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Un modelo computacional diseñado por investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) reconstruye el desarrollo genético y celular de las primeras etapas de la embriogénesis en vertebrados. El animal modelo elegido es el pez cebra.
El desarrollo de nuevas tecnologías de la imagen, como la microscopía de fluorescencia multifotón y los protocolos de marcaje, como la hibridación in situ, ha permitido en los últimos años registrar las primeras fases en embriones de pez cebra, una especie modelo para estudiar el desarrollo de los vertebrados. Se trata así de resolver cómo se se forman los órganos durante el desarrollo embrionario, o cómo se agrupan las células para crear un corazón o un ojo si todas ellas son muy similares cuando se dividen desde el cigoto en los primeros momentos de la vida.
“Ahora disponemos de imágenes en las que la diferenciación genética se hace visible a nivel celular, lo que ofrece una oportunidad sin precedentes para solucionar estas incógnitas”, explica Carlos Castro-González, principal autor de un modelo computacional para seguir el desarrollo de las primeras etapas de la embriogénesis.
El trabajo se ha llevado a cabo en el Laboratorio de Tecnología de Imágenes Biomédicas de la UPM, con la participación de los investigadores Carlos Castro-González, Miguel A. Luengo Oroz, María J. Ledesma Carbayo y Andrés Santos, junto con un equipo de biólogos del CNRS de Francia, dirigidos por la investigadora Nadine Peyriéras.
“Sin embargo, estas técnicas tienen limitaciones y solo se pueden detectar e identificar un reducido número de expresiones genéticas cada vez. Por ello, se hacía necesario desarrollar herramientas computacionales que fueran capaces de combinar las diferentes imágenes adquiridas. Era la única forma posible de reunir toda la información que los biólogos necesitan para tratar de resolver el puzle”, señala el investigador.
Expresión genética de las células
Estas herramientas informáticas se han dado a conocer a la comunidad científica gracias a su publicación en la revista PLOS Computational Biology, una publicación abierta que promueve la investigación de primer nivel y el uso de sus hallazgos entre la comunidad investigadora.
El sistema ya se ha utilizado para cuantificar las diferencias que se producen en el desarrollo de diferentes individuos y para medir las características del perfil de expresión genética de las células que subyace en la gastrulación, la etapa del desarrollo embrionario que da lugar a la formación de las capas fundamentales del embrión, y que es decisivo para la formación de la médula espinal en los vertebrados.
“Se trata de una información muy relevante para comprobar el efecto de los nuevos medicamentos y sus potenciales aplicaciones en medicina regenerativa”, concluye el investigador.
Referencia bibliográfica:
C. CASTRO-GONZÁLEZ, M.A. LUENGO-OROZ, L. DULOQUIN, T. SAVY, B. RIZZI, S. DESNOULEZ, R. DOURSAT, Y.L. KERGOSIEN, M.J. LEDESMA-CARBAYO, P. BOURGINE, N. PEYRIÉRAS, A. SANTOS. “A Digital Framework to Build, Visualize and Analyze a Gene Expression Atlas with Cellular Resolution in Zebrafish Early Embryogenesis”. PLOS Computational Biology. 10(6):e1003670. 2014.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
