Quantification of cellular contributions to multi-cellular pattern formation

La vita è costruita su schemi. Dalle strisce di una zebra alla disposizione delle foglie su un ramo, gli esseri viventi si organizzano costantemente in strutture complesse e ripetitive. Questo processo, noto come formazione di pattern, è fondamentale per il modo in cui un animale cresce da una singola cellula fino a diventare un organismo completamente formato, come guarisce dopo un infortunio e, purtroppo, come si diffondono malattie come il cancro. Per decenni, gli scienziati hanno cercato di comprendere il motore dietro questa organizzazione. Sapevano da tempo che le cellule possono cambiare la propria identità, spostarsi, dividersi o morire, e che ognuna di queste azioni potrebbe potenzialmente creare i grandi disegni che vediamo in natura. La sfida è stata capire esattamente quale di queste azioni cellulari sia il driver primario in una determinata situazione. Il pattern è creato perché le cellule si spostano in punti specifici, o perché si dividono più in alcune aree rispetto ad altre? Fino ad ora, rispondere a questa domanda richiedeva solitamente ai ricercatori di ipotizzare prima un meccanismo specifico, costruire un complesso modello matematico basato su quell'ipotesi e poi vedere se il modello corrispondeva alla realtà. Se l'ipotesi era errata, l'intera investigazione doveva ricominciare da capo.

Un nuovo approccio, sviluppato dai ricercatori dell'Università Aix Marseille e dell'EMBL Heidelberg, evita interamente il gioco delle ipotesi. Invece di partire da una teoria su come le cellule dovrebbero comportarsi, hanno creato un metodo per osservare semplicemente ciò che le cellule stanno facendo e misurare quanto ogni specifica azione contribuisca al pattern finale. Chiamano il loro strumento CREDIT, che sta per Cellular Roles in Emergent Development Inferred from Tracks (Ruoli Cellulari nello Sviluppo Emergente Inferiti dalle Tracce). Il metodo si basa su filmati video di alta qualità di cellule viventi, dove gli scienziati possono tracciare la posizione esatta di ogni singola cellula nel tempo e misurare quanta proteina specifica ogni cellula sta producendo. Analizzando queste tracce, i ricercatori possono separare matematicamente il pattern totale nelle sue componenti, quantificando esattamente quanto del disegno sia dovuto al movimento delle cellule, quanto alla divisione cellulare e quanto al cambiamento della loro chimica interna.

I ricercatori hanno prima testato il loro metodo utilizzando simulazioni al computer in cui conoscevano la risposta in anticipo. Hanno creato mondi virtuali in cui potevano alzare o abbassare il "volume" del movimento cellulare, e fare lo stesso per la divisione e la morte cellulare. In queste simulazioni controllate, lo strumento ha identificato correttamente la forza dominante. Quando hanno ordinato alle cellule virtuali di muoversi per formare un pattern, lo strumento ha indicato il movimento come causa. Quando hanno ordinato alle cellule di dividersi in punti specifici per creare il disegno, lo strumento ha identificato la divisione come driver. Questa validazione ha dimostrato che il metodo funziona senza bisogno di conoscere le regole sottostanti del sistema; esso osserva semplicemente la geometria delle cellule e il pattern risultante per dedurre la causa.

Con lo strumento dimostrato affidabile, il team lo ha applicato a dati biologici reali. Il primo soggetto è stato un ammasso di cellule embrionali di topo, specificamente da un tessuto chiamato mesoderma presomatico, cruciale per la formazione della colonna vertebrale e dei muscoli. In questi esperimenti, le cellule formavano cluster distinti e pattern di una proteina chiamata T/Brachyury. Studi precedenti avevano suggerito che le cellule potessero spostarsi in questi punti a causa di segnali chimici, o che le cellule stessero cambiando i loro livelli proteici per creare il pattern. Tuttavia, quando i ricercatori hanno eseguito la loro nuova analisi, il risultato è stato chiaro e decisivo: il pattern era quasi interamente guidato dal movimento fisico delle cellule. Le cellule si sono spostate e si sono aggregate in cluster, e questo movimento da solo era sufficiente a creare il pattern osservato. I cambiamenti nei livelli proteici interni delle cellule hanno giocato un ruolo trascurabile nel dare forma al disegno. Questa scoperta supporta l'idea che le forze meccaniche e il movimento cellulare siano i principali architetti di questa specifica fase dello sviluppo.

I ricercatori hanno poi rivolto la loro attenzione a un sistema molto diverso: colture di cellule di cancro al seno. In queste piastre, le cellule tumorali si organizzano in "nicchie", o cluster, che ricordano gli ambienti in cui vivono solitamente le cellule staminali. Questi cluster sono contrassegnati da una proteina specifica, ALDH1A1, associata alle cellule staminali cancerose. Comprendere come si formano questi cluster è vitale perché sono spesso responsabili della resistenza dei tumori ai trattamenti. In questo caso, il nuovo metodo ha rivelato una storia completamente diversa. Qui, il pattern non era guidato dal movimento delle cellule verso posizioni specifiche. Invece, l'analisi ha mostrato che la formazione di queste nicchie di cellule staminali cancerose era guidata quasi esclusivamente dalla divisione cellulare. Le cellule si dividevano più frequentemente in certe aree, creando cluster densi. Interessante è che i ricercatori hanno scoperto che i cambiamenti nei livelli proteici delle cellule agivano in realtà contro la formazione del pattern, disturbando leggermente il disegno, ma questo effetto negativo era sopraffatto dalla forza schiacciante della divisione cellulare.

La forza di questo nuovo approccio risiede nella sua semplicità e nella sua mancanza di pregiudizi. Non richiede agli scienziati di assumere un meccanismo specifico prima di iniziare. Tratta le cellule come oggetti geometrici che si muovono nello spazio e pone una domanda semplice: cosa sta facendo la cellula proprio ora che cambia l'immagine complessiva? Scomponendo la complessa danza dello sviluppo in contributi distinti e misurabili, il metodo rivela che la risposta non è sempre la stessa. Nei embrioni di topo, il movimento è la chiave; nelle cellule cancerose, la divisione è la chiave. Questa distinzione è fondamentale perché dice ai biologi esattamente dove guardare per il passo successivo della loro ricerca. Se un pattern è guidato dal movimento, i ricercatori dovrebbero studiare le forze meccaniche tra le cellule. Se è guidato dalla divisione, dovrebbero guardare ai segnali che controllano il ciclo cellulare.

Questo lavoro rappresenta un passaggio dalla scienza basata sull'ipotesi alla scoperta basata sui dati. Per anni, il campo è rimasto bloccato nel tentativo di far rientrare le osservazioni in modelli preesistenti. Questo nuovo strumento permette ai dati di parlare da soli, quantificando il contributo di ogni processo cellulare senza dover conoscere le regole del gioco in anticipo. Fornisce una mappa chiara e imparziale di come la vita si organizza, mostrando che il percorso verso un pattern può essere pavimentato dal movimento, dalla divisione o da una combinazione di entrambi, a seconda interamente del contesto biologico specifico. Man mano che la tecnologia di imaging continua a migliorare, permettendo agli scienziati di tracciare le cellule in tre dimensioni e in tempo reale, questo tipo di analisi geometrica diventerà probabilmente un modo standard per comprendere la meccanica nascosta della vita, dalle prime fasi di un embrione alla progressione di una malattia.