Suas células precisam se locomover. Por exemplo, as células imunes devem vagar pelo seu corpo para localizar os locais de infecção, e os neurônios devem migrar para posições específicas no cérebro durante o desenvolvimento. Mas as células não têm olhos para ver para onde estão indo. Em vez disso, como um cachorro farejando a fonte de alguns cheiros deliciosos, uma célula descobre como chegar a algum alvo detectando substâncias químicas em seu ambiente por meio de receptores espalhados pela superfície da célula. Por exemplo, o local de uma infecção emitirá certas moléculas e um glóbulo branco seguirá esse rastro de sinais para encontrar sua fonte.
Compreender como as células migram lendo os sinais em seu ambiente é uma parte fundamental para saber como funcionam os sistemas vivos, desde as células imunes no corpo humano até os organismos unicelulares que vivem no solo. Novo trabalho do laboratório de Matt Thomson, da Caltech, professor assistente de biologia computacional e investigador do Heritage Medical Research Institute, fornece novos insights sobre como as células migram e respondem às informações em seus ambientes. A pesquisa é descrita em um artigo publicado na revista Cell Systems em 8 de junho.

Os biólogos tradicionalmente entendem o processo de migração celular com um modelo simples. Nesse modelo, o ambiente de uma célula é descrito como um gradiente de concentrações de sinal, com uma concentração muito alta emanando de uma fonte (como o exemplo de infecção mencionado anteriormente) que diminui suavemente mais longe da fonte. Como exemplo, imagine soltar uma gota de corante colorido na água. A água nas imediações de onde o corante é colocado se tornaria brilhantemente colorida; com a distância dessa fonte, a cor diminuiria gradualmente em intensidade.

Mas esse modelo simples na verdade não reproduz como é o ambiente confuso e complexo dentro dos tecidos vivos.

“Se você quiser projetar células para realizar alguma tarefa no corpo para aplicações biomédicas – como matar tumores – essa célula terá que saber como lidar com ambientes reais, não apenas o ambiente simplista de uma placa de laboratório”, diz o graduado. estudante Zitong Jerry Wang, primeiro autor do estudo.

Nos tecidos, as células se movem através de uma teia emaranhada de proteínas chamada matriz extracelular (ECM). Aqui, os sinais químicos não apenas flutuam livremente – eles aderem ao próprio ECM, criando um ambiente de sinalização que não se parece com um gradiente suave, mas sim uma bagunça irregular, semelhante a uma rede, de moléculas agrupadas.

Como as células localizam a fonte de moléculas sinalizadoras para navegar no ambiente real e confuso dentro dos tecidos? O modelo tradicional de gradiente de migração celular, no qual a célula segue suavemente seu gradiente de concentração de sinalização local, não funciona neste ambiente realista, porque embora a célula possa descobrir um trecho de concentração de sinal relativamente alta, ela não pode se afastar desse máximo local. para encontrar a fonte real dos sinais. Em outras palavras, a célula fica presa em manchas locais de altas concentrações, mas não consegue chegar onde precisa ir. Por exemplo, imagine que você está tentando atingir o cume de uma montanha movendo-se apenas para cima - você pode ficar preso no topo de uma colina intermediária menor, porque em um ambiente montanhoso real você pode precisar descer em certas áreas para alcançar o pico mais alto .

Para entender como as células lidam com isso, a equipe foi motivada por observações experimentais feitas em células de levedura mostrando que, quando as células detectam feromônios, elas reorganizam os receptores em suas superfícies para que mais receptores sejam colocados perto de áreas com alta concentração de sinal. A equipe também ficou intrigada com o fato de que o rearranjo dinâmico de receptores foi observado em uma variedade de sistemas - certos tipos de células humanas, como células T e neurônios, podem reorganizar seus receptores, e até gafanhotos varrem ativamente suas antenas (contendo receptores de odor) através do espaço. eles se movem, o que melhora significativamente sua capacidade de navegar até a fonte de plumas de odor irregulares.

Com isso em mente, a equipe desenvolveu um modelo de computador no qual os receptores celulares poderiam se redistribuir ativamente em resposta a sinais, com base em mecanismos moleculares conhecidos para redistribuição de receptores. Nesse modelo dinâmico, as células não ficam presas em áreas de concentração local e são capazes de encontrar a verdadeira fonte do sinal. Após essa otimização do receptor, a navegação celular foi 30 vezes mais eficiente e o modelo correspondeu com precisão ao comportamento celular real observado no tecido. Embora o rearranjo do receptor tenha sido observado em inúmeros sistemas, este trabalho é o primeiro a mostrar que ele desempenha um papel crucial e funcional na navegação celular.

“Em um próximo artigo, descrevemos como o mecanismo de redistribuição de receptores que modelamos implementa precisamente o que é conhecido como filtro bayesiano, que é um algoritmo de rastreamento de alvo bem conhecido que é usado ativamente na robótica hoje”, explica Wang. “Assim, as células do nosso corpo podem realmente estar usando um algoritmo semelhante para navegação como veículos autônomos, como carros autônomos”.

O novo modelo é fundamental para a compreensão de sistemas celulares reais relevantes para a saúde humana. “Durante muito tempo, as pessoas não conseguiam criar imagens dentro dos tecidos, então não se sabia como era o ambiente dos tecidos”, diz Wang. "Os pesquisadores tirariam as células do corpo e estudariam como elas se movem em uma placa de laboratório, com gradientes de sinais liberados de uma pipeta suavemente difundidos. Mas agora sabemos que isso realmente não é o que está acontecendo no ambiente real, que é irregular. e complicado. Este trabalho nos inspirou a realmente estabelecer uma colaboração com médicos para criar imagens de mais amostras de tecido para entender melhor o ambiente in vivo."

Notavelmente, esta pesquisa foi inspirada por princípios da neurociência e como os neurônios processam informações sobre sinais em seus ambientes.

“A informação sensorial que um organismo recebe em seu ambiente natural é altamente estruturada espaço-temporalmente, o que significa que varia ao longo do tempo e no espaço devido a regularidades estatísticas inerentes aos estímulos naturais”, diz Wang. “Os neurocientistas descobriram que os sistemas de processamento sensorial neural, como o processamento da retina e o processamento auditivo, foram adaptados à propriedade estatística dos sinais aos quais são expostos – o sinal visual ou auditivo no ambiente natural do animal”.

"Sabemos que uma célula também vive em um ambiente espacialmente estruturado, então primeiro construímos modelos estatísticos de ambientes celulares naturais no solo e no tecido a partir de dados de imagem e simulação, depois usamos a teoria da informação para perguntar como o sistema de processamento sensorial de uma célula - neste caso, distribuição de receptores - está relacionado com a estrutura estatística do ambiente da célula.

"Ficamos surpresos ao descobrir que esse princípio geral da neurociência também se aplica à escala de células individuais, especificamente as distribuições de receptores encontradas nas células melhoram drasticamente a aquisição de informações em ambientes naturais. Além disso, mostramos as mesmas extensões de conexão à navegação celular. Rearranjo adaptativo de receptores observados em células melhora significativamente a navegação celular, mas apenas em ambientes naturais como tecidos. Isso levanta a questão se existem outros aspectos da biologia celular que também podem ser melhor compreendidos quando colocados no contexto do habitat natural de uma célula, por exemplo, estratégias comunicação célula-célula”.