El desarrollo embrionario es un proceso fascinante que abarca desde la transformación de una única célula hasta la formación de un organismo completo. Sin embargo, la comprensión de este proceso a menudo se ve limitada por nuestra capacidad para observarlo, ya que solo podemos capturar «instantáneas» de las etapas de desarrollo, especialmente en lo que respecta a detalles moleculares como los patrones de expresión génica.
Recientemente, un equipo de científicos del grupo de investigación de James Sharpe en el EMBL de Barcelona ha encontrado una forma innovadora de visualizar la evolución continua de los patrones de expresión génica durante el desarrollo. Este avance, publicado en la revista Development, utiliza una técnica común en el desarrollo de videojuegos para lograrlo.
Nueva metodología para la visualización del desarrollo embrionario
Laura Aviñó-Esteban, estudiante de doctorado en el grupo de Sharpe y primera autora del estudio, destaca uno de los principales desafíos en la biología del desarrollo: la imposibilidad de observar el desarrollo embrionario interno en tiempo real. Aunque en especies como peces y anfibios el desarrollo embrionario ocurre fuera del cuerpo materno, permitiendo a los investigadores filmar el proceso, en mamíferos como los ratones, la formación de órganos tiene lugar en el útero, lo que dificulta su estudio.
Para abordar esta limitación, los investigadores han recurrido a la recopilación de muestras de embriones en diferentes etapas de desarrollo, un método que, aunque útil, proporciona una descripción fragmentada y ruidosa del proceso. La complejidad aumenta al estudiar los patrones de expresión génica, que no están claramente vinculados a ubicaciones físicas específicas en el embrión, dificultando aún más la reconstrucción de cómo cambian con el tiempo.
El objetivo del equipo era desarrollar una descripción continua de estas dinámicas, permitiendo visualizar y modelar los patrones de expresión génica a lo largo del tiempo. Para ello, se creó un nuevo método para «interpolar» los datos de expresión génica, lo que implica estimar los puntos de datos faltantes entre las mediciones. Este enfoque, similar a conectar puntos en un gráfico, busca completar la información y ofrecer una representación coherente del desarrollo embrionario.
El proceso de interpolación se centró en cada pieza móvil del tejido, simplificando así un problema complejo de dos dimensiones a una interpolación unidimensional más manejable. Esto resultó en una mejora significativa tanto en precisión como en eficiencia. Durante el desarrollo de este método, el equipo se enfrentó al desafío de seleccionar la técnica de interpolación adecuada. Las dos metodologías más comunes, la interpolación lineal y la polinómica, presentaban limitaciones: la primera podía resultar en cambios abruptos, mientras que la segunda requería conjeturas sobre la forma de la curva, limitando la flexibilidad.
La solución inesperada llegó de los videojuegos. Aviñó-Esteban recordó que los desarrolladores utilizan funciones matemáticas conocidas como B-Splines para crear interpolaciones suaves y flexibles. Al adoptar esta técnica, el equipo logró integrar diferentes fuentes de datos de imagen para generar una reconstrucción fluida de los patrones de expresión génica en el tiempo y el espacio.
Para probar su método, lo aplicaron al gen Sox9, que marca las futuras células esqueléticas durante el desarrollo de las extremidades. Los resultados fueron prometedores, ya que no solo lograron visualizar por primera vez la expresión de Sox9 a lo largo del tiempo, sino que también demostraron la aplicabilidad del método a otros procesos de desarrollo, como la formación del tubo neural, una parte clave del desarrollo del sistema nervioso.
Este avance representa un paso significativo en la biología del desarrollo, abordando uno de los aspectos más frustrantes: la incapacidad para visualizar los cambios en la expresión génica de manera dinámica, y lo más importante, sin necesidad de recopilar datos adicionales.
