El consorcio BRAIN cuenta las células de la corteza motora en ratones, titíes y humanos

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Cuando hizo clic para leer esta historia, una banda de células en la parte superior de su cerebro envió señales por la columna y la mano para decirle a los músculos del dedo índice que presionen con la cantidad justa de presión para activar el mouse o el panel táctil.

Una serie de nuevos estudios ahora muestra que el área del cerebro responsable de iniciar esta acción, la corteza motora primaria, que controla el movimiento, tiene hasta 116 tipos diferentes de células que trabajan juntas para que esto suceda.

Los 17 estudios, que aparecieron en línea el 6 de octubre en la revista Naturaleza, son el resultado de cinco años de trabajo de un gran consorcio de investigadores apoyados por la iniciativa Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) de los Institutos Nacionales de Salud para identificar la miríada de diferentes tipos de células en una parte del cerebro. Es el primer paso en un proyecto a largo plazo para generar un atlas cerebral completo para ayudar a comprender cómo las redes neuronales en nuestra cabeza controlan nuestro cuerpo y mente y cómo se interrumpen en caso de problemas mentales y físicos.

«Si piensa en el cerebro como una máquina extremadamente compleja, ¿cómo podríamos entenderlo sin primero descomponerlo y conocer sus partes?» preguntó la neurocientífica celular Helen Bateup, de la Universidad de California, Berkeley, profesora asociada de biología molecular y celular y coautora del artículo principal que resume los hallazgos de los otros artículos. «La primera página de cualquier manual sobre cómo funciona el cerebro debe leerse: aquí están todos los componentes celulares, aquí están cuántos hay, aquí es donde están y con quién se conectan».

Los investigadores individuales han identificado previamente docenas de tipos de células en función de su forma, tamaño, propiedades eléctricas y los genes que se expresan en ellas. Los nuevos estudios identifican aproximadamente cinco veces más tipos de células, aunque muchos son subtipos de tipos de células bien conocidos. Por ejemplo, las células que liberan neurotransmisores específicos, como el ácido gamma-aminobutírico (GABA) o el glutamato, tienen cada una más de una docena de subtipos que se distinguen entre sí por su expresión génica y patrones de descarga eléctrica.

Si bien los artículos actuales solo cubren la corteza motora, la Red de Censos de Células de la Iniciativa BRAIN (BICCN), creada en 2017, se esfuerza por mapear todos los diferentes tipos de células en todo el cerebro, que consta de más de 160 mil millones de células individuales, tanto neuronas como células de apoyo. llamado glia. La iniciativa BRAIN fue lanzada en 2013 por el entonces presidente Barack Obama.

«Una vez que todas esas partes están definidas, podemos subir de nivel y comenzar a comprender cómo funcionan juntas, cómo forman un circuito funcional, cómo eso finalmente da lugar a percepciones y comportamientos y cosas mucho más complejas», dijo Bateup.

Junto con el exprofesor de UC Berkeley, John Ngai, Bateup y su colega Dirk Hockemeyer ya han utilizado CRISPR-Cas9 para crear ratones en los que un tipo específico de célula se etiqueta con un marcador fluorescente, lo que les permite rastrear las conexiones que estas células hacen en todo el cerebro. Para la revista insignia, el equipo de Berkeley creó dos cepas de ratones reporteros «knock-in» que proporcionaron nuevas herramientas para iluminar las conexiones de los tipos de células recientemente identificados, dijo.

«Una de nuestras muchas limitaciones en el desarrollo de terapias efectivas para los trastornos del cerebro humano es que no sabemos lo suficiente acerca de qué células y conexiones se ven afectadas por una enfermedad en particular y, por lo tanto, no podemos determinar con precisión qué y hacia dónde debemos apuntar». dijo Ngai., quien dirigió los esfuerzos de la Iniciativa Cerebral de UC Berkeley antes de ser elegido el año pasado para liderar toda la iniciativa nacional. «La información detallada sobre los tipos de células que componen el cerebro y sus propiedades permitirá, en última instancia, el desarrollo de nuevas terapias para enfermedades neurológicas y neuropsiquiátricas».

Ngai es uno de los 13 autores correspondientes del artículo principal, que tiene más de 250 coautores en total.

Bateup, Hockemeyer y Ngai colaboraron en un estudio anterior para perfilar todos los genes activos en células productoras de dopamina individuales en el cerebro medio del ratón, que tiene estructuras similares al cerebro humano. Esta misma técnica de elaboración de perfiles, que implica identificar todas las moléculas de ARN mensajero específicas y sus niveles en cada célula, fue utilizada por otros investigadores del BICCN para perfilar las células de la corteza motora. Este tipo de análisis, que utiliza una técnica llamada secuenciación de ARN unicelular, o scRNA-seq, se denomina transcriptómica.

