En un paper del IBioBA publicado en la revista Frontiers in Physics, el grupo Procesamiento de información en células y tejidos, aporta nuevos conocimientos sobre el desarrollo de la columna vertebral del pez cebra.
Es sabido que provenimos de la unión entre una célula femenina y una masculina. Sin embargo, todavía queda mucho por conocer acerca de cómo, a partir de la división de esa primera célula, continúa el desarrollo embrionario que dará lugar a las distintas partes de un organismo.
El eje de los vertebrados, por ejemplo, está segmentado en estructuras repetitivas: las vértebras. Hace un tiempo que se sabe que existe un reloj biológico, conocido como reloj de segmentación, que va marcando el pulso del desarrollo de los distintos segmentos repetitivos que forman a un vertebrado, como la columna vertebral, y las demás partes del cuerpo que se forman de esta manera.
En un paper publicado en Frontiers in Physics, la recientemente doctorada Sol Fernández Arancibia, propone un modelo matemático para describir el patrón de segmentación de la notocorda, el tejido embrionario que luego se transformará en el centro del eje del pez cebra.
Los pilares del trabajo
La investigación se basó en una publicación previa de Luis Morelli, doctor en Física y jefe del grupo Procesamiento de Información en células y tejidos, en la que junto a colegas alemanes, describió cómo funciona el sistema que regula el desarrollo de la columna vertebral y qué rol cumple la notocorda durante este proceso. Vieron, entre otras cosas, que “la notocorda se desarrolla con un mecanismo que es independiente del reloj, pero que de alguna forma cuando está funcionando recibe instrucciones del tejido adyacente (somitos), que fue segmentado previamente”, explica el investigador.
“Inicialmente se creía que toda la estructura vertebral era controlada enteramente por el reloj de segmentación y los somitos”, agrega Fernández Arancibia. Pero gracias a aquél trabajo, se descubrió un mecanismo de patrón autónomo en la notocorda del pez cebra, que se establece secuencialmente y va progresando desde la cabeza hacia la cola (de anterior a posterior).
Usando estos conocimientos de base, y con la intención de resolver algunas cuestiones que habían quedado sin explicación en aquél paper, Sol propuso una teoría de frente de onda de reacción-difusión para describir el desarrollo de la notocorda del pez cebra.
Sobre el frente de onda de reacción-difusión
Fernández Arancibia, entonces, se puso a trabajar para dilucidar de qué manera ocurría la segmentación secuencial en presencia del ruido y fluctuaciones presentes en la expresión génica. “Porque los genes nunca están completamente encendidos o apagados -cuenta Morelli- sino que puede haber perturbaciones azarosas (como pequeñas ‘chispitas’) que los hacen expresarse en mayor o menor medida”.
Para esto, diseñó un modelo matemático donde el patrón es generado por un mecanismo de reacción-difusión entre un activador y un inhibidor. “El nombre de la teoría se debe a que proponemos la existencia de un frente que va “encendiendo” las reacciones bioquímicas entre el activador y el inhibidor, a medida que avanza de la zona anterior a la posterior”, explica Sol.
La influencia del patrón formado previamente por los somitos también fue incluida en el modelo como un perfil de información espacial que afecta al inhibidor. De esta manera, Sol estudió los distintos componentes del nuevo modelo, sobre todo en relación a cómo el ruido y las fluctuaciones pueden dar lugar a defectos en los patrones de segmentos que se van formando.
“A través del trabajo, demostramos que este frente de onda de reacción asegura que se forme un patrón secuencialmente, en registro con las señales, a pesar de la presencia de fluctuaciones. Además, vimos que la velocidad y la forma del frente de onda de reacción pueden modular la prevalencia de patrones defectuosos”, sostiene Morelli.
En síntesis, “este trabajo presenta un modelo matemático que permite describir las observaciones experimentales del desarrollo embrionario del pez cebra, y a la vez provee una herramienta para generar nuevas predicciones que motiven futuros experimentos”, concluye Fernández Arancibia.