p Nos contos de fadas, tudo o que é preciso para transformar um sapo em um príncipe, um servo em uma princesa ou um rato em um cavalo é o aceno de uma varinha mágica. p Mas no mundo real, transformar uma coisa viva em outra não é tão fácil. Só nos últimos anos os cientistas descobriram como fazer isso, com minúsculas células vivas individuais.

p Na verdade, a equipe que descobriu ganhou o Prêmio Nobel, para descobrir como pegar uma célula humana comum da pele e transformá-la em uma célula-tronco - o mesmo tipo de célula encontrada em embriões. Com esmerado esforço, essas células podem crescer e se tornar qualquer outro tipo de célula do corpo.

p E na última década, essa técnica de transformação demorada abriu a porta para descobertas sobre muitas doenças, de defeitos de nascença ao câncer.

p Mas e se os cientistas pudessem cortar um passo, e ir direto da célula da pele para qualquer outro tipo de célula?

p Um novo jornal no Proceedings of the National Academy of Sciences estabelece uma maneira de fazer isso - e evita todas as etapas intermediárias envolvidas na outra técnica, que produz células-tronco pluripotentes induzidas.

p No papel, eles apresentam uma maneira de aproveitar a riqueza de dados agora disponíveis sobre a atividade do DNA, e reprogramar as células diretamente. A fórmula também fornece um plano para determinar a combinação ideal de fatores e quando eles devem ser adicionados para realizar essa reprogramação. Usando esta fórmula, os autores foram capazes de deduzir os fatores que a equipe ganhadora do Nobel descobriu, um processo que exigiu muitos anos de tentativa e erro.

p O conceito, desenvolvido por uma equipe de cientistas da Universidade de Michigan, juntamente com colegas da Universidade de Maryland e da Universidade de Harvard, combina informações biológicas sobre a estrutura do genoma e a expressão do gene com um pouco de matemática, usando uma abordagem chamada controle orientado por dados. Os autores do artigo incluem Roger Brockett, Ph.D. de Harvard e do chefe do departamento de matemática da U-M, Anthony Bloch, Ph.D.

p Embora o artigo descreva um algoritmo para a transformação de células - e preveja com sucesso fatores que já são conhecidos por reprogramar células - ele não testa a fórmula diretamente no laboratório. Os autores têm planos de testar ainda mais seu método, e espero que possa ser testado por cientistas de Michigan e de todo o mundo.

p Se der frutos, eles prevêem que pode ter aplicações, incluindo regeneração de tecido doente ou perdido, e lutando contra o câncer.

p "As células do nosso corpo se especializam naturalmente, "diz Indika Rajapakse, Ph.D., o pesquisador de bioinformática e matemática da U-M, autor sênior do novo artigo. "O que propomos pode fornecer um atalho para fazer o mesmo, para ajudar qualquer célula a se tornar um tipo de célula-alvo. "

p Rajapakse observa que a ideia de reprogramação direta não é nova. No final dos anos 1980, uma equipe liderada pelo falecido cientista Harold Weintraub transformou células da pele diretamente em células musculares, banhando as células em um tipo de molécula que encorajava certos genes no DNA das células a serem "lidos". Rajapakse treinou com o colega de Weintraub, Mark Groudine, Ph.D. no Centro de Pesquisa do Câncer Fred Hutchinson.

p O novo modelo se baseia nessa ideia, também aproveitando o poder dessas moléculas, chamados de fatores de transcrição ou TFs.

p Mas, em vez de banhar toda a cultura celular em um TF, os cientistas visam células-alvo com TFs específicos em momentos cruciais específicos de sua vida. Eles apresentam um modelo de controle matemático para aproveitar todas as informações que agora podem ser aprendidas sobre as células em nível molecular, e combiná-lo para mapear o tempo e a sequência de injeção de TFs para obter o tipo de célula desejado.

p "Temos tantos dados agora de RNA e atividade de fator de transcrição, e de dados Hi-C de configuração de cromossomos que nos dizem quantas vezes duas peças de cromatina estão próximas uma da outra, que acreditamos que podemos ir da configuração inicial da célula para a configuração desejada, "diz Rajapakse.

p A técnica Hi-C permite que os cientistas rastreiem a localização de, e o contato entre, porções do complexo DNA / proteína chamadas cromatina. Portanto, mesmo que dois genes fiquem distantes em uma longa fita de DNA, eles podem entrar em contato próximo um com o outro quando aqueles em loop, os fios dobráveis ​​acabam lado a lado. Se um desses genes for "lido", pode produzir um fator de transcrição que aciona a "leitura" do outro gene, e a produção de uma determinada proteína que desempenha um papel fundamental na transformação da célula de alguma forma.

p A quantidade de dados que resultaria da análise desses "domínios de associação topológica" em apenas um tipo de célula é enorme. Mas as técnicas modernas de bioinformática tornam mais fácil entender tudo isso.

p O primeiro autor do artigo é Scott Ronquist, um Ph.D. estudante que começou a trabalhar com Rajapakse no departamento de Medicina Computacional e Bioinformática como estudante de graduação na U-M. Ele e o ex-colega de pós-doutorado Geoff Patterson, Ph.D., liderou o esforço para usar a expressão gênica e dados TAD gerados no laboratório Rajapakse e expressão gênica publicamente disponível e dados TF para testar seu modelo. Eles foram capazes de ver padrões nos dados que refletiam o ritmo da diferenciação celular normal.

p Agora, eles estão testando o modelo de forma proativa, no laboratório de Max Wicha, M.D., o professor de oncologia da Forbes na medicina de Michigan, Centro médico acadêmico da U-M, e ex-diretor do U-M Comprehensive Cancer Center.

p "Este algoritmo fornece um plano que tem implicações importantes para o câncer, no sentido de que pensamos que as células-tronco cancerosas podem surgir de células-tronco normais por meio de vias de reprogramação semelhantes, "diz Wicha, que é co-autor do artigo PNAS. "Este trabalho também tem implicações importantes para a medicina regenerativa e a engenharia de tecidos, uma vez que fornece um projeto para gerar qualquer tipo de célula desejado, também demonstra a beleza de combinar matemática e biologia para desvendar os mistérios da natureza. "