Por: Lorena López-Galvis
El cuerpo humano está formado por un numero enorme de células, se estima que poseemos 3.72 × 1013 células (37.2 millones de millones de células) de las cuales una persona promedio puede tener 50 mil millones de células adiposas y 2000 millones de células musculares en el corazón [1]. La organización celular es la que permite la formación de tejidos y órganos como el cerebro, los pulmones, el hígado. Sin embargo cuando se inspecciona más de cerca cualquier órgano el tipo celular que lo forma no es solo uno, cada órgano posee células epiteliales, neuronales, hematopoyéticas, adiposas, etc que al conectarse como una red le imprimen el rol funcional a cada órgano. Cambios en cualquiera de estas células desencadenan diferentes reacciones en el tejido y posteriormente en los órganos, y por ende, muchas de las enfermedades inician así, solo con una falla en una célula que posteriormente puede propagarse a células vecinas o ir más allá a órganos vecinos, como lo es el cáncer en etapas iniciales y en condiciones de metástasis. Investigar el estado inicial de dicha célula alterada abriría nuevas perspectivas para el entendimiento de la enfermedad y como las distintas etapas de desarrollo de dicho fenotipo desencadenan masivamente una condición no deseable en el organismo.
La era genómica (estudio de genes y genomas completos) y el desarrollo continuo de tecnologías que mejoran tanto en resolución como en precisión, ha permitido encontrar, a nivel de cambios en la estructura molecular y celular, muchos agentes causantes de enfermedades. Sin embargo este enfoque sistemático ha analizado las células en masa, ya que se toman partes de tejidos formados por poblaciones de células de distinto origen o en diferentes momentos celulares (estadios) lo cual, al tiempo que reduce la posibilidad de identificar diferencias entre las células del tejido y también aísla a dichas células de su entorno impidiendo la comunicación celular. Es en esta comunicación donde hay información muy valiosa en cuanto a cómo progresan los estadios celulares o cómo se lleva a cabo el progreso hacia el desarrollo de enfermedades [2, 3]. En los últimos cinco años, el desarrollo de tecnologías enfocadas a decodificar genomas (secuencia de ADN) y transcriptomas (expresión de genes) de única célula (single-cell ‘omics’) ha permitido entender cómo aunque un tejido tenga el mismo tipo celular, todas las células que lo forman no se comportan de manera igual, es decir, su huella digital a nivel de genoma o de transcriptoma varia. De esta variación se puede interpretar el desarrollo de una enfermedad como el cáncer, la cual solo requiere de una célula que cambie su estadío hacia un estado de proliferación celular descontrolado y a partir de esto se desarrolla un tumor. Codificar y entender esa base de la diferenciación celular es lo que persigue la iniciativa Human Cell Atlas (HCA-Atlas Celular Humano).
Tomado de: Broad Institute, Research highlights: Human Cell Atlas. https://www.broadinstitute.org/research-highlights-human-cell-atlas
La iniciativa fundada por el Wellcome Trust Sanger Institute del Reino Unido y Broad Institute (MIT and Harvard University) de Estados Unidos y apoyada por el Chan Zuckerberg Biohub, tuvo su inicio el pasado Octubre donde se presentó el proyecto y se buscó el apoyo internacional de científicos, biólogos, físicos, bioinformáticos, médicos, matemáticos, ingenieros de software y computación. A la iniciativa se asociaron el Weizmann Institute of Science (Israel), Stanford University (EEUU), Memorial Sloan Kettering Cancer Institute (EEUU), University of Toronto (Canadá), RIKEN (Japón), German Cancer Research Center (Alemania), Hubrecht Institute (Países Bajos), Karolinska Institutet (Suecia), entre otros [4].
Bajo esta perspectiva, el atlas celular humano busca catalogar y definir las bases moleculares de los diferentes arquetipos celulares teniendo en cuenta los numerosos tipos y localizaciones de dichas células en el ser humano. Esto va a permitir la generación de una identidad para cada tipo celular y adicionalmente la definición de las conexiones de las diferentes células en un mapa tridimensional de comunicación celular. El establecimiento de la red de comunicación entre los diferentes sistemas que conforman el cuerpo humano permitirá entender como los cambios en dicha red están asociados con la presencia o ausencia de enfermedades, con el fin último de mejorar las herramientas para el diagnóstico, monitoreo y tratamiento de dichas condiciones [5].
La base para la investigación en esta iniciativa parte de elementos tecnológicos avanzados que requieren seguir progresando en precisión y resolución. Las tecnologías recientes para secuenciación tanto de DNA como RNA en célula-única (scDNA seq – single cell DNA sequencing – y scRNA seq – single cell RNA sequencing) han permitido estudiar sistemáticamente células particulares de un tejido. Estas técnicas que iniciaron siendo muy costosas para una única célula, ahora resultan en avances hacia la secuenciación de RNA en paralelo (muchas células únicas en un mismo plato de reacción) como lo es Drop-Seq [6] e InDrop [7] las cuales han reducido los costos sustancialmente. Así mismo la integración de estas metodologías con el poder computacional, microscopios y tecnologías conocidas, han permitido incluir información sobre sublocalización a nivel tisular y celular, permitiendo la generación de nuevas técnicas de visualización de información celular por imagenología como MERFISH [8], secuenciación directa in situ e.g. FIS-SEQ [9], reconstrucción tisular por medios computacionales e.g. Tomo-Seq [10], Seurat [11], entre otros.
