Investigadores de la Universidad de Nueva York descubrieron nuevos tipos de células en el sistema visual de las moscas, con una herramienta que encuentra y etiqueta neuronas durante el desarrollo.

El estudio, publicado en la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences' (PNAS), combina datos de secuenciación unicelular con un novedoso algoritmo para identificar pares de genes que apuntan a células previamente desconocidas en el cerebro de las moscas de la fruta.

Las moscas de la fruta (también conocidas como 'Drosophila') se utilizaron durante mucho tiempo como organismo modelo para estudiar cuestiones fundamentales sobre el desarrollo y la función del cerebro.

En lugar de los 86.000 millones de neuronas de los seres humanos, las moscas de la fruta tienen unas 100.000 neuronas, lo que hace que la investigación del cerebro sea más manejable, aunque compleja.

El uso de herramientas genéticas que permiten distinguir distintos tipos de células en las moscas de la fruta revolucionó el estudio de los circuitos neuronales del cerebro, permitiendo a los científicos comprender con precisión el desarrollo, la función y el comportamiento de los circuitos.

“Un rasgo distintivo del sistema nervioso central es la diversidad de tipos celulares responsables de muchas funciones distintas”, afirma en un comunicado Claude Desplan, catedrático de plata de Biología y Ciencias Neuronales de la NYU y autor principal del estudio.

Investigaciones anteriores del laboratorio de Desplan utilizaron la secuenciación unicelular para determinar que existen aproximadamente 200 tipos de células en el sistema visual de la mosca en desarrollo.

La secuenciación unicelular revela la expresión génica, de modo que cuando las células tienen los mismos patrones de expresión génica, es probable que realicen la misma tarea y sean, por tanto, del mismo tipo celular.

Los científicos podían identificar aproximadamente la mitad de los 200 tipos celulares del sistema visual de la mosca en desarrollo basándose en su expresión génica y en estudios anteriores, pero les faltaba una forma de estudiar y etiquetar más fácilmente los otros 100 tipos celulares.

Las herramientas existentes que permitían manipular con precisión los circuitos neuronales de las moscas de la fruta adultas a menudo fallaban a la hora de etiquetar las mismas neuronas durante el desarrollo, lo que las convertía en inadecuadas para estudiar las células del cerebro en desarrollo.

“Además, el planteamiento anterior para identificar los tipos celulares implica el laborioso ensayo de numerosas combinaciones de genes candidatos.

Sabíamos que necesitábamos un método mucho más eficaz para etiquetar tipos celulares específicos, y pudimos aprovechar la creciente cantidad de datos de secuenciación unicelular disponibles“, afirma Yu-Chieh David Chen, investigador postdoctoral asociado del Departamento de Biología de la NYU y primer autor del estudio.

Chen y sus colegas crearon una herramienta que aprovecha la gran cantidad de datos de secuenciación unicelular del sistema visual de la mosca en desarrollo para identificar genes --y combinaciones de genes-- que se expresan exclusivamente en determinados tipos celulares.

Para encontrar un tipo de célula, los investigadores suelen buscar marcadores genéticos o genes específicos de un tipo de célula.

Pero a menudo un gen se expresa en varios tipos celulares, lo que dificulta su diferenciación.

La herramienta desarrollada por los investigadores de la NYU utiliza un enfoque ligeramente distinto: encontrar dos genes que coincidan sólo en un tipo celular.

Introduciendo datos de secuenciación de ARN unicelular en un algoritmo creado por ellos, los investigadores identificaron sistemáticamente pares de genes que se expresan de forma única en la mayoría de los tipos celulares del sistema visual de la mosca de la fruta en múltiples etapas de su desarrollo.

Uno de estos pares de genes llevó al descubrimiento de las MeSps, un tipo celular completamente nuevo.

“Este enfoque pionero y eficaz proporciona herramientas excepcionales al campo de la neurociencia para investigar con gran precisión cuestiones relacionadas con el desarrollo”, destaca Desplan.

Europa Press.

IG

Investigadores de Yale modificaron genéticamente las antenas de las moscas para detectar la luz y luego observaron cómo respondían las moscas a los cambios en los paquetes de luz de olores ficticios.

La investigación reveló nuevos conocimientos sobre cómo las moscas pueden detectar de forma independiente el movimiento de los paquetes de olor.

La supervivencia de todos los animales e insectos, desde los lobos hasta las abejas, depende de su capacidad para encontrar la fuente de los olores, lo cual es un desafío cuando el viento dispersa y oscurece su fuente. Investigaciones anteriores han demostrado que los animales y los insectos navegan hacia estos objetivos al sentir la intensidad de los olores y retroceder en la dirección opuesta del viento.

Sin embargo, solo el viento de popa puede desviarlos, por la misma razón que el humo que emana de una chimenea se dispersa y su estela no siempre conduce directamente a su origen. Un equipo de científicos de Yale, dirigido por Thierry Emonet y Damon Clark, se preguntó si las moscas tenían un truco diferente entre sus dos antenas: ¿podrían detectar el movimiento de los paquetes de olor, independientemente del viento?

Para un nuevo estudio, informa Yale, combinaron su experiencia en navegación olfativa y detección de movimiento para diseñar experimentos para probar esta hipótesis. Descubrieron que, de hecho, las moscas pueden sentir la dirección de los paquetes de olor en movimiento, no solo el viento.

Para hacer este descubrimiento, modificaron genéticamente las antenas de las moscas para detectar la luz, luego crearon paquetes de olores ficticios a partir de la luz y observaron cómo las moscas respondían a estas señales en ambientes ventosos y sin viento.

Descubrieron que las antenas de las moscas funcionaban en conjunto para reconocer la dirección en la que se movían los paquetes de olor, lo que permitía que las moscas ajustaran el rumbo basándose únicamente en las señales de los paquetes de olor. El artículo fue publicado en Nature.

Este conocimiento no solo ayudará a la agricultura (cómo las abejas encuentran las flores) y la salud pública (cómo los mosquitos encuentran a las personas), sino también al desarrollo de robots que puedan detectar peligros en el medio ambiente (donde están enterradas las minas terrestres), dicen los investigadores.

Europa Press.

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