En el campo de la biología todavía hay algunas preguntas que uno podría pensar que fueron resueltas hace tiempo. Por ejemplo: ¿cuántas células hay en el cuerpo humano?

“Si lo buscas en Google, el número que usualmente aparece es 200”, dijo Jay Shendure, genetista de la Universidad de Washington. “Pero eso me parece ridículamente bajo”. Científicos como él quieren desarrollar un catálogo más completo.

Sin embargo, se estima que hay hasta 37 billones de células en el cuerpo humano. Los sistemas tradicionales para identificar los tipos de células –como trazar su forma en un microscopio– son demasiado lentos y básicos para esa labor.

Shendure y sus colegas publicaron el 17 de agosto pasado un reporte que describe un método más rápido para realizar ese “censo” celular. En vez de inspeccionar una a la vez, midieron la actividad de los genes de 42.035 células a la vez.

Aunque sigue estando en una fase experimental, los expertos dijeron que el método podría convertirse en una herramienta básica para catalogar todos los tipos de células del cuerpo de los seres humanos.

“Es un trabajo realmente importante”, dijo David Miller, biólogo celular de la Universidad de Vanderbilt y quien no estuvo involucrado en el estudio. “Con este enfoque puedes lograr mucho más haciendo menos trabajo y usando mucho menos dinero”.

En el laboratorio los científicos distinguen fácilmente entre una célula muscular y una nerviosa. Pero esas categorías abarcan muchos diferentes tipos de células.

Puede que una muscular sea de músculo esquelético, como las usadas para caminar o levantar un vaso. O puede que sea una célula de músculo liso, como la del intestino delgado. Nuestros corazones están hechos de células musculares especiales, conocidas como cardiomicitos.

Y de estas también hay tipos diferentes. Algunas se encargan de contraer las cámaras para el bombeo de sangre, por ejemplo, mientras que otras conducen los impulsos eléctricos al corazón.

En términos genéticos, todas las células de un cuerpo son idénticas: todas tienen los mismos 20.000 y pico genes, por ejemplo. Lo que distingue a cada tipo es la combinación de los genes que usa la célula para la síntesis proteica.

El primer paso del proceso es la replicación del gen con ARN. La célula usa esa molécula como la base para construir una proteína. Shendure y sus colegas pensaron que quizá la colección tan distinta de moléculas de ARN dentro de una célula serviría como la clave para saber qué tipo de célula es. Para medir el ARN, desarrollaron una especie de “códigos de barra” molecular.

Lo primero que hicieron fue meter miles de células a cientos de “pozos” miniatura; cada uno de estos contenía identificadores que se adjuntaban a las moléculas de ARN en las células.

El proceso se repetía dos o tres veces hasta que cada célula tuviera una combinación única de identificadores. Luego, Shendure y sus colegas abrían las células para leer las secuencias.

Esos “códigos de barra” les permitieron ver cuáles genes estaban activos dentro de cada célula; las del mismo tipo comparten muchos de los genes.

“Se nos ocurrió este esquema que nos permite ver una gran cantidad de células al mismo tiempo sin tener que aislar cada una por separado”, dijo Shendure.

Él y sus colegas apodaron al método sci-RNA-seq, una abreviación de secuenciación de ARN con índices combinados unicelulares. Para probarlo intentaron clasificar cada célula en una lombriz, Caenorhabditis elegans.

Los científicos ahora saben más a nivel celular de la C. elegans que de cualquier otro animal. Desde los años sesenta el biólogo Sydney Brenner la había estudiado hasta convertirla en un modelo para el desarrollo biológico. Le dio seguimiento, junto con generaciones posteriores de científicos, desde que pasaba de un ser unicelular a uno de 1000 células y clasificó cada una con ayuda de un microscopio.

Shendure y sus colegas querían ver cómo se comparaban los resultados del sci-RNA-seq con décadas de investigación. Criaron a 150.000 larvas de C. elegans y después las rociaron con químicos que las separaron en células individuales (cada larva tiene 762 células). Después pusieron los clasificadores del ARN en todas las células.

Usando el nuevo método, los científicos pudieron identificar 27 tipos de células que ya habían sido vistas en estudios anteriores. Pero también pudieron clasificarlas en grupos más pequeños con patrones ligeramente distintos de actividad genética.

Por ejemplo, identificaron 40 tipos de neuronas distintas, incluidas unas muy poco comunes. En algunos casos solo una de esas neuronas se desarrolla en cada lombriz.

“Me emocionó porque funcionó muy bien; descubrieron resultados que serán muy valiosos para mí y todo el campo”, dijo Cori Bargmann, experto en C. elegans de la Universidad Rockefeller.

Por ahora, el sci-RNA-seq se queda corto al captar la complejidad entera de los tipos celulares, incluso cuando se trata de un animal tan sencillo.

Shendure y sus colegas no pudieron emparejar algunos de los grupos neuronales con tipos de células conocidos y tampoco encontraron la mayoría de los 118 diferentes tipos de neuronas que ya habían documentado los estudios anteriores.

“No consideramos que esto sea el proyecto completo”, dijo Shendure.

Sin embargo, Sarah Teichmann, bióloga celular del Wellcome Trust Sanger Institute que no estuvo involucrada en el estudio, dijo que el reporte deja ver la rapidez con la que ha avanzado el campo de la tipificación celular. Apenas en 2009 los científicos pudieron medir la actividad genética en una sola célula, por ejemplo.

Esos avances serán determinantes para el éxito del Atlas de las células humanas, una iniciativa internacional coliderada por Teichmann. Los investigadores buscan crear un catálogo completo de cada tipo de célula en el cuerpo humano. Aviv Regev, el otro líder del proyecto junto con Teichmann y biólogo computacional en el Instituto Broad y el MIT, dijo que las diferencias entre el cuerpo humano y la C. elegans requerirán desarrollar estrategias distintas.

Por ejemplo, no sería factible disolver los cuerpos humanos con químicos para separarlos en las 37 billones de células y analizarlas todas de golpe.

“La iniciativa del atlas funcionará por medio de órganos, tejidos y sistemas”, dijo Regec.

No obstante, sci-RNA-seq sí podría convertirse en una herramienta útil para el trabajo con humanos. “El beneficio principal es que se puede hacer a escala para capturar muchas más células en un solo experimento”, dijo Teichmann. “Es un enfoque elegante y posiblemente muy poderoso”.

Fuente: The New York Times