollo embrionario y más allá.
Un embrión que se autoensambla
En la naturaleza, la autoorganización está a nuestro alrededor: podemos verla en bancos de peces, bandadas de pájaros o enjambres de insectos, e incluso procesos microscópicos organizados por células. David Bruckner, miembro de NOMIS y postdoctorado de ISTA, está interesado en obtener una mejor comprensión de estos procesos desde una perspectiva teórica. Su atención se centra en el desarrollo embrionario, un proceso complejo en el que la genética y las células interactúan entre sí.
Durante el desarrollo embrionario, una única célula fertilizada se convierte en un embrión multicelular con muchos orgánulos diferentes. “Durante muchas etapas de este proceso de desarrollo, el sistema no tiene ninguna señal externa que le diga qué hacer. El sistema tiene una propiedad intrínseca que le permite establecer patrones y estructuras”, dice Bruckner. “La propiedad intrínseca es lo que se llama autoorganización”. Incluso frente a factores impredecibles (lo que los físicos llaman “ruido”), los patrones embrionarios se forman de manera confiable y consistente. En los últimos años, los científicos han adquirido una comprensión más profunda de los detalles moleculares que impulsan este complejo proceso. Sin embargo, faltaba un marco matemático para analizar y cuantificar su desempeño. El lenguaje de la teoría de la información proporciona las respuestas.
Habilidades puente
“La teoría de la información es un lenguaje universal que describe la estructura y regularidad de conjuntos estadísticos, que son conjuntos de repeticiones del mismo proceso. El desarrollo embrionario puede verse como un proceso que reproduce el organismo activo. Produce productos que son muy similares pero no idénticos”. afirma Gašper Tkačik, profesor de ISTA y experto en el campo. Tkačik lleva mucho tiempo estudiando cómo se procesa la información en los sistemas biológicos, por ejemplo en el embrión de una mosca. “En el embrión temprano de mosca, los patrones no están autoorganizados”, continúa. “La abeja madre inyecta sustancias químicas en el óvulo que le indican a las células qué acciones tomar”. Dado que el grupo Tkačik ya había desarrollado un marco para este sistema, Brückner también desarrolló un marco para el embrión de mamífero. “Gracias a los conocimientos de Gašper en teoría de la información pudimos lograrlo”, afirma Bruckner entusiasmado.
¿Más allá del desarrollo fetal?
Durante el desarrollo embrionario, las células intercambian señales y están constantemente sujetas a fluctuaciones aleatorias e impredecibles (ruido). Por tanto, las interacciones celulares deben ser fuertes. El nuevo marco mide qué tan bien se optimizan estas interacciones para tolerar potencialmente el ruido. Utilizando simulaciones por ordenador de células que interactúan, los científicos exploraron las condiciones bajo las cuales un sistema puede lograr un resultado final estable a pesar de introducir fluctuaciones.
Aunque este marco ha demostrado ser exitoso en tres modelos de desarrollo diferentes que dependen de señales químicas y mecánicas, se necesitará trabajo adicional para aplicarlo a grabaciones experimentales de sistemas de desarrollo. “En el futuro queremos estudiar modelos más complejos con más parámetros y dimensiones”, afirma Tkačik. “Al cuantificar modelos más complejos, también podemos aplicar nuestro marco a patrones de señales químicas medidos experimentalmente en el embrión en desarrollo”, dice Bruckner. Para ello, ambos teóricos trabajarán estrechamente con los experimentadores.
