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Pesquisadores da Universidade de Nova York descobriram novos tipos de células no sistema visual das moscas, possibilitados pela criação de uma ferramenta que encontra e rotula neurônios durante o desenvolvimento.
O estudo, publicado na revista Anais da Academia Nacional de Ciências (PNAS), combina dados de sequenciamento de célula única com um novo algoritmo para identificar pares de genes que apontam para células previamente desconhecidas no cérebro de moscas-das-frutas.
As moscas-das-frutas (também conhecidas como Drosophila) têm sido usadas há muito tempo como um organismo modelo para estudar questões fundamentais sobre o desenvolvimento e a função do cérebro. Em vez dos 86 bilhões de neurônios encontrados em humanos, as moscas-das-frutas têm cerca de 100.000 neurônios – tornando a pesquisa no cérebro um empreendimento mais gerenciável, mas ainda complexo.
O uso de ferramentas genéticas que podem distinguir diferentes tipos de células em moscas-das-frutas revolucionou o estudo dos circuitos neurais no cérebro, permitindo aos cientistas entender o desenvolvimento, a função e o comportamento dos circuitos de maneira precisa.
“Uma marca registrada do sistema nervoso central é a diversidade de diferentes tipos de células que são responsáveis por tantas funções diferentes”, disse Claude Desplan, Silver Professor de Biologia e Neural Science na NYU e autor sênior do estudo.
Pesquisas anteriores no laboratório de Desplan usaram o sequenciamento de célula única para determinar que existem aproximadamente 200 tipos de células no sistema visual da mosca em desenvolvimento. O sequenciamento de célula única revela a expressão gênica, portanto, quando as células têm os mesmos padrões de expressão gênica, provavelmente estão fazendo o mesmo trabalho e, portanto, são do mesmo tipo de célula.
Os cientistas conseguiram identificar cerca de metade dos 200 tipos de células no sistema visual da mosca em desenvolvimento com base na expressão gênica e em estudos anteriores, mas faltava uma maneira de estudar e rotular mais facilmente os outros 100 tipos de células. As ferramentas existentes que permitiam a manipulação precisa de circuitos neurais de moscas-das-frutas adultas muitas vezes falhavam em rotular os mesmos neurônios durante o desenvolvimento, tornando essas ferramentas impróprias para estudar células no cérebro em desenvolvimento.
“Além disso, a abordagem anterior para identificar tipos de células envolve testes laboriosos de numerosas combinações de candidatos a genes. Sabíamos que precisávamos de uma abordagem muito mais eficiente para rotular tipos de células específicos e fomos capazes de aproveitar a quantidade crescente de dados de sequenciamento de célula única que está disponível”, disse Yu-Chieh David Chen, um associado de pós-doutorado no Departamento de Biologia da NYU e primeiro autor do estudo.
Chen e seus colegas criaram uma ferramenta que aproveita os extensos dados de sequenciamento de uma única célula para o desenvolvimento do sistema visual da mosca para identificar genes – e combinações de genes – que são expressos exclusivamente em certos tipos de células.
Para encontrar um tipo de célula, os pesquisadores geralmente procuram marcadores genéticos ou genes únicos específicos de um tipo de célula. Mas muitas vezes um gene será expresso em vários tipos de células, tornando difícil usar um gene para diferenciá-los. A ferramenta que os pesquisadores da NYU desenvolveram usa uma abordagem ligeiramente diferente: encontrar dois genes que se sobrepõem apenas em um tipo de célula.
Alimentando dados de sequenciamento de RNA de célula única em um algoritmo que eles criaram, os pesquisadores identificaram sistematicamente pares de genes que são expressos de forma única na maioria dos tipos de células no sistema visual da mosca da fruta em vários estágios de desenvolvimento. Um desses pares de genes levou à descoberta de MeSps, um novo tipo de célula.
“Apesar de uma longa história de estudo do sistema visual da mosca da fruta, nunca tínhamos visto esse tipo de célula antes”, disse Chen.
Embora a pesquisa futura se aprofunde no desenvolvimento e na função dos MeSps – por exemplo, se detecta cor, movimento ou outras características da luz – essa linha de pesquisa será possível com as novas ferramentas.
Os pesquisadores observam que suas ferramentas também podem ser usadas para estudar outros sistemas além da visão na mosca em desenvolvimento, desde que os dados de uma única célula estejam disponíveis. Além disso, sua lógica de encontrar pares de genes marcadores em vez de um único gene marcador pode ser aplicada em pesquisas em outras espécies.
“Em vez de procurar um único bom gene marcador, um simples ajuste de apenas olhar para dois genes pode atingir alta especificidade do tipo de célula”, disse Chen.
“Esta abordagem pioneira e eficiente fornece ferramentas excepcionais para o campo da neurociência investigar questões de desenvolvimento com alta precisão”, disse Desplan.
Além de Chen e Desplan, os autores do estudo incluem Yen-Chung Chen, Raghuvanshi Rajesh e os alunos de graduação Nathalie Shoji e Maisha Jacy, da NYU; Haluk Lacin da Universidade de Missouri-Kansas City; e Ted Erclik da Universidade de Toronto-Mississauga. A pesquisa foi apoiada por doações dos Institutos Nacionais de Saúde (R01-EY013010, R01-EY13012 e F32-EY032750).
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