Los científicos no han sido capaces de entender y predecir cómo las células se desarrollan en nuestros cuerpos, y este proceso es importante porque la evolución de las poblaciones de células son el núcleo de las infecciones resistentes a los fármacos y el desarrollo del cáncer, entre otras afecciones. Esta vez, un equipo de investigación americano ha desarrollado un modelo biológico sintético que valida las predicciones computacionales de como y donde cambian las células madres y con que rapidez lo hacen en presencia o ausencia de un determinado compuesto sea fármaco o un ingrediente natural.
El estudio dirigido por Gábor Balázsi, PhD, de la Universidad de Stony Brook, ha desarrollado este modelo que fue publicado en un artículo en la revista científica Molecular Systems Biology; las conclusiones citan que las redes neuronales de respuesta de estrés en las células, desempeñan un papel clave en la evolución celular y los procesos patógenos; esto impulsa la evolución de un módulo de red y su genoma del huésped, lográndose esto mediante uso de sintéticos a base de ingredientes naturales, métodos biológicos evolutivos creados por ordenador, y agentes experimentales físicos para integrar un circuito de dos genes sintéticos en un genoma de la levadura, que luego sigue su evolución.
Utilizando el conocimiento cuantitativo del circuito genético, desarrollaron dos modelos computacionales para predecir aspectos específicos de la dinámica evolutiva en seis condiciones ambientales diferentes. Luego, validaron experimentalmente las predicciones; la velocidad del genoma original que desapareción de la población de células, así como los tipos y número de mutaciones establecidas en cada condición ambiental.
Este método ayuda a simplificar y cuantificar el problema de enormes proporciones de predecir y prevenir la evolución de las células, inclusive la hipertrofia o la tonificación muscular; entonces, con esta construcción sintética insertada en las células de levadura, se pudo hacer una fracción deseada de células resistentes a fármacos o ciertos activos indeseados, y de crecimiento más lento. De esta manera, al saber la velocidad y los mecanismos de evolución, se pudo o se puede en un futuro crear poblaciones específicas utilizando el poder de la naturaleza para predecir la condición de las células físicas o redes neuronales.
Los investigadores validaron las predicciones computacionales permitiendo que las células evolucionen después de ajustar la expresión génica en la ausencia o presencia del estrés ambiental, que se define por medio de un antibiótico. Los investigadores explicaron que el trabajo podrá ayudar a los biólogos, o incluso a la industria nutrional en construir dispositivos biodisponibles que sean más resistentes a la degradación orgánica por evolución, de modo a producir medicamentos o suplementos más baratos, con biosensores, e incluso en un medio ambiente más limpio.
También podría servir como modelo para investigar y entender la evolución celular natural y la estabilidad del cuerpo, o la propia mente; esto nos permite observar o aprender como evolucionaría nuestro cuerpo en un sistema virtual, lo que nos ayudará a mantener en un futuro pistas de como comportarnos ante los patógenos, las células cancerosas, o incluso porqué no tener una apreciación de como responderá el cuerpo ante un determinado plan de entreno, previniendo la evolución de tipos de células dañinas, mortales, o incluso índices de grasa corporal, marcadores de estrés, o resistencia a la insulina, entre otros desequilibrios hormonales o enzimáticos.
Fuente
- Caleb González, Joe Christian J Ray, Michael Manhart, Rhys M Adams, Dmitry Nevozhay, Alexandre V Morozov, Gábor Balázsi. Stress‐response balance drives the evolution of a network module and its host genome. Molecular Systems Biology, August 2015