Nuevo método permite seguir la actividad genética de células vivas sin destruirlas

Investigadores del Broad Institute y el MIT desarrollaron un método para analizar repetidamente la actividad genética de células vivas mediante partículas similares a virus que exportan ARN, sin destruir las muestras.

El método permite tomar muestras sucesivas del ARN de una misma población celular y observar cómo cambia con el tiempo. La técnica funcionó en células humanas, cancerosas, madre, neuronales, primarias y modelos tridimensionales.

Investigadores del Broad Institute del MIT y Harvard y del Instituto Tecnológico de Massachusetts desarrollaron un método que permite seguir la actividad genética de células vivas durante periodos sucesivos, sin tener que destruirlas para acceder a su ARN. El avance busca resolver una limitación central de la transcriptómica convencional: cada análisis suele ofrecer una fotografía aislada, porque la célula debe romperse durante la preparación de la muestra.

La técnica, descrita en la revista Cell, convierte a las propias células en una especie de sistema de autoinforme molecular. En lugar de extraerles físicamente el material genético, los investigadores las diseñan para que empaqueten parte de su ARN en partículas similares a virus y lo liberen en el medio de cultivo, donde puede recogerse y secuenciarse.

Esta posibilidad resulta especialmente relevante para estudiar procesos que cambian con el tiempo, como la maduración celular, la respuesta a una perturbación o el efecto de un fármaco. Una muestra del medio puede tomarse repetidamente, de modo que los científicos comparen distintos momentos de una misma población y reconstruyan cómo evoluciona su actividad genética.

El trabajo fue liderado por Mohamad Najia y Jacob Borrajo, junto con la coautora principal Anna Le, investigadora posdoctoral del laboratorio de Paul Blainey. Blainey, miembro principal del Broad y profesor de ingeniería biológica en el MIT, participó en el desarrollo del proyecto, que buscaba crear herramientas útiles para otros grupos de investigación. El equipo consideró que la materialización de esta idea representaba el resultado de un proyecto de alto riesgo iniciado más de una década atrás.

El fundamento del sistema está inspirado en los retrovirus, que evolucionaron la capacidad de envolver sus genomas de ARN dentro de cubiertas proteicas para desplazarlos entre células. El equipo diseñó células de mamífero para expresar una proteína estructural retroviral capaz de reclutar ARN celular, formar una cubierta alrededor de ese material y desprenderse de la membrana hacia el líquido que rodea a la célula.

Una vez liberadas las partículas, los científicos solo necesitan tomar una muestra del medio de cultivo, aislar el ARN y secuenciarlo. El resultado ofrece una representación del transcriptoma de la población celular sin recurrir a procedimientos que la destruyan o que alteren de manera importante su entorno inmediato.

La propuesta intenta superar las limitaciones de alternativas basadas en robótica, biopsias mecánicas o manipulación individual de células, que pueden ser difíciles de escalar en laboratorios comunes. Mohamad Najia explicó que una solución codificada molecularmente podría facilitar el estudio de preguntas dinámicas y temporales en laboratorios de ciencias de la vida y de investigación biomédica.

El sistema todavía no equivale a una lectura perfecta de cada célula individual, ya que las señales obtenidas corresponden principalmente a la población analizada. Sin embargo, el equipo del Broad trabaja para adaptar el enfoque al estudio de células individuales, una evolución que podría aumentar la resolución del método y ayudar a distinguir subpoblaciones con comportamientos diferentes.

Para evaluar la amplitud de la técnica, los investigadores la probaron en células humanas inmortalizadas, líneas celulares cancerosas, células madre y células neuronales derivadas de ellas. También utilizaron células primarias obtenidas de donantes humanos, lo que permitió comprobar que el sistema no estaba limitado a modelos celulares de laboratorio con características muy específicas.

El equipo además cultivó dos tipos de células humanas al mismo tiempo y utilizó etiquetas en las partículas similares a virus para distinguir las señales de cada población durante el análisis. Esta capacidad podría ayudar a estudiar interacciones entre células, siempre que los investigadores puedan identificar con claridad el origen de los ARN que llegan al medio.

Otra demostración se realizó en esferoides de células endoteliales humanas, estructuras tridimensionales en las que la arquitectura espacial puede ser importante para interpretar la actividad genética. Después de una estimulación bioquímica, el método permitió capturar cambios transcripcionales de corto plazo sin desarmar el modelo para extraer sus células.

Los investigadores también colaboraron con Linda Griffith, profesora de ingeniería biológica y mecánica en el MIT, para probar el sistema en dispositivos de órgano-en-un-chip. En estos modelos, el autoinforme celular permitió monitorear durante el tiempo la expresión de genes relacionados con la formación de redes vasculares, cuyos cambios dependieron de si los fibroblastos de soporte provenían del útero o del pulmón.

Los órganos-en-un-chip buscan imitar aspectos de la fisiología humana y pueden contribuir a reducir la necesidad de pruebas preclínicas o de experimentos con modelos animales. No obstante, su complejidad dificulta extraer células sin perturbar la estructura del dispositivo, por lo que una herramienta que recoja señales desde el medio podría aportar información sin desmontar el sistema.

El mismo principio podría servir para observar cómo una población celular responde a medicamentos, estrés biológico o señales de maduración. En vez de comparar muestras destruidas que provienen de grupos distintos, los investigadores podrían seguir cambios sucesivos en una población y relacionarlos con el momento exacto de una intervención.

La técnica también ofrece una vía para investigar enfermedades en las que la evolución temporal resulta determinante, aunque el comunicado no presenta todavía una aplicación clínica ni afirma que el método esté listo para utilizarse en pacientes. Sus resultados corresponden a demostraciones experimentales en sistemas celulares y modelos de laboratorio, por lo que será necesario estudiar su precisión, estabilidad y comportamiento en contextos más complejos.

El laboratorio de Blainey continúa buscando nuevas aplicaciones biológicas y trabaja para hacer viable el estudio de células individuales. Por ahora, el avance propone una manera distinta de entender la transcriptómica: en lugar de obligar a la célula a revelar su contenido mediante su destrucción, permite que envíe periódicamente una señal molecular sobre lo que está ocurriendo en su interior.

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