Ronghui (Ron) Zhu / Laboratório Elowitz / Caltech
Experimentos de biologia sintética sugerem um modelo “MultiFate” de como células geneticamente idênticas se tornam os muitos tipos diferentes encontrados em organismos complexos como nós.
O corpo humano contém mais de 200 tipos de células pela maioria das estimativas, todas descendentes de um único óvulo fertilizado. As células esguias da pele, os neurônios ramificados, as células de gordura roliças, os cones e bastonetes extremamente sensíveis do olho – tudo isso é produto de um longo processo de desenvolvimento, durante o qual suas formas físicas se alteraram além do reconhecimento. Com poucas exceções, no entanto, todas essas células carregam os mesmos genes que o óvulo fertilizado. A única coisa que muda de célula para célula é quais genes estão ativos.
Mas como células geneticamente idênticas são desviadas para diferentes identidades? O que acontece no nível molecular para transformar células-tronco em células da pele e por que elas permanecem assim em vez de se transformarem em músculo ou gordura?
Os pesquisadores têm se esforçado para responder a essas perguntas, que são relevantes para o desenvolvimento de todos os organismos complexos, sejam plantas de mostarda, centopéias ou baleias azuis. As primeiras tentativas de modelos genéticos sempre careciam de aspectos importantes do que os biólogos viam na natureza – principalmente uma simplicidade que lhes permitiria escalar para definir multidões de destinos celulares.
Agora, um grupo de biólogos do Instituto de Tecnologia da Califórnia com formação em física relatou na Science que eles desenvolveram uma rede simples de genes que dá origem a comportamentos surpreendentemente complexos e realistas. Pode representar um avanço importante na compreensão de como a natureza diz às células para se diferenciarem.
Ao introduzir um pequeno número de genes modificados nas células e aplicar os sinais químicos corretos, os pesquisadores conseguiram direcionar as células para sete estados estáveis diferentes, cada um distinguível ao microscópio por uma cor brilhante diferente. As células exibiram propriedades chave associadas a células diferenciadas; por exemplo, eles estavam firmemente comprometidos em ser um tipo de célula, mas também exibiam uma “memória” de sua atividade anterior que afetava suas respostas a novas circunstâncias.
Modelos matemáticos sugerem que, com apenas mais alguns genes, seria possível definir centenas de identidades celulares, mais do que suficientes para povoar os tecidos de organismos complexos. É uma descoberta que abre as portas para experimentos que podem nos aproximar da compreensão de como, eras atrás, o sistema que nos constrói foi construído.
Os limites da repressão mútua
Os biólogos do desenvolvimento iluminaram muitos pontos de inflexão e sinais químicos que levam as células a seguir um caminho de desenvolvimento ou outro estudando células naturais. Mas os pesquisadores no campo da biologia sintética geralmente adotam outra abordagem, explicou Michael Elowitz, professor de biologia e bioengenharia da Caltech e autor do novo artigo: eles constroem um sistema de controle do destino celular do zero para ver o que ele pode dizer. sobre o que esses sistemas exigem.
Há mais de 20 anos, pesquisadores da Universidade de Boston liderados por James Collins deram um grande passo nessa direção. Em um artigo da Nature, eles descreveram um circuito artificial de controle de células que eles inseriram na bactéria Escherichia coli. O circuito poderia inverter as células entre dois estados. As células projetadas brilharam em verde enquanto um gene que reprimia a produção do pigmento fluorescente estava desligado. No entanto, se os cientistas adicionassem um produto químico à solução de cultura da célula, o gene repressor era ativado e a cor desaparecia. Uma dose de outro produto químico reverteu o processo forçando um segundo repressor em ação, trazendo o verde de volta.
Esses dois estados eram estáveis: até que um produto químico fosse adicionado para desencadear uma mudança, uma célula permanecia brilhante ou escura. Essa estabilidade lembrou o comportamento de células na natureza cujos destinos são permanentemente definidos por comandos químicos emitidos durante o desenvolvimento. A chave para o sistema de controle era que os dois repressores se reprimiam – quando um estava ascendente, o outro estava adormecido.
Você precisa de um design que [não exija] que toda vez que você adicionar algo, você precise reengenharia de tudo o que já foi colocado.
