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Comprendere come le cellule si auto-organizzano per formare embrioni

Una ricerca d’avanguardia su come le cellule si auto-organizzano per formare embrioni potrebbe rivoluzionare la nostra comprensione di come inizia la vita e portare anche a nuovi approcci alla medicina rigenerativa.

Ricerca di base

L’interrogativo di come possano emergere embrioni da una materia apparentemente non strutturata ha tenuto occupati scienziati e filosofi per migliaia di anni. Fino al XIX secolo inoltrato, si presumeva che il modello di riferimento per l’embrione esistesse già formato nello sperma o nell’uovo e dovesse solo svilupparsi nella forma adulta. «Oggi sappiamo che durante lo sviluppo di un organismo da una cellula uovo fecondata, sorgono strutture completamente nuove che non erano state ancora create nello sperma o nell’uovo», osserva Patrick Müller, coordinatore del progetto QUANTPATTERN, leader del gruppo di ricerca Max Planck presso il laboratorio Friedrich Miescher e professore presso l’Università di Tübingen in Germania. «Tali processi di auto-organizzazione sollevano interrogativi su come possa svilupparsi un embrione strutturato da un ammasso indifferenziato di cellule». Comprendere questo processo non è solo di interesse fondamentale, ma potrebbe anche aprire la porta alla trasformazione delle cellule staminali embrionali in complesse strutture multicellulari per la sostituzione dei tessuti umani.

Nodal e Lefty

Al fine di migliorare la nostra comprensione di questo processo, il Consiglio europeo della ricerca ha supportato il progetto QUANTPATTERN incentrato su due molecole di segnalazione chiave, l’attivatore Nodal e l’inibitore Lefty, che controllano lo sviluppo precoce dei vertebrati. «Il padre dell’informatica moderna, Alan Turing, ha teorizzato oltre 60 anni fa che le molecole di segnalazione formano un sistema attivatore-inibitore auto-organizzato», spiega Müller. «Secondo la sua teoria, l’inibitore deve muoversi più rapidamente rispetto all’attivatore, altrimenti i modelli non si formeranno». È stato ipotizzato che Nodal e Lefty formino il genere di sistema attivatore-inibitore ipotizzato da Turing. Studi precedenti hanno dimostrato che Lefty ha una mobilità maggiore rispetto a Nodal. Tuttavia, visualizzare tali segnali durante lo sviluppo dei tessuti e manipolarne la mobilità si è rivelato un compito estremamente difficile. Per affrontare queste sfide, il progetto QUANTPATTERN ha cercato di identificare le molecole che regolano la mobilità di Nodal e Lefty durante lo sviluppo del pesce zebra. La modellizzazione matematica è stata quindi combinata con manipolazioni precise delle dimensioni dell’embrione di pesce zebra. «Questo ci ha aiutato a determinare come le diverse mobilità di Nodal e Lefty potrebbero essere in grado di rilevare la lunghezza dell’embrione e regolare di conseguenza le proporzioni dei tessuti», afferma Müller. Ancora più ambiziosamente, il team ha analizzato il sistema Nodal/Lefty in cellule staminali di embrione di topo. Queste cellule, cresciute in colture di tessuti, si auto-organizzano spontaneamente in sfere tridimensionali simili a embrioni.

Reti auto-organizzate

Müller e il suo team sono stati in grado di identificare le interazioni chiave a livello molecolare e identificare le condizioni in cui è possibile regolare le proporzioni del modello in embrioni di dimensioni diverse. Il team ha anche definito il modo in cui Nodal interagisce con altri percorsi di segnalazione per influenzare embrioidi di topo auto-organizzanti. Questi risultati rappresentano una svolta significativa nella nostra comprensione, a livello molecolare, di come ha inizio la nuova vita. Cosa altrettanto importante, il progetto ha aperto la porta all’analisi di sistemi biologici più complessi attraverso un nuovo metodo matematico basato su computer per analizzare milioni di reti realistiche di attivatori-inibitori. «Siamo stati in grado di identificare possibilità per generare embrioni strutturati senza diverse mobilità di attivatori e inibitori», aggiunge Müller. «Questa scoperta mette in discussione le precedenti convinzioni derivate dall’analisi di sistemi semplificati. Apre inoltre nuove strade per aumentare la nostra comprensione, e probabilmente l’ingegneria, di sistemi auto-organizzanti complessi». La conoscenza ricavata da QUANTPATTERN viene attualmente utilizzata per progettare sistemi di strutturazione artificiale che formano spontaneamente modelli periodici. Questi aiuteranno Müller e il suo team a mettere alla prova le loro teorie e potrebbero dare forma a nuovi approcci alla sostituzione dei tessuti umani. Guardando avanti, Müller e il suo team stanno anche esaminando ulteriori percorsi di segnalazione. Alcune di queste ricerche saranno svolte attraverso un nuovo progetto finanziato dal CER denominato ACE-OF-SPACE.

Parole chiave

QUANTPATTERN, embrione, cellule, sperma, uovo, Nodal, Lefty, Turing, biologico

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