{"id":672,"date":"2025-01-14T09:00:00","date_gmt":"2025-01-14T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cloudlab.urv.cat\/catedracloud\/?p=672"},"modified":"2025-02-16T22:20:48","modified_gmt":"2025-02-16T22:20:48","slug":"i-am-just-a-cell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cloudlab.urv.cat\/catedracloud\/2025\/01\/14\/i-am-just-a-cell\/","title":{"rendered":"I am just a cell"},"content":{"rendered":"\n
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El ARN<\/strong> es la mol\u00e9cula que surge de la interpretaci\u00f3n del ADN. Sirve como paso intermedio para la s\u00edntesis de prote\u00ednas, la regulaci\u00f3n celular y otras funciones diversas. Si el ADN fuera el libro de cocina de tu biblioteca municipal, el ARN ser\u00eda la receta que copias en un papel y te llevas a casa, y el plato final, las prote\u00ednas.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Pongamos que eres un bi\u00f3logo. Pongamos que estudias el tejido adiposo humano (la lorzas, para los amigos). Pongamos que quieres estudiar la expresi\u00f3n de ARN. A la antigua (y realmente no tan a la antigua, porque el ARN no se empez\u00f3 a secuenciar en serio hasta los 90), tu labor consistir\u00eda en tomar una muestra biol\u00f3gica, tratarla, y extraer sus secuencias de ARN. \u00bfF\u00e1cil no?<\/p>\n\n\n\n

Extraer todo el ARN de una muestra es pr\u00e1ctico y \u00fatil. Nos permite tener una visi\u00f3n grosso modo <\/em>de la expresi\u00f3n de un tejido. Pero tiene aristas. El tejido adiposo por ejemplo, pese a estar formado principalmente por adipocitos (c\u00e9lulas espec\u00edficas del tejido adiposo), es complejo: no solo contiene otros tipos de c\u00e9lulas, sino que incluso los propios adipocitos se diferencian entre ellos. Un an\u00e1lisis global de su expresi\u00f3n nos traspapela mucha informaci\u00f3n exclusiva de cada tipo celular<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Es un problema muy parecido a la estad\u00edstica. El INE podr\u00eda simplemente preguntar por la intenci\u00f3n de voto a gente aleatoria. Sin embargo, en la pr\u00e1ctica los escrutinios se segmentan por diferentes atributos: edad, poder adquisitivo o g\u00e9nero, por ejemplo. Esto nos permite recopilar, adem\u00e1s de la informaci\u00f3n global de la poblaci\u00f3n, la informaci\u00f3n particular de cada segmento social. Lo mismo se aplica a las muestras celulares: saber exactamente qu\u00e9 hace cada c\u00e9lula nos es m\u00e1s informativo que los datos superficiales de un tejido. <\/p>\n\n\n\n

Aunque ya en los 90 se especulaba con esta cuesti\u00f3n, no fue hasta hace d\u00e9cada y media que se empez\u00f3 a aislar las c\u00e9lulas por sus atributos y a estudiar cada una de ellas individualmente. Este tipo de m\u00e9todos se denominan single-cell <\/strong>y hoy en d\u00eda son la vanguardia de la investigaci\u00f3n celular. Constan de protocolos complejos de aislamiento celular (usando herramientas caris\u00edsimas, como los cromat\u00f3grafos, de los que no hablaremos en este blog), seguidos de t\u00e9cnicas de secuenciaci\u00f3n in-vitro<\/em>, para acabar con el an\u00e1lisis de los resultados in-silico.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Apodamos in-vitro <\/em>a las t\u00e9cnicas de laboratorio que interaccionan directamente con una muestra biol\u00f3gica mediante procedimientos f\u00edsicos o qu\u00edmicos, e in-silico <\/em>a los m\u00e9todos de an\u00e1lisis de datos computacionales. T\u00edpicamente los m\u00e9todos in-silico <\/em>van precedidos por m\u00e9todos in-vitro<\/em>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

\u00bfY c\u00f3mo se relaciona con el Cloud todo esto? Bien, pues si antes ten\u00edas que analizar los datos de toda una muestra en conjunto, con los m\u00e9todos single-cell tienes que analizar los datos de cada c\u00e9lula por separado<\/strong>. Como te imaginar\u00e1s, eso es un papel\u00f3n: el coste computacional crece en varias magnitudes, y con ello los recursos necesarios para correr el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Que todas las muestras tuvieran el mismo n\u00famero de c\u00e9lulas ser\u00eda demasiado f\u00e1cil. Nada m\u00e1s lejos de la realidad; la densidad celular de cada ensayo es diferente, y por lo tanto tambi\u00e9n el coste de analizarlo. No necesitar\u00e1s el mismo n\u00famero de computadores para procesar una muestra u otra. Pero esto se ajusta al Cloud como un guante: con un despliegue en la nube, puedes solicitar exactamente los (muchos) recursos necesarios para cada ejecuci\u00f3n y llevar a cabo el an\u00e1lisis de manera eficiente, tanto en tiempo como en dinero. Tambi\u00e9n en salud, que es importante.<\/p>\n\n\n\n

Y aunque lo ejemplifiquemos con el tejido adiposo, y el estudio de ARN sea la aplicaci\u00f3n de single-cell m\u00e1s extendida, el concepto se aplica en muchos m\u00e1s escenarios. Un an\u00e1lisis single-cell es \u00fatil en tejidos humanos pero tambi\u00e9n en comunidades microbianas. Y no solo puedes estudiar el ARN, \u00a1Tambi\u00e9n puedes medir el ADN, los metabolitos o hasta el humor de cada c\u00e9lula! Bueno, quiz\u00e1s el humor no, pero solo dios sabe lo que depara el futuro.<\/p>\n\n\n\n

En definitiva, que el single-cell es un concepto transversal y relevante en la bioinform\u00e1tica contempor\u00e1nea. Se trata de una t\u00e9cnica en plena fase de maduraci\u00f3n, ubicua en estudios de relevancia y que ha venido para quedarse. Y ya sabe\u00eds c\u00f3mo dice el refr\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n

“M\u00e1s vale c\u00e9lula aislada que ciento en suspensi\u00f3n”<\/em><\/p>\n\n\n\n

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