Gracias a una nueva tecnología llamada Moscot (“Transporte óptimo unicelular multiómico”), los investigadores ahora pueden observar millones de células simultáneamente a medida que se desarrollan en un nuevo órgano, por ejemplo, el páncreas. Este método innovador ha sido desarrollado por un equipo de investigación internacional dirigido por Helmholtz Munich y publicado en una revista líder. la naturaleza
Hasta ahora, los biólogos sólo tenían una comprensión limitada de cómo se desarrollan las células en su entorno natural, por ejemplo, cuando forman un órgano en un embrión. “Los métodos existentes sólo proporcionan instantáneas de unas pocas células o no pueden correlacionar los procesos dinámicos en el espacio y el tiempo”, dijo Dominique Klein, uno de los autores principales del estudio, doctorado en el Instituto Helmholtz de Biología Computacional de Múnich e investigador de la Universidad de Munich. la Universidad Técnica de Munich (TUM). “Esto ha limitado en gran medida nuestra comprensión de las complejas interacciones durante el desarrollo de órganos y los procesos patológicos”.
Moscot mapea el desarrollo celular en órganos y organismos
Junto con un equipo interdisciplinario dirigido por Giovanni Palla (Helmholtz Munich), Marius Lange (ETH Zurich), Michal Klein (Apple) y Zoe Piran (Universidad Hebrea de Jerusalén), Dominik Klein desarrolló Moscot. El equipo se basó en una teoría desarrollada en el siglo XVIII: la teoría del transporte óptimo, que explica cómo las mercancías se pueden mover de un lugar a otro para minimizar el tiempo, la energía o el costo y poder moverse de manera más eficiente. La aplicación del transporte óptimo a dos poblaciones de células estaba anteriormente limitada por el tamaño de los conjuntos de datos biomédicos. Este obstáculo se ha superado gracias a los avances de la inteligencia artificial, en los que ha influido significativamente el coautor Marco Cuttori (Apple). “Hemos adaptado nuestros modelos matemáticos para representar con precisión la información molecular y la posición de las células en el cuerpo durante su desarrollo”, dice Klein. Cómo cambian las células de un estado a otro. Esto ahora hace posible observar millones de células simultáneamente, con una precisión antes inimaginable.
Moscot permite el mapeo multimodal de células individuales en tejidos nativos y desempeña un papel importante en los procesos biológicos dinámicos. Conecta millones de células a lo largo del tiempo, vinculando cambios en la expresión genética con decisiones celulares. La implementación de Moscot tiene como objetivo proporcionar a los biólogos una interfaz intuitiva para analizar grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos complejos. Además, Mascot captura de forma precisa y simultánea el estado molecular de una gran cantidad de células y describe su crecimiento en el espacio y el tiempo. Esto hace posible por primera vez rastrear y comprender mejor procesos celulares complejos en organismos completos y dentro de organismos.
Nuevos conocimientos en la investigación del páncreas y la diabetes.
La aplicación de Mascot ha aportado nuevos conocimientos a la investigación pancreática: el equipo logró mapear el desarrollo de las células productoras de hormonas en el páncreas basándose en mediciones multimodales. Basándose en estos hallazgos, los científicos ahora pueden analizar en detalle los mecanismos subyacentes de la diabetes. El profesor Heiko Leckert, director del Instituto de Investigación sobre Diabetes y Regeneración de Helmholtz Munich, dice: “Este nuevo enfoque de los procesos celulares abre oportunidades para terapias dirigidas que aborden las causas subyacentes de las enfermedades en lugar de solo tratar los síntomas”. Coautor del estudio con el Prof. Fabien Thies.
Un punto de inflexión en la investigación médica
Fabian Theiss, director del Instituto Helmholtz de Biología Computacional de Múnich y profesor de la TUM, destaca la importancia de Mascot para la investigación biomédica: “Mascot está cambiando la forma en que entendemos y utilizamos los datos biológicos. “Esto nos permite no sólo captar la dinámica celular de forma extraordinaria, detalle, sino también para hacer predicciones precisas sobre la progresión de la enfermedad, con el objetivo de desarrollar terapias personalizadas”.
Para Thies, la mascota es un ejemplo perfecto de cooperación interdisciplinaria: “La combinación exitosa de matemáticas y biología en este proyecto muestra de manera impresionante lo importante que es la cooperación entre diferentes disciplinas para lograr logros científicos reales. Heiko Licker Gracias a la estrecha colaboración con el equipo dirigido “Por el Centro de Diabetes Helmholtz, pudimos confirmar las predicciones de Mascot mediante experimentos de laboratorio”.
Más información: moscot-tools.org
