Tecnologia Científica

Bioengenheiros de Stanford desenvolvem algoritmos para comparar células entre espécies
Os pesquisadores criaram um algoritmo para identificar tipos de células semelhantes de espécies - incluindo peixes, ratos, platelmintos e esponjas - que divergiram por centenas de milhões de anos,
Por Allison Gasparini - 27/05/2021

As células são os blocos de construção da vida, presentes em todos os organismos vivos. Mas até que ponto você acha que suas células são semelhantes às de um camundongo? Um peixe? Uma minhoca?

Um algoritmo criado por pesquisadores de Stanford pode identificar tipos
de células semelhantes em espécies separadas por centenas de milhões de
anos de evolução. (Crédito da imagem: Getty Images)

Comparar tipos de células em diferentes espécies na árvore da vida pode ajudar os biólogos a entender como os tipos de células surgiram e como se adaptaram às necessidades funcionais de diferentes formas de vida. Isso tem sido de interesse crescente para os biólogos evolucionistas nos últimos anos porque a nova tecnologia agora permite o sequenciamento e a identificação de todas as células em organismos inteiros. “Há essencialmente uma onda na comunidade científica para classificar todos os tipos de células em uma ampla variedade de organismos diferentes”, explicou Bo Wang, professor assistente de bioengenharia da Universidade de Stanford.

Em resposta a esta oportunidade, o laboratório de Wang desenvolveu um algoritmo para vincular tipos de células semelhantes em distâncias evolutivas. Seu método, detalhado em um artigo publicado em 4 de maio na eLife , é projetado para comparar tipos de células em diferentes espécies.

Para sua pesquisa, a equipe usou sete espécies para comparar 21 pares diferentes e foi capaz de identificar os tipos de células presentes em todas as espécies, juntamente com suas semelhanças e diferenças.

Comparando tipos de células

De acordo com Alexander Tarashansky, um estudante graduado em bioengenharia que trabalha no laboratório de Wang, a ideia de criar o algoritmo surgiu quando Wang entrou no laboratório um dia e perguntou se ele poderia analisar conjuntos de dados do tipo célula de dois vermes diferentes que o laboratório estudava o mesmo tempo.

“Fiquei surpreso ao ver como são gritantes as diferenças entre eles”, disse Tarashansky, que foi o autor principal do artigo e é bolsista interdisciplinar da Stanford Bio-X . “Achamos que eles deveriam ter tipos de células semelhantes, mas quando tentamos analisá-los usando técnicas padrão, o método não os reconhece como semelhantes.”

Ele se perguntou se era um problema com a técnica ou se os tipos de células eram muito diferentes para combinar entre as espécies. Tarashansky então começou a trabalhar no algoritmo para combinar melhor os tipos de células entre as espécies.

“Digamos que eu queira comparar uma esponja com um humano”, disse Tarashansky. “Não está realmente claro qual gene de esponja corresponde a qual gene humano porque, conforme os organismos evoluem, os genes se duplicam, eles mudam, eles se duplicam novamente. E agora você tem um gene na esponja que pode estar relacionado a muitos genes em humanos. ”

Em vez de tentar encontrar uma correspondência de gene um-para-um, como os métodos anteriores para correspondência de dados, o método de mapeamento dos pesquisadores associa o gene da esponja a todos os genes humanos potencialmente correspondentes. Em seguida, o algoritmo prossegue para descobrir qual é o correto.

Tarashansky diz que tentar encontrar apenas pares de genes um-para-um limitou os cientistas que procuravam mapear tipos de células no passado. “Acho que a principal inovação aqui é que contabilizamos recursos que mudaram ao longo de centenas de milhões de anos de evolução para comparações de longo alcance.”

“Como podemos usar os genes em constante evolução para reconhecer o mesmo tipo de célula que também está em constante mudança em diferentes espécies?” Disse Wang, que é o autor sênior do artigo. “A evolução foi entendida usando genes e características do organismo, acho que agora estamos em um ponto de viragem emocionante para construir uma ponte sobre a balança, observando como as células evoluem.”

Preenchendo a árvore da vida

Usando sua abordagem de mapeamento, a equipe descobriu uma série de genes conservados e famílias de tipos de células entre as espécies.

Tarashansky disse que um destaque da pesquisa foi quando eles compararam células-tronco entre dois vermes muito diferentes.

“O fato de termos encontrado correspondências um a um em suas populações de células-tronco foi realmente emocionante”, disse ele. “Acho que basicamente desbloqueou muitas informações novas e empolgantes sobre como as células-tronco se parecem dentro de um verme parasita que infecta centenas de milhões de pessoas em todo o mundo.”

Os resultados do mapeamento da equipe também sugerem que há uma forte conservação de características de neurônios e células musculares, desde tipos de animais muito simples, como esponjas, até mamíferos mais complexos, como camundongos e humanos.

“Isso realmente sugere que esses tipos de células surgiram muito cedo na evolução animal”, disse Wang.

Agora que a equipe construiu a ferramenta para comparação de células, os pesquisadores podem continuar a coletar dados em uma ampla variedade de espécies para análise. À medida que mais conjuntos de dados de mais espécies são coletados e comparados, os biólogos serão capazes de rastrear a trajetória dos tipos de células em diferentes organismos e a capacidade de reconhecer novos tipos de células melhorará.

“Se você só tem esponjas e depois vermes e está perdendo tudo entre eles, é difícil saber como os tipos de células esponjosas evoluíram ou como seus ancestrais se diversificaram em esponjas e vermes”, disse Tarashansky. “Queremos preencher o máximo possível de nós ao longo da árvore da vida para poder facilitar este tipo de análise evolutiva e transferência de conhecimento entre as espécies.”

Outros coautores de Stanford incluem alunos de graduação Margarita Khariton e Pengyang Li, e Stephen Quake, o professor de bioengenharia de Lee Otterson e professor de física aplicada e co-presidente do Chan Zuckerberg Biohub. Outros co-autores são do Laboratório Europeu de Biologia Molecular e da Universidade de Heidelberg. Wang também é membro do Stanford Bio-X e do Wu Tsai Neurosciences Institute . Quake também é membro do Bio-X, do Stanford Cardiovascular Institute , do Stanford Cancer Institute e do Wu Tsai Neurosciences Institute.

Esta pesquisa foi financiada pela Stanford Bio-X, um prêmio Beckman Young Investigator e pelo National Institutes of Health. Wang e Quake desenvolverão este trabalho como parte da Iniciativa Neuro Omics financiada pelo Wu Tsai Neurosciences Institute .

 

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