Primer atlas unicelular integrado del pulmón humano
Este atlas esclarece la diversidad de tipos de células pulmonares individuales y permite aprender sobre la biología pulmonar en la salud y la enfermedad
¿Se puede cartografiar un órgano humano a nivel unicelular para conocer mejor cada célula? ¿Y podemos saber lo diferentes que son estas células de una persona a otra? Los investigadores del Helmholtz de Múnich y sus colaboradores han aceptado este reto y han desarrollado el Atlas de Células Pulmonares Humanas utilizando técnicas basadas en inteligencia artificial (IA). Este atlas esclarece la diversidad de tipos de células pulmonares individuales y permite aprender sobre la biología pulmonar en la salud y la enfermedad. Es el primer gran órgano integrado y se construyó en el marco de la iniciativa Human Cell Atlas (HCA), un esfuerzo de colaboración mundial para cartografiar todo el organismo a nivel de células individuales. Los resultados se publicaron en Nature Medicine.
Las tecnologías unicelulares, desarrolladas en la última década, permiten a los investigadores estudiar los tejidos con la resolución de células individuales, lo que permite conocer las distintas funciones de las células que hacen que todo un órgano cumpla su cometido. Sin embargo, generar un conjunto de datos unicelulares lleva mucho tiempo y es caro, y por lo general sólo se incluyen unos pocos individuos en cada estudio. Un equipo internacional de investigadores ha creado ahora un atlas unicelular del pulmón humano combinando 49 conjuntos de datos diferentes publicados y generados recientemente. Ello ha permitido conocer la gran variedad de células y tipos celulares que existen en nuestros pulmones.
El profesor Fabian Theis, jefe del Centro de Salud Computacional, director del Instituto de Biología Computacional Helmholtz de Múnich y catedrático de la Universidad Técnica de Múnich (TUM), explica el proyecto: "Hemos creado un primer atlas de referencia integrado del pulmón humano, que incluye datos de más de cien personas sanas y revela cómo varían las células de los individuos con la edad, el sexo y el historial de tabaquismo. El gran número de células e individuos implicados nos permite ver tipos celulares poco comunes e identificar nuevos estados celulares que no se habían descrito antes". El Dr. Malte Lücken, jefe de grupo del Instituto de Biología Computacional y del Instituto de Salud Pulmonar e Inmunidad del Helmholtz de Múnich, añade: "Un atlas completo de órganos requiere muchos conjuntos de datos para captar la diversidad entre células e individuos, pero combinar diferentes conjuntos de datos es un reto enorme. Hemos desarrollado un proceso de evaluación comparativa para encontrar el método óptimo de integrar todos los conjuntos de datos en el atlas, utilizando inteligencia artificial, y hemos combinado conocimientos y datos de casi 40 estudios pulmonares anteriores."
Aunque el núcleo del Atlas de Células Pulmonares Humanas son datos de pulmones sanos, el equipo también tomó conjuntos de datos de más de 10 enfermedades pulmonares diferentes y utilizó el aprendizaje automático para proyectarlos sobre los datos sanos, con el fin de comprender los estados de la enfermedad. De este modo, se obtiene una imagen excepcionalmente rica de las diferencias entre los pulmones enfermos y los sanos, y se indican posibles dianas terapéuticas.
En palabras del profesor Martijn Nawijn, autor principal del artículo y catedrático del Centro Médico Universitario de Groninga (Países Bajos): "Es la primera vez que se comparan pulmones sanos y enfermos en un estudio de forma integrada. Nuestro estudio no sólo apoya la presencia de fibrosis pulmonar en COVID-19, sino que nos permite identificar y definir un estado celular compartido entre la fibrosis pulmonar, COVID-19 y los pacientes con cáncer de pulmón. El hallazgo de estas células compartidas asociadas a la enfermedad es realmente emocionante y revela una forma totalmente diferente de ver las enfermedades pulmonares, abriendo posibilidades para nuevos objetivos de tratamiento y el desarrollo de biomarcadores de respuesta al tratamiento. Nuestros hallazgos también sugieren que las terapias que funcionan para una enfermedad pueden ayudar a aliviar otras".
Aunar fuerzas uniendo conjuntos de datos
Al poner en común e integrar todos los conocimientos y datos generados anteriormente, los investigadores crearon el primer Atlas de Células Pulmonares Humanas integrado: Para cada una de los 2,4 millones de células de este atlas, saben qué genes estaban activos en cada célula, aprendiendo así sobre la funcionalidad de esas células. Esto permitió estudiar cómo las células de los individuos varían con la edad, el sexo o la enfermedad. Por ejemplo, la primera autora, Lisa Sikkema, del Instituto de Biología Computacional, y el equipo científico vieron que los macrófagos derivados de monocitos (un tipo específico de célula inmunitaria) mostraban actividad de genes similares en el cáncer, la COVID-19 y la fibrosis pulmonar, desempeñando probablemente un papel en la formación de cicatrices en el pulmón en las tres enfermedades. Por tanto, las terapias que funcionan en una enfermedad también pueden ser eficaces para mitigar las otras. Sikkema comenta: "Uno de los grandes problemas a la hora de crear el atlas integrado de células pulmonares fue la anotación de los tipos celulares. Diferentes grupos de investigación utilizaban nombres distintos para el mismo tipo de célula, o el mismo nombre para células diferentes, así que como equipo trabajamos para estandarizarlos utilizando los datos del atlas". El atlas es un primer paso hacia una anotación consensuada del pulmón humano, que ayudará a unificar el campo de la investigación pulmonar".
El proyecto de integración del atlas pulmonar ha sido un gran esfuerzo de colaboración en el que han participado cerca de 100 socios de más de 60 departamentos a escala internacional, entre ellos investigadores clave del Centro Médico Universitario de Groningen y la Universidad Northwestern. El equipo forma parte de la Red Biológica Pulmonar del Atlas de Células Humanas, que tiene sus raíces en las Redes Semilla de la Iniciativa Chan Zuckerberg para el HCA, y en la red pulmonar DiscovAIR, financiada por la Unión Europea. Al comienzo de la pandemia en 2020, las comunidades pulmonares unicelulares se unieron rápidamente, formando la Red Biológica Pulmonar del HCA para ayudar a comprender el COVID-19, que luego catalizó el esfuerzo para integrar todos los datos.
Un recurso central para comprender los pulmones humanos en la salud y la enfermedad
Los investigadores pusieron el atlas a disposición del público y se espera que sirva como recurso central para médicos y científicos que deseen comprender mejor la biología pulmonar en la salud y la enfermedad y desarrollar nuevos estudios. El Dr. Alexander Misharin, autor principal del trabajo y profesor asociado de Medicina en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern (EE.UU.), declaró: "El Atlas de Células Pulmonares Humanas es un enorme recurso para la comunidad científica y médica. Al estar a disposición de los investigadores, los nuevos datos sobre enfermedades pueden incorporarse al HLCA, lo que transforma la investigación de la biología y las enfermedades pulmonares. Como primer atlas de referencia completo de un órgano importante, el HLCA también representa un hito hacia la consecución de un Atlas Celular Humano completo que transformará nuestra comprensión de la biología y la enfermedad y sentará las bases para una nueva era de la asistencia sanitaria".
En conjunto, el Atlas de Células Pulmonares Humanas constituye el primer ejemplo de cómo los atlas celulares humanos a gran escala pueden hacer progresar la investigación actual y futura sobre la salud y las enfermedades humanas.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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