28/01/2021

Nenhuma célula é igual a outra

Redação do Diário da Saúde
Nenhuma célula é igual à outra
Os cientistas sempre pensaram que as células de cada tipo eram idênticas entre si: Elas não são.
[Imagem: Allinonemovie/Pixabay]

Células não são clones

Quando estudamos as células, cada tipo delas - células da pele, células dos ossos, neurônios etc. - parece ser formado por entidades idênticas, algo como réplicas perfeitas umas das outras.

Pelo menos assim é que os cientistas consideravam até agora.

Mas, assim como cada ser humanos é único, parece que cada célula tem sua própria identidade e aparência únicas.

Esta é a conclusão impressionante de uma equipe de pesquisadores de várias universidades, reunidos na Rede de Imunologia de Cingapura.

Células com identidades únicas

Hoa Tran e seus colegas usaram os últimos avanços em genômica para estudar células dendríticas, células pancreáticas, células da retina e células mononucleares do sangue, com amostras coletadas de camundongos e de humanos.

Ao coletar dados da expressão gênica de cada célula individualmente, eles descobriram que cada célula tem sua própria expressão, que foge da "média" estipulada pelas ferramentas disponíveis até então.

Segundo a equipe, a ilusão da "aparência idêntica" de cada tipo de célula surgiu porque as técnicas disponíveis até agora partem de análises de grandes números de células. E estes dados primários são analisados por algoritmos que tentam justamente encontrar valores médios, anulando assim as diferenças entre as células individuais.

Os pesquisadores analisaram 14 desses algoritmos para verificar quais realmente chegam a conclusões próximas às da sua análise de células individuais. Apenas três deles fazem um bom trabalho, mas ainda assim chegando a valores médios, sem oferecer a precisão necessária para mostrar "a carinha" - a expressão gênica - de cada célula individualmente.

De acordo com o professor Jinmiao Chen, líder da equipe, para que a identifdade celular seja conhecida, será necessário aprimorar as técnicas de análise: "Com os avanços contínuos nas tecnologias de célula única, será necessário identificar métodos mais eficientes e eficazes, capazes de aumentar a escala em termos de número de células e lotes [analisados]".

Checagem com artigo científico:

Artigo: A benchmark of batch-effect correction methods for single-cell RNA sequencing data
Autores: Hoa Thi Nhu Tran, Kok Siong Ang, Marion Chevrier, Xiaomeng Zhang, Nicole Yee Shin Lee, Michelle Goh, Jinmiao Chen
Publicação: Genome Biology
Vol.: 21, Article number: 12
DOI: 10.1186/s13059-019-1850-9
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