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¿Sabías que el CRG de Barcelona ha ampliado la teoría de Alan Turing para comprender cómo se crean los patrones biológicos?

¿Sabías que el CRG de Barcelona ha ampliado la teoría de Alan Turing para comprender cómo se crean los patrones biológicos?
Teoría de Alan Turing YT

Un equipo de investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL, por sus siglas en inglés) ha ampliado la teoría seminal de Alan Turing sobre cómo se crean los patrones en los sistemas biológicos. Este trabajo, que se realizó en parte en el Centro de Regulación Genómica (CRG), en Barcelona, puede responder si los patrones de la naturaleza se rigen por el modelo matemático de Turing y podrían tener aplicaciones en la ingeniería de tejidos.

Alan Turing trató de explicar cómo surgen los patrones en la naturaleza con su teoría de 1952 sobre la morfogénesis. Propuso que las rayas de una cebra, la disposición de los dedos y los verticilos radiales en la cabeza de un girasol están todos determinados a través de una interacción única entre moléculas que se extienden a través del espacio e interactúan químicamente entre sí. La famosa teoría de Turing se puede aplicar a diversos campos, desde la biología hasta la astrofísica.

Se han propuesto muchos patrones biológicos de acuerdo con las reglas de Turing, pero los científicos aún no han sido capaces de proporcionar una prueba definitiva de que estos patrones biológicos se rigen por la teoría de Turing. El análisis teórico también parecía predecir que los sistemas de Turing son intrínsecamente muy frágiles, poco probable para un mecanismo que gobierna los patrones en la naturaleza.

MAS ALLA DE LA TEORIA DE TURING

Los investigadores Xavier Diego, James Sharpe y sus colegas del nuevo sitio de EMBL en Barcelona analizaron la evidencia computacional de que los sistemas de Turing pueden ser mucho más flexibles de lo que se pensaba. Siguiendo esta pista, los científicos, que trabajaban en el CRG y ahora están en EMBL, ampliaron la teoría original de Turing mediante el uso de la teoría de grafos: una rama de las matemáticas que estudia las propiedades de las redes y facilita el trabajo con sistemas complejos y realistas.

Esto condujo a la comprensión de que la topología de red –la estructura de la retroalimentación entre los componentes de las redes– es lo que determina muchas propiedades fundamentales de un sistema de Turing. Su nueva teoría topológica proporciona una visión unificadora de muchas propiedades cruciales para los sistemas de Turing que anteriormente no se entendían bien y define explícitamente lo que se requiere para hacer un sistema exitoso de Turing.

Un sistema de Turing consiste en un activador que debe dispersar a un ritmo mucho más lento que un inhibidor para producir un patrón. La mayoría de los modelos de Turing requieren un nivel de ajuste preciso de los parámetros que les impide ser un mecanismo robusto para cualquier proceso de diseño real.

«Aprendimos que estudiar el sistema de Turing a través de la lente topológica realmente simplifica el análisis. Por ejemplo, entender la fuente de las restricciones de difusión se vuelve claro, y lo más importante, podemos ver fácilmente qué modificaciones son necesarias para relajar estas restricciones», explica Xavier Diego, primer autor del artículo.

«Nuestro enfoque se puede aplicar a los sistemas Turing generales, y las propiedades serán ciertas para redes con cualquier cantidad de componentes. Ahora podemos predecir si la actividad en dos nodos de la red está desfasada o no, y también descubrimos cambios que son necesarios para modificar esto. Esto nos permite construir redes que hacen que cualquier par de sustancias deseado se superponga en el espacio, lo que podría tener aplicaciones interesantes en la ingeniería de tejidos», añade.

JEROGLIFICOS PARA GRUPOS EXPERIMENTALES

Los investigadores, cuyo trabajo se publica en ‘Physical Review X’, también proporcionan un método pictórico que permite a los científicos analizar fácilmente las redes existentes o crear nuevos diseños de red. «Los llamamos ‘jeroglíficos de Turing’ en el laboratorio –dice el líder del grupo EMBL en Barcelona, James Sharpe, quien dirigió el trabajo–. Al utilizar estos jeroglíficos, esperamos que nuestros métodos sean adoptados tanto por teóricos como por grupos experimentales que intentan implementar redes de Turing en células biológicas».

Esta teoría ampliada proporciona a los grupos de investigación experimentales un nuevo enfoque para hacer que las células biológicas se desarrollen en patrones en el laboratorio. Si los grupos experimentales tienen éxito en esto, las preguntas sobre si la teoría de la morfogénesis de Turing se aplica a los sistemas biológicos finalmente tendrán respuesta.

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