La técnica scRNA-seq fue uno de casi una docena de métodos experimentales separados utilizados por el equipo de BICCN para caracterizar diferentes tipos de células en tres mamíferos diferentes: ratones, titíes y humanos. Cuatro de ellos implicaron diferentes formas de identificar los niveles de expresión génica y determinar la arquitectura de la cromatina del genoma y el estado de metilación del ADN, lo que se denomina epigenoma. Otras técnicas incluyeron grabaciones electrofisiológicas clásicas de pinza de parche para distinguir las células en función de cómo activan los potenciales de acción, clasifican las células por forma, determinan su conectividad y observan la posición espacial de las células dentro del cerebro. Muchos de ellos han utilizado el aprendizaje automático o la inteligencia artificial para distinguir los tipos de células.

«Esta fue la descripción más completa de estos tipos de células, con alta resolución y múltiples metodologías», dijo Hockemeyer. «El documento concluye que existe una considerable superposición y coherencia en la determinación de los tipos de células mediante estos diferentes métodos».

Un equipo de estadísticos combinó datos de todos estos métodos experimentales para determinar la mejor manera de clasificar o agrupar las células en diferentes tipos y, presumiblemente, en diferentes funciones basadas en las diferencias observadas en la expresión y los perfiles epigenéticos entre estas células. Aunque existen muchos algoritmos estadísticos para analizar esos datos e identificar grupos, el desafío era determinar qué grupos eran realmente diferentes entre sí (tipos de células verdaderamente diferentes), dijo Sandrine Dudoit, profesora de UC Berkeley y presidenta del Departamento de Estadística. . Ella y la bioestadística Elizabeth Purdom, profesora asociada de estadística en la Universidad de Berkeley, fueron miembros clave del equipo estadístico y coautores del artículo principal.

«La idea no es crear otro nuevo método de agrupación, sino encontrar formas de explotar las fortalezas de diferentes métodos y métodos de combinación y evaluar la estabilidad de los resultados, la reproducibilidad de las agrupaciones resultantes», dijo Dudoit. «Este es realmente un mensaje clave sobre todos estos estudios que buscan nuevos tipos de células o nuevas categorías de células: no importa qué algoritmo intente, obtendrá agrupaciones, por lo que es vital tener una confianza real en los resultados».

Bateup señaló que la cantidad de tipos de células individuales identificados en el nuevo estudio dependía de la técnica utilizada y variaba de docenas a 116. Un hallazgo, por ejemplo, fue que los humanos tienen aproximadamente el doble de tipos diferentes de neuronas inhibidoras que las neuronas. en esta región del cerebro, mientras que los ratones tienen cinco veces más.

«Solíamos tener algo así como 10 o 20 tipos de células diferentes que se habían definido, pero no teníamos idea de si las células que estábamos definiendo en función de sus patrones de expresión génica eran las mismas que las definidas en función de sus propiedades electrofisiológicas, o similares. los tipos de neuronas definidos por su morfología ”, dijo Bateup.

“El gran avance del BICCN es que hemos combinado muchas formas diferentes de definir un tipo de célula y las hemos integrado para lograr una taxonomía de consenso que no solo se basa en la expresión génica o fisiología o morfología, sino que las tiene todas en cuenta. Estas propiedades ”, Dijo Hockemeyer. «Entonces, ahora podemos decir que este tipo particular de célula expresa estos genes, tiene esta morfología, tiene estas propiedades fisiológicas y está ubicada en esta región particular de la corteza. Entonces, tienes una comprensión mucho más profunda y granular de lo que tipo de celda es. es y sus propiedades básicas «.

Dudoit advirtió que los estudios futuros podrían mostrar que la cantidad de tipos de células identificados en la corteza motora es una sobreestimación, pero los estudios actuales son un buen comienzo para ensamblar un atlas celular de todo el cerebro.

«Incluso entre los biólogos, hay opiniones muy diferentes sobre cuánta resolución debería tener para estos sistemas, si existe una estructura de agrupamiento muy, muy fina, o si realmente tiene tipos de células de nivel superior que son más estables», dijo. . «Sin embargo, estos resultados muestran el poder de la colaboración y la puesta en común de esfuerzos entre diferentes grupos. Comenzamos con una pregunta biológica, pero un biólogo por sí solo no podría haber resuelto ese problema. Para abordar un problema tan grande y desafiante, se necesita un equipo de expertos en una serie de disciplinas diferentes que pueden comunicarse bien y trabajar bien entre sí «.

Otros miembros del equipo de UC Berkeley incluyeron a los científicos postdoctorales Rebecca Chance y David Stafford, el estudiante graduado Daniel Kramer, la técnica de investigación Shona Allen del Departamento de Biología Molecular y Celular, el estudiante de doctorado Hector Roux de Bézieux de la Escuela de Salud Pública y el becario postdoctoral Koen Van den Berge del Departamento de Estadística. Bateup es miembro del Instituto de Neurociencia Helen Wills, Hockemeyer es miembro del Instituto de Genómica Innovadora y ambos son investigadores financiados por Chan Zuckerberg Biohub.

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