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Pesquisadores organizam células-tronco com base em um modelo computacional

Pesquisadores organizam células-tronco com base em um modelo computacional

O Santo Graal dos avanços médicos é a capacidade de criar órgãos a partir das próprias células. Mas, para fazer isso, os pesquisadores precisam organizar as células-tronco em padrões previsíveis, o que tem sido uma grande luta.

A impressão 3-D é uma abordagem que os pesquisadores estão adotando para criar órgãos nas formas desejadas, mas outra nova depende da modelagem computacional e pode ser capaz de superar os desafios do passado.

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O aprendizado de máquina pode ajudar a desenvolver órgãos fora da placa de Petri

Cientistas dos Institutos Gladstone e da Universidade de Boston criam um modelo computacional para fazer com que as células-tronco tomem a forma que desejam. A técnica poderia algum dia ser usada para criar órgãos. Seu trabalho foi publicado em jornal Sistemas Celulares.

Pesquisadores de todo o mundo têm usado células-tronco pluripotentes induzidas ou IPS, que são semelhantes às células-tronco encontradas em um embrião, para desenvolver órgãos em placas de Petri. Essas hastes podem ser moldadas e moldadas para se tornarem corações e até cérebros. Eles já estão sendo usados ​​em transplantes e para modelar doenças. Mas eles não são o mesmo que criar um órgão tridimensional e funcional.

"Apesar da importância da organização para o funcionamento dos tecidos, nós, como cientistas, tivemos dificuldade em criar tecidos em um prato com células-tronco", disse Ashley Libby, estudante de graduação no Programa de Biologia de Células-Tronco e Desenvolvimento da UC San Francisco e co-autora o novo jornal, que trabalhou no projeto com David Joy, um estudante graduado do Programa de Pós-Graduação em Bioengenharia da UC Berkeley e UC San Francisco (BioE). "Em vez de um tecido organizado, geralmente obtemos uma mistura desorganizada de diferentes tipos de células."

Os pesquisadores contam com o sistema de edição de genes CRISPR / Cas9

Isso fez os pesquisadores se perguntarem se poderiam prever o arranjo exato das células, aplicando seu entendimento de que bloquear a expressão de dois genes diferentes muda o layout das células iPS em uma placa de Petri. Mas testar todas as combinações levaria muito tempo, então os pesquisadores se uniram ao Belta Lab para criar um modelo de computação.

Os pesquisadores usaram um sistema de edição de genes CRISPR / Cas9 e realizaram diferentes experimentos. Os dados foram inseridos em um programa de aprendizado de máquina projetado para localizar padrões nos dados.

"O poder deste modelo é que ele pode gerar milhares de pontos de dados simulando coisas que podem levar meses para eu fazer em um laboratório", disse Libby. As simulações geraram um conjunto de condições que poderiam levar ao arranjo das células que eles desejavam. Depois de testar as disposições, eles descobriram que o sistema de aprendizado de máquina estava correto.

"Fiquei maravilhado quando vi os resultados pela primeira vez", disse Bruce Conklin, MD, pesquisador sênior de Gladstone que também trabalhou no novo estudo. "Modelar o comportamento celular é o Santo Graal da biologia e este artigo dá um passo importante para fazer isso."


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