Michael Elowitz, Instituto de Tecnologia da Califórnia
Esse tipo de repressão mútua tem sido central para a maioria dos sistemas de controle de células que os biólogos desenvolveram desde o experimento de Collins. Um exemplo elegante é um sistema projetado por Xiao Wang, professor associado de engenharia biomédica da Arizona State University, e seus colegas, apresentado em um artigo de 2017. Usando dois fatores de transcrição que se reprimem mutuamente e dois genes que se ativam, eles criaram um sistema capaz de colocar a E. coli em quatro estados diferentes.
A repressão mútua, no entanto, pode ser complexa para aumentar a escala. Você pode gerar estados estáveis adicionais adicionando mais genes, mas cada gene deve então inibir todos os outros. Essa abordagem parecia complicada mesmo para experimentos ambiciosos de biologia sintética, e a natureza claramente não podia confiar em um sistema tão frágil para direcionar o desenvolvimento de células em organismos.
Flexível, Adaptável e Robusto
Quando Elowitz discutiu esse problema com Ronghui Zhu, um estudante de pós-graduação em seu laboratório, eles se perguntaram se poderia haver uma maneira mais simples de aumentar a escala. “Uma propriedade fundamental do sistema natural é que ele é escalável. Essa foi, eu acho, uma visão importante”, disse Elowitz. “Você precisa de um design que [não exija] que toda vez que você adicionar algo, você precise reprojetar tudo o que já foi colocado.”
Eles procuraram uma solução na natureza, onde as proteínas do fator de transcrição foram vistas se unindo em pares, ou dímeros. Um fator de transcrição às vezes se liga a uma cópia de si mesmo e às vezes a um fator completamente diferente. O que ele está vinculado pode alterar radicalmente as habilidades de um fator, permitindo que ele ative novos genes ou o desative completamente. As permutações desses pares formam uma rede de estados possíveis para uma célula.
Então Elowitz e Zhu elaboraram a matemática descrevendo um sistema no qual pares de fatores de transcrição inibindo e promovendo um ao outro poderiam controlar o estado celular. Em seu novo sistema, cada gene produz uma proteína fator de transcrição; essas proteínas se unem como dímeros para exercer um efeito. Se duas cópias do mesmo fator se unem, o “homodímero” resultante estimula ainda mais a produção de proteínas pelo gene – um ciclo de feedback positivo. Se um fator se liga a um fator diferente para formar um “heterodímero”, no entanto, o fator de transcrição fica inativo.
O que é inteligente sobre esse arranjo é que, uma vez que a atividade ou inatividade de um gene do fator de transcrição é definida, ele tende a permanecer assim. As quantidades precisas de diferentes combinações de dímeros podem ser ajustadas para produzir qualquer padrão desejado de atividade gênica. Mudanças ambientais significativas que afetam a estabilidade dos fatores de transcrição podem mudar uma célula de um estado para outro, mas pequenas mudanças aleatórias são ignoradas. Isso torna o sistema de controle flexível, adaptável e robusto.
Muito mais tarde, Elowitz, Zhu e sua equipe decidiram ver se eles poderiam realmente construí-lo em células de mamíferos, uma mudança em relação aos sistemas de outros laboratórios que foram construídos principalmente em E. coli. Com base em uma caixa de ferramentas de componentes de fatores de transcrição montados por seus colegas, eles projetaram dois que eram ativos como homodímeros, mas inativos como heterodímeros. O modelo sugeriu que um sistema de controle construído em torno deles poderia colocar as células em três estados distintos: um em que apenas o primeiro gene estava ativo, outro em que apenas o segundo gene estava ativo e outro em que ambos estavam ativos. O estado predominante dependeria da estabilidade das proteínas do fator e da probabilidade de se ligarem umas às outras. “O design oferece controle combinatório e também permite que um estado reprima os outros estados”, disse Zhu.
Claro, modelagem é uma coisa; fazer algo funcionar em uma célula viva é outra. “Se você faz muita modelagem matemática da biologia, sempre sabe que os modelos são uma aproximação muito grosseira do que está acontecendo em muitos casos, e muitas vezes é um desafio torná-los preditivos”, disse Elowitz. A equipe ficou surpresa, então, quando Zhu introduziu os genes para o teste inicial em células de hamster e as células obedientemente se transformaram em um padrão pictórico de verde, vermelho e amarelo. O sistema, que eles chamaram de MultiFate, parecia funcionar.
