Onderzoekers hebben een algoritme gemaakt om vergelijkbare celtypen te identificeren van soorten – waaronder vissen, muizen, platwormen en sponzen – die al honderden miljoenen jaren uiteenlopen en dat zou kunnen helpen om hiaten in ons begrip van evolutie te overbruggen.
Cellen zijn de bouwstenen van het leven en ze zijn aanwezig in elk levend wezen. Maar hoe vergelijkbaar zijn uw cellen volgens u met een muis? Vis? worm?
Door celtypen in verschillende typen in de levensboom te vergelijken, kunnen biologen begrijpen hoe celtypen zijn ontstaan en hoe ze zich hebben aangepast aan de functionele behoeften van verschillende levensvormen. Dit is de laatste jaren het onderwerp van toenemende belangstelling geweest bij evolutiebiologen, omdat nieuwe technologie nu de sequentiebepaling en identificatie van alle cellen in alle levende wezens mogelijk maakt. “Er is in wezen een golf in de wetenschappelijke gemeenschap om alle soorten cellen in verschillende organismen te classificeren”, legt Bo Wang uit, assistent-professor bio-engineering aan de Stanford University.
Als reactie op deze kans ontwikkelde het laboratorium van Wang een algoritme om vergelijkbare celtypen over evolutionaire afstanden met elkaar te verbinden. Hun methode, gedetailleerd in een paper gepubliceerd op 4 mei 2021, op eLife, Is ontworpen om de soorten cellen in verschillende typen te vergelijken.
In hun onderzoek gebruikte het team zeven typen om 21 verschillende paren te vergelijken en waren ze in staat om de celtypen die in alle soorten werden aangetroffen te identificeren, samen met hun overeenkomsten en verschillen.
Vergelijk celtypen
Volgens Alexander Tarashansky, een afgestudeerde student bio-engineering die in het laboratorium van Wang werkt, kwam het idee om het algoritme te maken toen Wang op een dag het laboratorium binnenkwam en hem vroeg of hij datasets van het celtype kon analyseren van twee verschillende soorten wormen waarop de laboratoriumonderzoeken werden uitgevoerd. Dezelfde tijd.
“Ik was verbaasd over hoe duidelijk de verschillen tussen hen waren”, zei Tarashansky, de hoofdauteur en interdisciplinaire fellow van Stanford Bio-X. We dachten dat ze vergelijkbare celtypen zouden moeten hebben, maar als we proberen ze te analyseren met behulp van standaard technieken, herkent de methode ze niet omdat ze hetzelfde zijn. “
Hij vroeg zich af of het een probleem was met de technologie of dat de celtypen te verschillend waren om tussen soorten te passen. Toen begon Tarashansky aan het algoritme om celtypen tussen soorten beter op elkaar af te stemmen.
‘Stel dat ik een spons met een mens wil vergelijken,’ zei Tarashansky. “Het is niet echt duidelijk welk van het sponsgen overeenkomt met welk menselijk gen dan ook, want met de evolutie van organismen vermenigvuldigen en veranderen de genen zich en herhalen ze zich opnieuw. Nu heb je één gen in de spons dat mogelijk verband houdt met veel genen bij mensen. “
In plaats van te proberen een één-op-één genetische match te vinden, zoals eerdere methoden voor gegevensmatching, koppelt de mappingmethode van de onderzoekers een enkel gen in een spons aan alle mogelijke overeenkomstige menselijke genen. Vervolgens gaat het algoritme kijken welke de juiste is.
Tarashansky zegt dat het proberen om alleen individuele genenparen te vinden beperkte wetenschappers heeft die in het verleden naar een kaart van celtypen hebben gezocht. “Ik denk dat de belangrijkste innovatie hier is dat we rekening houden met functies die in de loop van honderden miljoenen jaren van evolutie zijn veranderd voor vergaande vergelijkingen.”
“Hoe kunnen we steeds evoluerende genen gebruiken om hetzelfde type cel te herkennen dat ook constant verandert in verschillende soorten?” Said Wang, eerste auteur van het artikel. “Evolutie is begrepen met behulp van genen en organische eigenschappen, ik denk dat we nu op een opwindend keerpunt staan voor het overbruggen van schalen door te kijken naar hoe cellen evolueren.”
Vul de boom des levens
Met behulp van een mapping-benadering ontdekte het team een aantal geconserveerde genen en families van celtypen over verschillende soorten heen.
Tarashansky zei dat het hoogtepunt van het onderzoek was toen ze stamcellen tussen twee heel verschillende wormen vergeleken.
“Het feit dat we een een-op-een match vonden in de stamcelgroepen was echt spannend”, zei hij. “Ik denk dat dit in wezen veel nieuwe en opwindende informatie heeft opgeleverd over hoe stamcellen verschijnen in een parasitaire platte worm die honderden miljoenen mensen over de hele wereld infecteert.”
De resultaten van het in kaart brengen van het team geven ook aan dat de eigenschappen van neuronen en spiercellen robuust zijn, van zeer eenvoudige diersoorten, zoals sponzen, tot meer complexe zoogdieren zoals muizen en mensen.
Wang zei: “Dit geeft echt aan dat dit soort cellen heel vroeg in de evolutie van dieren is ontstaan.”
Nu het team de tool voor celvergelijking heeft gebouwd, kunnen onderzoekers doorgaan met het verzamelen van gegevens over verschillende soorten voor analyse. Naarmate er meer datasets van meer soorten worden verzameld en vergeleken, zullen biologen het pad van celtypen in verschillende organismen kunnen traceren en zal het vermogen om nieuwe celtypen te herkennen verbeteren.
‘Als je alleen sponzen had en daarna wormen en alles daartussenin kwijtraakte’, zei Tarashansky, ‘dan is het moeilijk om te weten hoe de sponsachtige celtypen zich ontwikkelden of hoe hun voorouders zich in sponzen en wormen ontwikkelden.’ “We willen zoveel mogelijk knooppunten langs de levensboom invullen, zodat we dit soort evolutionaire analyse kunnen faciliteren en kennis tussen soorten kunnen overdragen.”
Referentie: “Eencellige atlassen in Metazoa in kaart brengen onthult de evolutie van het celtype” Gepost door Alexander J. Tarashansky, Jacob M. Moser, Margarita Khariton, Penjiang Lee, Detlev Arendt, Stephen R. Kwake, Bo Wang, 4 mei 2021, eLife.
DOI: 10.7554 / eLife.66747
Andere Stanford-co-auteurs zijn onder meer afgestudeerde studenten Margarita Khariton, Bingyang Lee en Stephen Kwik, hoogleraar bio-engineering Lee Otterson en hoogleraar toegepaste fysica en covoorzitter van Chan Zuckerberg Biohub. De andere co-auteurs zijn afkomstig van het European Molecular Biology Laboratory en de Universiteit van Heidelberg. Wang is ook lid van Stanford Bio-X en het Wu Cai Institute of Neurosciences. Kwik is lid van Bio-X, het Stanford Cardiovascular Institute, Stanford Cancer Institute en het Wu Tsai Institute of Neurosciences.
Dit onderzoek werd gefinancierd door Stanford Bio-X, de Beckman Young Investigator Award en de National Institutes of Health. Wang en Kwik zullen op dit werk voortbouwen als onderdeel van het Neuro-Omics Initiative dat wordt gefinancierd door het Wu Tsai Institute of Neuroscience.
‘Webgeek. Wannabe-denker. Lezer. Freelance reisevangelist. Liefhebber van popcultuur. Gecertificeerde muziekwetenschapper.’
