La célula es la unidad estructural y funcional de todos los seres vivos descubiertos hasta la fecha. Se estima que un ser humano adulto está formado por 30 trillones de células. Estas células no son todas idénticas, sino que se pueden distinguir cientos de tipos celulares, como las células epiteliales de la piel, las células musculares estriadas que forman los músculos esqueléticos o las neuronas que forman parte del sistema nervioso central. La organización de las células en estructuras más complejas da lugar a todos los tejidos, órganos y sistemas que componen el cuerpo humano.
Todas las células que componen a un ser humano se originan a partir de una célula inicial, llamada cigoto, que, mediante un proceso de división celular conocido como mitosis, da lugar a dos células filiales que tienen la misma información genética o genoma y, por tanto, los mismos genes que la célula inicial. Este proceso se repite en cada una de las células filiales y así sucesivamente hasta formar al individuo completo, en un proceso conocido como desarrollo embrionario.
Sin embargo, los tipos celulares difieren en su forma, su localización, su función y su relación con otras células. Esto se debe a que, a pesar de que todas las células tienen los mismos genes, no todos los genes están activos en todos los tipos celulares. El genoma humano contiene unos 20 mil genes que codifican proteínas y unos 16 mil genes que codifican moléculas de ARN con función propia. Algunos genes están activos en todas las células del organismo, ya que están implicados en procesos esenciales para la supervivencia de toda célula humana. Otros, en cambio, sólo están activos en uno o varios tipos celulares.
Cada tipo celular expresa o transcribe (es decir, tiene activo) un conjunto específico de genes. Por ejemplo, el gen MYOD1 codifica una proteína que es un regulador maestro del músculo esquelético, es decir, si este gen se activa en una célula durante el desarrollo embrionario temprano, esa célula estará destinada a producir células musculares estriadas. Otro ejemplo es el gen TYR, que codifica la enzima tirosinasa, responsable de la producción de melanina en los melanocitos, un tipo celular de la piel, el pelo y el iris y cuyo color será más oscuro cuanto mayor sea la producción de melanina.
En las últimas décadas, la emergencia de nuevas y mejoradas tecnologías de secuenciación del ADN han propiciado el desarrollo próspero de los proyectos genómicos, siendo uno de los hitos más conocidos por el público general la publicación en 2004 del primer borrador del genoma humano. Tanto este primer borrador como miríadas de proyectos y estudios posteriores han arrojado luz sobre cómo funcionan muchos genes en los distintos órganos y tejidos. Sin embargo, las interacciones causales entre genes siguen estando casi inexploradas, pese a que son las responsables de definir la identidad de cada célula, marcando las diferencias entre, por ejemplo, una célula muscular y una neurona.
Las células se valen de las interacciones causales entre genes para representar internamente el estado del complejo ambiente en el que viven y elaborar respuestas a los cambios ambientales que les permitan seguir funcionando correctamente. Fundamentales en este proceso son los factores de transcripción, productos de ciertos genes que pueden regular la actividad de otros genes, apagándolos o encendiéndolos en función de las señales procedentes del exterior y del interior de la célula. Así se constituyen las llamadas redes de regulación transcripcional.
Tanto la naturaleza del cáncer como su talón de Aquiles radican en alteraciones de estos mecanismos, que en última instancia se traducen en relaciones anómalas entre los genes. Debido a las propiedades topológicas de las redes de regulación transcripcional, los ataques farmacológicos aleatorios no suelen ser efectivos cuando se quiere atacar de forma selectiva a un tumor sin comprometer la vida del paciente. Esto se debe a que estas redes presentan una estructura jerárquica en la que la mayoría de genes no regulan a otros genes o regulan pocos genes y un número reducido de genes, conocidos como reguladores maestros, controlan el funcionamiento de la mayor parte de la red. Así, ataques selectivos dirigidos contra reguladores maestros específicos del tumor podrían resultar en terapias antitumorales eficaces.
Actualmente, existe una tecnología conocida como secuenciación de células individuales o single-cell sequencing que permite caracterizar la actividad de los genes en cada una de las células que componen una biopsia, por ejemplo, tomada de un posible tumor. Gracias a esta tecnología, es posible estudiar células tumorales que estén en estadios muy tempranos del proceso de tumorigénesis, clasificándolas y diferenciándolas de células sanas.
Utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial diseñados para el descubrimiento de relaciones causales se pueden determinar las relaciones causales entre genes en las células tumorales y encontrar los reguladores maestros característicos de cada tipo de cáncer. Una vez encontrados, se pueden ensayar multitud de fármacos cuyo efecto inhibidor frente a estos genes ya se conozca. Entre los algoritmos de descubrimiento causal destacan las redes bayesianas gaussianas, una clase de modelo gráfico probabilístico que permite representar de manera intuitiva las relaciones causales entre genes, así como realizar predicciones del comportamiento de la red cuando aumenta o disminuye la actividad de algunos genes.
El alumno del Máster en Inteligencia Artificial de la Universidad Internacional de Valencia y Doctor en Biología Fundamental y de Sistemas por la Universidad de Granada, Ricardo Lebrón Aguilar, está actualmente investigando el uso de datos de secuenciación de células individuales y de algoritmos de descubrimiento causal para facilitar el desarrollo de terapias contra el cáncer de mama y el carcinoma hepatocelular, bajo la dirección del Dr. Gherardo Varando del Departamento de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Copenhague.
Si bien aún son necesarias muchas mejoras metodológicas para alcanzar este ambicioso objetivo, las pruebas de concepto llevadas a cabo hasta la fecha auguran un próspero futuro a esta línea de investigación que, de manera altruista, están desarrollando ambos doctores como un proyecto solidario en la lucha contra el cáncer. Mientras tanto, se hace necesario recordar que la investigación es el motor que impulsa el desarrollo de una sociedad sana y que, por tanto, requiere de un soporte económico a la altura.
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Ejemplo de red de regulación transcripcional. Cada círculo representa a un gen y cada flecha representa la regulación de la transcripción de un gen diana por la acción de un factor de transcripción (representados en amarillo). Las flechas verdes representan relaciones de activación, mientras que las flechas rojas representan relaciones de inhibición.
Redacción
Imagen: https://bit.ly/2C8ELcy