Dentro de las aplicaciones del HCA está la recolección de información acerca del sistema inmune y de cómo las células encargadas de la defensa del organismo reaccionan contra patógenos. El caso de las células inmunitarias es muy especial pues éstas se originan en el timo y la medula ósea, posteriormente inician las respuestas en los ganglios linfáticos y el bazo pero su accionar puede estar en lugares como la piel, mucosas intestinales, etc. El reto es entender como el sistema inmune reacciona al ser estimulado ya que su potencial solo se puede identificar bajo un ataque de un patógeno infeccioso o de respuesta inflamatoria. Parte de este camino ya se ha facilitado con el immgenH (Immunological Genome Project) basado en estudios en ratón y que permitirá ampliar la información en investigaciones de células únicas del hombre [5]. Asociado con esta propuesta están los estudios en tejido epitelial, ya que este tejido cumple funciones de protección, sensado, secreción, absorción, transporte y conexión. De esta manera resulta muy importante definir las características de cada tipo de célula epitelial tanto para el desarrollo de los diferentes órganos, como para definir el mecanismo molecular por el cual el cuerpo siente el ambiente y reacciona a él sobre todo en el caso de patologías.
Otro ejemplo, está constituido por los esfuerzos para entender al cerebro como unidad estructural formado por al menos 86 billones de neuronas. Este proyecto se ha compilado en el Allen Brain Atlas (iniciativa del NIH – National Institute of Health en EEUU) [12] usando ratones como objeto de estudio. Más información y datos de otros proyectos relacionados con scDNA y scRNA seq en desarrollo cerebral y redes neuronales se alojaran en este atlas. De igual manera los avances en el entendimiento celular del desarrollo fetal como parte del Human Fetal Cell Atlas (HFCA-Atlas celular del feto humano) que ha usado embriones y fetos de hasta 22 semanas de gestación, mostrará la colección de tipos celulares y estados celulares que llevan a que una célula fecundada se divida y se diferencie en un feto. Esta información es crucial para entender enfermedades como el cáncer, en las cuales una célula maligna usa la programación de desarrollo celular para su crecimiento y sobrevivencia [5].
En la misma línea de investigación, el HCA busca definir los patrones genéticos y de expresión de genes de las células malignas que derivan en cáncer, teniendo en cuenta la gran variación a nivel de tipos de tumor, tipos de células en el tumor y tipos de tumores en cada paciente lo cual iluminaría el camino a terapias más eficientes y dirigidas que permitan entender el desarrollo de resistencia a fármacos y por ende la recurrencia de tumores cancerosos [5].
El HCA se muestra como una propuesta con un alto potencial a nivel de desarrollo de tecnologías pero principalmente a nivel de aplicaciones médicas esperando que el avance en diagnóstico y tratamiento de enfermedades se mueva a pasos agigantados bajo un esfuerzo internacional, apalancado con fondos del fundador de Facebook y de su esposa quienes por medio del Chan Zuckerberg biohub buscan “ayudar a curar, prevenir o manejar todas las enfermedades en los niños, su misión es inventar el futuro de la investigación en ciencias de la vida” [13].
Referencias
[1] Bianconi E, Piovesan A, Facchin F, Beraudi A, Casadei R, Frabetti F, Vitale L, Pelleri MC, Tassani S, Piva F, Perez-Amodio S, Strippoli P, Canaider S. (2013). An estimation of the number of cells in the human body. Ann Hum Biol. 2013 40(6):463-71.
[2] Gawad C, Koh W & Stephen R. Quake (2016). Single-cell genome sequencing: current state of the science. Nature Reviews Genetics 17, 175–188
[3] Kanter I & T Kalisky (2015). Single Cell Transcriptomics: Methods and Applications. Front Oncol. 5: 53.
[4] https://www.humancellatlas.org/members
[5] https://www.humancellatlas.org/
[6] Macosko, EZ, Basu A, Satija R, Nemesh J, Shekhar K, Goldman M, Tirosh I, Bialas AR, Kamitaki N4, Martersteck EM, Trombetta JJ, Weitz DA, Sanes JR, Shalek AK, Regev A, McCarroll SA. (2015). Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell 161(5):1202-14
[7] Klein AM, Mazutis L, Akartuna I, Tallapragada N, Veres A, Li V, Peshkin L, Weitz DA, Kirschner MW. (2015). Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to embryonic stem cells. Cell 161(5):1187-201.
[8] Chen F, Tillberg PW, Boyden ES. (2015a). Optical imaging. Expansion microscopy. Science 347, 543-548.
[9] Lee JH, Daugharthy ER, Scheiman J, Kalhor R, Yang JL, Ferrante TC, Terry R, Jeanty SS, Li C, Amamoto R, et al. (2014). Highly multiplexed subcellular RNA sequencing in situ. Science 343, 1360-1363.
[10] Junker JP, Noel ES, Guryev V, Peterson KA, Shah G, Huisken J, McMahon AP, Berezikov E, Bakkers J, van Oudenaarden A. (2014). Genome-wide RNA Tomography in the zebrafish embryo. Cell 159, 662-675.
[11] Satija R, Farrell JA, Gennert D, Schier AF, Regev A. (2015). Spatial reconstruction of single-cell gene expression data. Nature biotechnology 33, 495-502.