Inteligencia artificial para mapear nuestras células

Según Denis Lafontaine, en las celdas encontramos un gran paisaje “Consistía en valles, montañas y ríos …”, eso es diciendo “Ciertos lugares donde tienen lugar funciones específicas”, Pero también miles de proteínas, que luego serían “Ciudadanos celulares”. Continuando con la metáfora, las comunidades proteicas de nuestras células pueden, por tanto, alojarse en ciudades, de mayor o menor tamaño, desde megaciudades hasta pequeñas aldeas. Al igual que los intercambios entre ciudades, Las comunidades de proteínas también interactúan entre sí. Tienen medios de comunicación y redes de intercambio ”., prosigue el investigador de la Universidad Libre de Bruselas y del Fondo de Investigación Científica. El equipo de científicos se basó en varias décadas de trabajo actual para formar el punto de partida de su estudio con el objetivo de Para comprender mejor las comunidades de proteínas y sus interacciones.

Uso de bases de datos de acceso abierto

Suponiendo que aún se desconozcan algunas comunidades de proteínas, el equipo de investigación prosiguió con el desarrollo Nuevo método de detección. Para ello, los científicos se han basado en el conocimiento almacenado en grandes conjuntos de datos. El primero es el resultado de una observación bajo un microscopio de fluorescencia de todas las proteínas celulares conocidas. Estos datos fueron recolectados gracias a la acción de anticuerpos que se colocan en presencia de las proteínas correspondientes, y revelaron la ubicación muy precisa de estas últimas en el interior de las células. Al documentar la localización de todas estas proteínas en una base de datos que se ha actualizado continuamente durante varios años, los científicos han desarrollado una gran herramienta para la investigación en esta área. Este mapeo molecular también está disponible en la plataforma Proteinatlas.

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El segundo conjunto de datos enumera todas las interacciones que las proteínas pueden tener entre sí. Para ello, el equipo de investigación “Se necesitan todas las proteínas de la célula una a una, utilizándolas como un gancho, para ver qué otras proteínas han sido capturadas”. Define Denis Lafontaine. Estos dos tipos de información (localización e interacciones) permiten predecir la función de cada proteína hasta cierto punto.

El papel de la inteligencia artificial en el mapeo celular

Como parte del estudio publicado en naturaleza temperamentalEntonces, los científicos combinaron los dos conjuntos de datos existentes utilizando inteligencia artificial. “Gracias al algoritmo y al trabajo de las redes neuronales, la máquina puede distinguir elementos de detalles que son imperceptibles a simple vista”Análisis de biólogos. Al incorporar todos los datos, los autores del estudio se dieron cuenta de que habían descubierto un nuevo nivel de información altamente precisa. “Hemos podido descubrir una serie de comunidades de proteínas previamente desconocidas. Al mapear células, es como si hubiéramos puesto el dedo en nuevos pueblos gracias a la superresolución”El investigador continúa.

Los verdaderos “fósiles moleculares” en el corazón de nuestras células, los ribosomas son las nanomáquinas responsables de la síntesis de todas nuestras proteínas.

Para confirmar la base de estas observaciones, fue necesario validarlas experimentalmente. Por ello, los científicos están particularmente interesados ​​en el estado de los ribosomas, este “Las pequeñas máquinas encargadas de producir proteínas, en cualquier célula viva de la Tierra”. Pero estas entidades, antes de que se puedan producir proteínas, deben construirse ellas mismas. Usando la tecnología de IA desarrollada para este trabajo, es probable que la comunidad de la proteína descubierta sea la que produzca los ribosomas. Para probar esto, los científicos eliminaron estas proteínas de la célula y, de hecho, notaron que los ribosomas ya no se producían. Un resultado que validó parcialmente las observaciones de la inteligencia artificial.

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Hacia enfoques de tratamiento más precisos

Este caso específico, aplicado a los ribosomas, está lejos de ser inútil. Si las células producen muchos ribosomas, esto facilita el desarrollo del cáncer. Si no hay suficientes ribosomas, se pueden desarrollar enfermedades similares a los ribosomas que afectan principalmente al cerebro y la sangre., explica el administrador de búsqueda. Por lo tanto, parece importante que los biólogos comprendan cómo se forman estos ribosomas, a nivel molecular, para anticipar enfermedades resultantes de un número inadecuado de ribosomas. Si esto es cierto para el caso de esta pequeña maquinaria proteica, también es cierto para todas las interacciones entre las proteínas de la célula: “Cuando las proteínas no se intercambian adecuadamente con sus socios, representa un riesgo significativo para la salud de las células y, por lo tanto, para el organismo”. Dennis Lafontaine continúa.

Personas sanas y enfermas

La celda consta de compartimentos especiales que llevan a cabo funciones especializadas. Aquí, dos células humanas sanas (izquierda) y enfermas (derecha) se ven bajo un microscopio fluorescente. El núcleo es rojo. En verde el núcleo (sitio de fabricación de ribosomas). La morfología del núcleo permite diagnosticar el estado de salud de la célula.

Debido a esto, un mapeo muy preciso puede ser muy útil para futuro de la medicina. Gracias a la precisión que permite la inteligencia artificial, se pueden estudiar con mayor facilidad los intercambios entre células, así como la ocurrencia de determinadas enfermedades, lo que, según el investigador, permite “Pensar mejor sobre los enfoques terapéuticos que deben desarrollarse para tratar enfermedades potenciales”. Por tanto, el análisis de enfermedades alcanza un nuevo nivel de precisión: “Hoy en día ya no solo observamos enfermedades a nivel de órganos, sino directamente a nivel molecular”., concluye el profesor Denis Lafontaine.

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Recursos :

  • Chen, Wai, Hotlin y col. Mapa multiescala de la estructura celular que incorpora imágenes de proteínas e interacciones. (2021) naturaleza temperamental, doi: 10.1038 / s41586-021-04115-9.
  • Lafontaine, Dr .; et al. El núcleo como condensador multifásico líquido. (2020) Revisiones de la naturaleza en biología molecular y celular.22, 165-182, doi: 10.1038 / s41580-020-0272-6.
  • Lafontaine, DL ARN no codificantes en la composición y función del ribosoma eucariota. (2015)
  • Ubicación del laboratorio: www.LafontaineLab.Com

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