Para ver se escalaria conforme o modelo previa, eles adicionaram um terceiro fator de transcrição, que elevou o número esperado de estados para sete. As células obedientemente desenvolveram um caleidoscópio de sete matizes. Se não foram perturbados, os estados persistiram por mais de um mês, ecoando a estabilidade de um sistema natural.
Os pesquisadores também observaram como as células responderam à mudança. Ao alterar a concentração de um produto químico no ambiente das células, eles podem desestabilizar as proteínas do fator de transcrição; como previsto, isso fez com que as células se movessem entre os estados. Curiosamente, porém, as respostas das células manipuladas foram moldadas em parte por suas histórias. Eles trocaram de estado quando a concentração do agente químico foi de alta para baixa – mas quando a concentração foi aumentada novamente, eles não apenas reverteram.
Essa assimetria comportamental tem um paralelo na natureza, onde células que vivem um momento de escassez, por exemplo, podem ficar em um estado permanente de entesouramento de energia. Redefinir o ambiente não elimina a experiência da célula.
Caminhando pela paisagem celular
“É extremamente inteligente”, disse Ahmad Khalil, professor da Universidade de Boston e coautor de um comentário sobre o artigo de Elowitz e Zhu para a Science. “[Isso] demonstra como você pode caminhar por essa paisagem – remodelar essa paisagem – de diferentes estados apenas aumentando ou diminuindo a estabilidade das proteínas”.
Essa é uma conquista profunda, porque qualquer processo que levou à complexidade fervilhante de enormes organismos multicelulares hoje deve ter começado bem simples, e muito provavelmente dependia de algo básico e mutável como a estabilidade das proteínas. O sistema descrito por Elowitz e Zhu sugere que princípios como esses teriam sido suficientes para gerar a grande variedade que vemos na natureza.
Wang, que desenvolveu o sistema E. coli com quatro estados estáveis, acha que é revelador que a modelagem dos pesquisadores se baseou em dinâmica não linear, um ramo da matemática que lida com sistemas que geralmente têm resultados complexos e surpreendentes. “Toda a rede de regulação genética é uma rede não linear”, disse ele. E enquanto a não linearidade pode muitas vezes levar ao caos, na biologia isso normalmente não acontece. “Então deve haver algo mais lá, alguns princípios e regras profundos e profundos para tornar a coisa tão complexa, mas também tão robusta.”
“Teoricamente, se você tem uma rede mestre de oito fatores de transcrição, você tem o mecanismo central para ter todas as possibilidades de formar um corpo humano”, acrescentou Wang. De fato, Elowitz e Zhu escreveram em seu artigo MultiFate que com apenas 11 fatores de transcrição, deveria ser possível produzir mais de 1.000 estados estacionários.
“No papel, é muito escalável”, disse Wang. “Mas quando você aumenta a escala, precisa ser cauteloso. Na biologia há muito que é desconhecido. Podemos ver algo que não esperamos.”
No futuro, especulou Khalil, os pesquisadores poderiam esperar usar o sistema MultiFate para controlar aspectos reais do crescimento e mudança de uma célula, e não apenas sua cor. Talvez as células introduzidas em pacientes possam ser projetadas para responder ao seu ambiente seguindo caminhos de desenvolvimento desejáveis. Se eles sentiram câncer, por exemplo, eles podem se desenvolver de uma maneira útil para o diagnóstico ou terapeuticamente. “É uma ideia muito legal”, disse ele.
Para Elowitz, o sistema é uma porta para entender a estranheza da biologia como mais do que apenas uma máquina de Rube Goldberg. As engenhocas caprichosas do artista, que executavam tarefas simples com o número máximo de etapas, eram “a personificação perfeita do design inevoluível”, disse ele – de algo que faz o que deve fazer, mas nada mais.
“Sistemas naturais – podem parecer assim superficialmente porque não entendemos completamente o que está acontecendo”, disse ele. “Uma vez que entendemos a maneira correta de olhar para ele, esperamos apreciá-lo como um design simples.”
Publicado em 29/05/2022 09h22
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