Uno de los descubrimientos científicos más definitorios en las últimas décadas es el desarrollo de células madre pluripotentes inducidas, que permite a los científicos revertir las células adultas de nuevo a un estado en blanco embrionario y luego manipularlas para convertirse en un tipo particular de tejido.

Pero ahora un nuevo modelo podría acabar con este proceso que consume tiempo, tomar el paso intermedio y programar directamente las células para que se conviertan en lo que queramos que sean.

«Las células en nuestro cuerpo siempre se auto-especializan», explica la investigadora en bioinformática Indika Rajapakse de la Universidad de Michigan.

«Lo que proponemos podría proporcionar un atajo para hacer lo mismo, para ayudar a cualquier célula a convertirse en un tipo de célula objetivo».

Las raíces del nuevo marco se remontan más allá del descubrimiento de las células madre pluripotentes inducidas en 20066 , cuando los investigadores del Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson en 1989 descubrieron cómo convertir las células de piel adultas en células musculares.

Lo hicieron al exponer las células a una proteína llamada factor de transcripción (TF), que ayuda a regular la expresión génica en las células, determinando cosas como el tipo de células en las que se convierten, además de la división celular, el crecimiento y la muerte.

En la investigación de 1989, el equipo trabajó con una molécula de TF llamada MyoD, y el equipo que descubrió la técnica para inducir células madre pluripotentes lo hizo manipulando células con TF llamadas POU5F1, SOX2, KLF4 y MYC.

Ahora, Rajapakse y sus colegas investigadores han llevado a cabo esa investigación sobre los TF y la han combinado con nuevos conocimientos sobre el ADN y las estructuras del genoma, para desarrollar un algoritmo matemático que dicen que predice con éxito los factores que reprograman las células.

En otras palabras, en lugar de usar solo uno o unos pocos TF para manipular las células hacia la diferenciación, su modelo se basa en representaciones tridimensionales del genoma (llamadas datos Hi-C) para trazar el tiempo y la secuencia correctos para inyectar TF para producir el tipos de células deseadas.

«Tenemos tantos datos ahora de la actividad del ARN y del factor de transcripción, y de los datos Hi-C de la configuración cromosómica que nos dice con qué frecuencia dos piezas de cromatina están una cerca de la otra, que creemos que podemos pasar de la configuración inicial de la célula al configuración deseada», dice Rajapakse.

Es un marco increíblemente emocionante que no solo podría ayudar hipotéticamente a producir todo tipo de tejidos necesarios, sino que también podría ayudarnos a revertir enfermedades como el cáncer y los trastornos genéticos al ayudarnos a reprogramar las mismas células que hacen que los tejidos sean malignos o peligrosos en algo benigno y seguro.

En este punto, el trabajo es en gran parte teórico y no se ha utilizado en el laboratorio, pero Rajapakse y su equipo ahora están buscando hacer eso y, al mismo tiempo, están publicando sus investigaciones para que otros científicos también puedan hacer uso del algoritmo, ya sea para combatir el cáncer o para llevar el modelo a otros campos.

«Este trabajo también tiene implicaciones importantes para la medicina regenerativa y la ingeniería de tejidos, ya que proporciona un modelo para generar cualquier tipo de célula deseada», explica uno de los miembros del equipo, el biólogo de células madre Max Wicha.

«También demuestra la belleza de combinar las matemáticas y la biología para desentrañar los misterios de la naturaleza».

Los hallazgos han sido publicados en Proceedings of the National Academy of Sciences.