Una investigación sobre cómo las células nerviosas humanas se diferencian de las células animales ha proporcionado a los investigadores del Centro de Estudios Avanzados del Dolor (CAPS) de la Universidad de Texas en Dallas pistas importantes en la búsqueda de tratamientos más efectivos para el dolor crónico.
Debido a que el ARNm es una copia monocatenaria de un gen que se puede traducir en proteína, los hallazgos brindan a los neurocientíficos una comprensión mucho mejor de qué genes se expresan en las neuronas DRG. El estudio también refuerza el valor de estudiar el tejido humano, a diferencia de las células animales, en la búsqueda de tratamientos para el dolor.
Las neuronas DRG son células nerviosas especializadas agrupadas cerca de la base de la columna vertebral. Previamente se ha trabajado muy poco con estas células de humanos debido a la escasez de su disponibilidad para la investigación.
«Somos uno de los pocos grupos en el país con acceso a tejido DRG de donante humano adquirido específicamente para la investigación», dijo Stephanie Shiers PhD’19, científica investigadora en neurociencia y primera autora conjunta del artículo.
La investigación previa de Shiers argumentó en términos generales que existen diferencias significativas entre los nociceptores en ratones y humanos. Ese trabajo explicó por qué los tratamientos propuestos para el dolor que tienen éxito en ratones fallan en humanos.
«Este documento es el próximo paso, que demuestra claramente la profunda escala de esas diferencias», dijo Price. “Un conjunto completo de nociceptores que muchas personas estudian en ratones simplemente no se encuentran en humanos. Hay subtipos en humanos que no existen ni siquiera en primates no humanos.
«No es que debamos abandonar todos los modelos de dolor no humanos existentes. Pero algunos son realmente buenos, mientras que otros no, dependiendo de lo que quieras estudiar. Cuando se trata de este aspecto del dolor, nuestro trabajo muestra cuál es cuál. »
Para perfilar toda la actividad génica en una muestra de tejido DRG, el equipo de investigación utilizó una técnica avanzada llamada transcriptómica espacial, que tiene capacidades mejoradas en comparación con la secuenciación de ARN de una sola célula.
«Es raro tener acceso tanto al tejido humano que usamos como a la tecnología», dijo la Dra. Diana Tavares-Ferreira, también coautora principal y coautora correspondiente del estudio y becaria de CAPS. «La transcriptómica espacial nos permite superar el gran tamaño de estas neuronas y ver con cierto grado de certeza dónde y cómo se expresa un gen en los nociceptores humanos.
«Nuestro objetivo principal era caracterizar completamente el transcriptoma completo de las neuronas DRG humanas porque gran parte del trabajo que se ha realizado para encontrar nuevos objetivos terapéuticos para el dolor se ha realizado en ratones. Nuestros resultados ayudan a aclarar por qué esos esfuerzos luchan por producir resultados».
Al describir los tipos de neuronas presentes en el DRG humano y detallar su expresión génica, el equipo tiene una idea mucho mejor de cuáles son las funciones fisiológicas de cada gen, dijo Price.
«Con ese conocimiento, no solo cualquiera puede usar nuestros datos para buscar objetivos farmacológicos que no podrían haber buscado antes, sino que en algunos casos tampoco necesitamos usar los ratones ahora. Podemos usar la información humana, » él dijo.
Price calificó la eliminación de esa dependencia de los modelos animales como «un cambio fundamental», porque permite a los científicos explorar cómo cualquier tipo de célula podría interactuar con cualquier neurona en el sistema nervioso periférico humano.
«Ahora podemos abordar el desarrollo de terapias para el dolor de una manera más específica y pensar en cómo ocurre el dolor crónico en las personas de una manera diferente», dijo Price. «Mi esperanza es que nuestros hallazgos puedan cambiar la forma en que las personas investigan en nuestro campo. Es una hoja de ruta que usaremos y otros pueden seguir».
Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Dallas. Original escrito por Stephen Fontenot. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
