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Modelos matemáticos de predicción de destinos celulares

30/09/2022
La Dra. Meritxell Sáez de IQS está llevando a cabo una línea de investigación sobre ‘Modelaje matemático de la biología del desarrollo embrionario’, con el objetivo de poder entender y predecir la toma de decisiones a nivel celular.
Modelos matemáticos de predicción de destinos celulares
Modelo matemático de biología del desarrollo embrionario

La generación de la diversidad celular durante el desarrollo de un embrión hasta convertirlo en adulto implica la diferenciación de células entre estados celulares discretos. En la década del 1940, el biólogo del desarrollo Conrad Hal Waddington introdujo la metáfora de un paisaje – landscape – para describir este proceso y que explica el desarrollo de una célula como una bola que rueda a través de valles, correspondientes a diferentes tipos celulares.

Basado en este modelo, la Dra. Meritxell Sáez del Departamento de Métodos Cuantitativos de IQS School of Engineering lleva a cabo una línea de investigación sobre “Modelaje matemático de la biología del desarrollo embrionario”, junto con el profesor David Rand, de la Universidad de Warwick, y el Dr. James Briscoe, del Francis Crick Institute de Londres. Los investigadores han conseguido convertir la metáfora de Waddington en un modelo de predicción de evolución celular.

Modelo matemático de biología del desarrollo embrionario

‘Landscape’ de Waddington
‘Landscape’ de Waddington.

De acuerdo al modelo propuesto por Waddington, una célula avanza en su desarrollo cruzando una serie de puntos que hacen que ‘tome decisiones’ hacia donde quiere evolucionar, convirtiéndose en más y más especializada.

El modelo matemático desarrollado por la Dra. Sáez y col. Busca entender ciertos sucesos a nivel molecular como respuesta a diversos estímulos, sin ir al detalle mecanístico, solo observando los sucesos que se dan, con el objetivo de poder predecir nuevos sucesos en respuesta a modificaciones de los estímulos.

Se trata así de un modelo matemático predictivo y dinámico, con un ‘landscape’ más sofisticado que pueda predecir el desarrollo celular – atravesando diferentes puntos de silla del gráfico – y que reproduzca el hecho que la célula acabe formado parte de un tejido o de otro – por ejemplo, predecir que una célula concreta pueda cavar formando parte del sistema medular o del tejido óseo vertebral –. Y todo esto dependerá del ‘pozo’ (atractor) del gráfico en el que acabe esta célula, hecho que a la vez depende de los sucesos y señales intracelulares que haya recibido.

Este complejo modelo está creado a partir de datos de estudios ‘in vitro’ en cuanto a células únicas, que dan información de expresión de algunas proteínas en diferentes tipos celulares, buscando encontrar un sistema ‘mapa – landscape’ que sea capaz de reproducirlo con parámetros adecuados que dependen de las señales.

Por ahora, este modelo matemático solo pretende predecir el comportamiento celular y entenderlo en profundidad. En un futuro, se podrían buscar aplicaciones concretas en ciertas áreas médicas, como por ejemplo estudios de mutaciones, o reprogramación celular.

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M. Saez, J. Briscoe, D.A. Rand, Dynamical landscapes of cell fate decisions, Interface Focus, 12, June 2022