El análisis unicelular y el aprendizaje automático identifican el principal objetivo de COVID-19
Epitelio respiratorio. Crédito: Blausen Medical
Los científicos de la Escuela de Medicina de Yale (YSM) están utilizando la secuenciación de ARN de una sola célula para aprender cómo interactúa el SARS-CoV-2 con una célula huésped. Los dos autores principales David van Dijk, Ph.D., profesor asistente de medicina en la Sección de Medicina Cardiovascular e Informática, y Craig Wilen, MD, Ph.D., profesor asistente de Medicina de Laboratorio e Inmunobiología, utilizaron secuenciación de ARN de una sola célula de células epiteliales bronquiales humanas infectadas (HBEC) para determinar cómo el virus infecta y altera las células sanas.
En el estudio, publicado en el servidor de preimpresión bioRxiv, los autores identificaron las células ciliadas como el objetivo principal de la infección por SARS-CoV-2. El epitelio bronquial actúa como barrera protectora frente a alérgenos y patógenos. Los cilios eliminan la mucosidad y otras partículas del tracto respiratorio. Sus hallazgos ofrecen información sobre cómo el virus causa la enfermedad.
Wilen y la asociada postdoctoral Mia Alfajaro, Ph.D., infectaron HBEC en una interfaz aire-líquido con SARS-CoV-2. Durante tres días, utilizaron la secuenciación de ARN de una sola célula para identificar las firmas de la dinámica de la infección, como la cantidad de células infectadas en los tipos de células y si el SARS-CoV-2 activó una respuesta inmune en las células infectadas. Van Dijk, que se especializa en tecnologías unicelulares, utilizó algoritmos avanzados para desarrollar hipótesis de trabajo.
«El aprendizaje automático nos permite generar hipótesis. Es una forma diferente de hacer ciencia. Partimos con la menor cantidad de hipótesis como sea posible. Medimos todo lo que podemos medir, y los algoritmos nos presentan la hipótesis», dijo.
Los investigadores colaboraron con Tamas Horvath, Ph.D., y Klara Szigeti-Buck para usar la microscopía electrónica para aprender sobre la base estructural del virus y las células diana. Estas observaciones brindan información sobre la interacción huésped-virus para medir el tropismo celular del SARS-CoV-2, o la capacidad del virus para infectar diferentes tipos de células, según lo identificado por los algoritmos. Después de tres días, miles de células cultivadas se infectaron. Los autores analizaron los datos de las células infectadas junto con las células transeúntes vecinas. Observaron que las células ciliadas eran el 83% de las células infectadas. Estas células fueron la primera y principal fuente de infección durante todo el estudio. El virus también apuntó a otros tipos de células epiteliales, incluidas las células basales y del club. Las células caliciformes, neuroendocrinas, de penacho y los ionocitos tenían menos probabilidades de infectarse.
Se analizaron células epiteliales bronquiales humanas cultivadas (HBEC) 1, 2 y 3 días después de la infección con SARS-CoV-2. Crédito: David van Dijk y Craig Wilen
Las firmas genéticas revelaron una respuesta inmunitaria innata asociada con una proteína llamada interleucina 6 (IL-6). El análisis también mostró un cambio en las transcripciones virales poliadeniladas. Por último, las células transeúntes (no infectadas) también mostraron una respuesta inmune, probablemente debido a las señales de las células infectadas. Basándose en decenas de miles de genes, los algoritmos localizan las diferencias genéticas entre las células infectadas y las no infectadas.
En la siguiente fase de este estudio, Wilen y van Dijk examinarán la gravedad del SARS-CoV-2 en comparación con otros tipos de coronavirus y realizarán pruebas en modelos animales.
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El coronavirus SARS-CoV-2 infecta células del intestino Más información: Neal G. Ravindra et al. Análisis longitudinal unicelular de la infección por SARS-CoV-2 en células epiteliales bronquiales humanas, (2020). DOI: 10.1101/2020.05.06.081695 Proporcionado por la Universidad de Yale Cita: El análisis unicelular y el aprendizaje automático identifican el objetivo principal de COVID-19 (27 de mayo de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https://medicalxpress .com/news/2020-05-single-cell-analysis-machine-major-covid-.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.