Novo método ajuda a compreender melhor comunicação entre células

Biólogos computacionais do laboratório do professor Yvan Saeys, da Universidade de Gante (Bélgica) desenvolveram um novo método bioinformático para melhor estudar a comunicação entre as células. O novo método, batizado de NicheNet, ajuda os investigadores a obterem uma visão de como a expressão genética das células é regulada pelas células com que interagem. A NicheNet tem uma vasta gama de aplicações potenciais em campos como a imunologia e a biologia tumoral.

O estudo da comunicação intercelular é importante, não só para compreender a biologia fundamental, mas também para obter conhecimentos sobre doenças como o cancro. As interações entre as células cancerígenas e outras células do microambiente do tumor são cruciais para o seu crescimento.

Um exemplo de um processo no qual a comunicação intercelular é essencial é o da diferenciação de macrófagos, um tipo de célula imune. Este processo é afetado por outros tipos de células no ambiente, ou “nicho”, do macrófago.

Investigadores do grupo do laboratório Martin Guilliams (Universidade de Gante, Bélgica), em colaboração estreita com colegas do laboratório Yvan Saeys, quiseram estudar este processo para as células Kupffer, um macrófago na corrente sanguínea do fígado. Eles geraram uma grande quantidade de dados de expressão genética de todas as células envolvidas.

Mas usar este tipo de dados para desvendar como as células comunicam não é uma tarefa fácil”, sublinha o professor Yvan Saeys. “Precisávamos de desenvolver um novo algoritmo sofisticado para resolver este problema.” Guiado por Wouter Saelens e Yvan Saeys, o doutorando Robin Browaeys começou a desenvolver um novo método para analisar como as células podem se sinalizar umas às outras.

Browaeys explica: “A nossa ideia era utilizar a enorme quantidade de conhecimento disponível sobre sinalização intercelular, adquirida ao longo dos anos, e usar esse conhecimento para descobrir que processos de comunicação intercelular estão presentes nesses dados. Para isso, tivemos que aplicar diversas técnicas de aprendizagem de máquina e estatísticas, incluindo algoritmos de rede que também são utilizados para analisar redes sociais, por exemplo”.

Um primeiro caso de teste para o NicheNet foram os dados de nicho de células Kupffer gerados pelo laboratório Guilliams. Investigadores desse laboratório foram capazes de validar experimentalmente alguns dos sinais que a NicheNet previu. “Graças à NicheNet, nós analisamos fatores que jamais teríamos analisado por nossa iniciativa “, confirma Martin Guilliams.

“Além da história das células Kupffer, também temos aplicado a NicheNet para investigar a comunicação celular no microambiente do tumor”, acrescenta Saeys. “Nós usávamos a NicheNet em dados de células únicas que foram publicados anteriormente, mas agora estamos a trabalhar em novos conjuntos de dados de células únicas gerados por grupos de pesquisa”. Como diferentes tipos de tratamento afetam as interações celulares dentro do microambiente do tumor, e como isso influencia o tumor, são algumas das questões que estamos tentando abordar com a NicheNet”.

MMM/SO