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- Investigadores del IRB Barcelona revelan que los enfoques computacionales más utilizados podrían pasar por alto información clave al estudiar cómo interactúan las células dentro de los tejidos.
- Al combinar datos de transcriptómica espacial y de células individuales en cáncer, cerebro y corazón, el estudio muestra que muchas interacciones celulares predichas no se corresponden con su proximidad real en el tejido.
- El trabajo subraya la necesidad de desarrollar herramientas más avanzadas para entender cómo se coordinan las células en la salud y la enfermedad.
Un equipo formado por Elena Pareja y el Dr. Patrick Aloy en el IRB Barcelona ha publicado en Genome Biology un estudio que cuestiona la fiabilidad de las estrategias actuales para predecir la comunicación entre células. Los investigadores integraron datos de secuenciación de ARN a nivel de célula individual con transcriptómica espacial procedentes de tejido de mama con cáncer, corteza cerebral y corazón, para analizar de forma sistemática cómo el entorno de cada célula influye en su actividad genética y en sus interacciones con las células vecinas.
Sus análisis revelaron que, a pesar de encontrarse en contextos diferentes del tejido, las células del mismo tipo no mostraban grandes diferencias en su expresión génica global. Además, las herramientas computacionales más populares, que predicen la comunicación celular identificando genes de ligandos y receptores, con frecuencia señalaban interacciones entre tipos celulares que ni siquiera se encontraban próximos entre sí en el tejido.
“Estos resultados son una llamada de atención para el campo porque muestran que, si queremos entender realmente cómo las células coordinan sus funciones, necesitamos modelos que integren la información espacial de forma mucho más rigurosa”, afirma el Dr. Patrick Aloy, investigador ICREA y jefe de grupo en el IRB Barcelona.
El estudio sugiere que, aunque los métodos actuales son útiles para proponer posibles interacciones moleculares, no son suficientes para reflejar cómo el microambiente local condiciona el diálogo real entre las células. Los autores destacan la importancia de desarrollar nuevos enfoques computacionales que permitan identificar interacciones dependientes del contexto con mayor precisión, algo esencial para desentrañar procesos complejos como el desarrollo tisular, la regeneración o la progresión de enfermedades.
Artículo de referencia:
Systematic assessment of microenvironment‑dependent transcriptional patterns and intercellular communication
Elena Pareja‑Lorente and Patrick Aloy
Genome Biology (2025) DOI: 10.1186/s13059-025-03677-5
IRB Barcelona
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