Un equipo internacional de investigadores acaba de publicar el primer atlas transcriptómico de células de todo el cuerpo de primates no humanos del mundo en Nature, lo que representa un avance científico que podría llevar conducir al tratamiento de enfermedades que afectan a los seres humanos. Según Pura Muñoz-Cánoves, de la Universidad Pompeu Fabra, una de las autoras del estudio, “el esfuerzo realizado por nuestros colegas en China es extraordinario: han generado un atlas que abarca más de un millón de células de 45 tejidos del primate no humano (NHP) adulto Macaca fascicularis”.

Herramienta indispensable para prevenir enfermedades

Utilizando la plataforma de secuenciación de bibliotecas unicelulares DNBelab C4, desarrollada de forma independiente por el BGI-Research (una organización de secuenciación del genoma con sede en Shenzhen, China), los investigadores completaron el transcriptoma (conjunto de moléculas de ARN mensajero y de ARN no-codificante presentes en una célula o tejido concreto) unicelular de 45 tejidos y órganos de macacos de cola larga (cynomolgus), obteniendo un total de 1,14 millones de datos unicelulares e identificando 113 tipos de células principales. La tecnología propia de BGI-Research permitirá a los científicos llevar a cabo análisis unicelulares extensos y multidimensionales con enorme precisión.

La tecnología propia de BGI-Research permitirá a los científicos llevar a cabo análisis unicelulares extensos y multidimensionales con enorme precisión.

Los primates como los macacos son las especies más cercanas a los humanos en el árbol evolutivo. Al cartografiar el transcriptoma del macaco a nivel unicelular, los científicos disponen ahora de una base de datos, o biblioteca unicelular, que puede utilizarse para desarrollar métodos de diagnóstico y tratamiento de enfermedades, evaluar la eficacia de los fármacos clínicos, analizar la evolución celular entre especies y las funciones cognitivas avanzadas del cerebro.

Este mapeo de células individuales ha permitido al equipo identificar los tipos de células que pueden contribuir a causar diversas enfermedades en los humanos o hacer que los individuos sean más susceptibles a una determinada enfermedad. Por ejemplo, en el caso del Covid-19, la mayor manifestación de la enfermedad es la neumonía, porque el SARS-CoV-2 infecta a un pequeño grupo de células en el pulmón. Sin embargo, el mapeo unicelular del macaco también logró identificar ciertas células en otros tejidos que pueden infectarse en los primates. Esto podría ayudar a los médicos a entender dónde buscar signos de Covid-19.

Por otra parte, el mapeo unicelular también puede ayudar a identificar qué células metabolizan las calorías de la grasa, lo que facilitará a los investigadores la comprensión de los factores ocultos que contribuyen a la obesidad en humanos. Asimismo, este proceso podría ayudar a identificar qué células son las encargadas de regular los circuitos neuronales en el cerebro, lo que conduciría a posibles tratamientos para enfermedades neurológicas.“Este atlas va a ser muy valioso para comprender los tejidos que carecen de suficiente número de células, estableciendo comparaciones adaptativas entre especies y prediciendo la susceptibilidad a las enfermedades”, concluyen los investigadores.

El mapeo unicelular también puede ayudar a identificar qué células metabolizan las calorías de la grasa, lo que facilitará a los investigadores la comprensión de los factores ocultos que contribuyen a la obesidad en humanos.

El equipo está formado por investigadores del BGI-Research, la Universidad de Jilin y los Institutos de Biomedicina y Salud de Guangzhou (Academia China de Ciencias), junto con otros equipos pertenecientes a 35 instituciones internacionales, entre las que se encuentra la Universidad Pompeu Fabra (UPF) a través del Grupo de Investigación en Biología Celular del Departamento de Medicina y Ciencias de la Salud (MELIS), liderado por Pura Muñoz-Cánoves, catedrática de la UPF y profesora ICREA, CIBERNED y del Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares-CNIC.

Facebook Comments