I team hanno bisogno di parlare tra loro per lavorare insieme, ma troppa comunicazione potrebbe non essere una buona cosa per i più piccoli collaboratori. Una nuova ricerca condotta da un gruppo che comprende i fisici di Pitt mostra che troppo poca e troppa comunicazione può ostacolare il modo in cui le cellule rispondono al loro ambiente. I risultati potrebbero avere implicazioni per comprendere come i gruppi di cellule, dalle raccolte di amebe a quelle che governano il ritmo del cuore, si uniscono per svolgere il proprio lavoro.
“Le cellule devono lavorare insieme per eseguire compiti complessi, che possono includere la sincronizzazione insieme, l’esecuzione di una funzione tutta in una volta”, ha affermato Ryan Lefebre (nella foto a sinistra), co-autore principale dell’articolo e studente di dottorato in fisica presso la Kenneth P. Dietrich School of Arts and Sciences. “Si potrebbe pensare che quanto meglio riescono a comunicare tra loro, tanto più diventano più sincronizzati. Ma questo non è del tutto vero”.
Mentre gli scienziati hanno studiato approfonditamente il modo in cui alcuni tipi di cellule cerebrali apprendono in gruppo, lo stesso non vale per le cellule che non possono stabilire connessioni complesse e specializzate tra loro. Eppure, in molti casi, anche queste cellule più semplici riescono a coordinarsi in risposta al loro ambiente.
Per studiare questo coordinamento, i ricercatori di Pitt hanno lavorato con i colleghi dell’Oregon State University per mettere insieme un sistema semplificato per studiare un tipo di cellula cerebrale che comunica con sostanze chimiche in modo più semplice, somigliando agli organismi unicellulari e alle cellule che compongono il resto del nostro corpo.
Delineando il comportamento della rete di queste cellule è stata rivelata una quantità ottimale di comunicazione – né troppa né troppo poca – che consente loro di rispondere insieme al proprio ambiente. Il gruppo pubblicato i loro risultati nella rivista Proceedings of the National Academy of Sciences il 6 settembre.
Inizialmente i ricercatori erano perplessi sui risultati dell’esperimento, ha detto il coautore Andrea Mugler (foto a destra), professore associato di fisica alla Dietrich School e consigliere di Lefebre.
“Non abbiamo capito ciò che abbiamo visto finché non abbiamo scritto un modello matematico. Quindi potremmo approfondire e dire: “Prendiamo solo due celle””, ha detto Mugler. L’ampliamento di quel modello semplificato ha portato il team a comprendere come le interazioni tra le singole cellule producessero i modelli su larga scala della rete.
Il cambiamento della velocità delle fluttuazioni nell’ambiente della rete cellulare ha influenzato anche la capacità di risposta delle cellule: se l’ambiente cambia troppo rapidamente, le cellule non riescono a coordinarsi in modo efficace.
La chiave dell’impostazione sperimentale del team sono le cellule di una parte del cervello importante per la riproduzione e il metabolismo. Reagiscono a una sostanza chimica chiamata ATP rilasciando calcio nel loro ambiente. I ricercatori sono stati in grado di modificare l’esperimento per alterare l’efficacia con cui le cellule trasmettevano messaggi chimici e hanno utilizzato le statistiche per mostrare quali cellule agiscono come “leader” e “seguaci” in un dato momento.
Il sistema, ha spiegato Mugler, è tipico di quelli preferiti dai fisici biologici come il suo team: è abbastanza realistico da assomigliare alle reti cellulari naturali ma abbastanza semplice da essere manipolato, studiato e descritto usando la matematica. “È una sandbox per il comportamento collettivo delle cellule”, ha detto Mugler. “Possiamo capirlo e controllarlo.”
Anche se questo è un primo passo nella comprensione di come le reti di cellule rispondono collettivamente al loro ambiente, la costruzione di tale comprensione può fornire informazioni su una serie di malattie, compreso il cancro. “Molte volte, quando si verifica un malfunzionamento nei tessuti, è dovuto a una mancanza di coordinamento tra le cellule”, ha detto Mugler. “Nella crescita del tumore e nelle metastasi, le cellule smettono di essere membri del team e acquisiscono una natura più individualistica e meno coordinata”.
Successivamente, il team sta lavorando alla modellazione di reti di cellule più complesse posizionando i neuroni in labirinti generati casualmente, trasformando in realtà idee provenienti da una branca della statistica chiamata teoria della percolazione.
“Penso che produrrà dei risultati piuttosto interessanti”, ha detto Mugler.
Fonte: Università di Pittsburgh
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