{"id":380237,"date":"2024-07-03T22:19:02","date_gmt":"2024-07-03T20:19:02","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/?p=380237"},"modified":"2024-07-08T16:44:31","modified_gmt":"2024-07-08T14:44:31","slug":"diferenciacion-y-activacion-de-las-celulas-th1-un-enfoque-multiomico-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/diferenciacion-y-activacion-de-las-celulas-th1-un-enfoque-multiomico-3\/","title":{"rendered":"Diferenciaci\u00f3n y activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1 \u2013 un enfoque multi\u00f3mico"},"content":{"rendered":"\n

Las c\u00e9lulas T son una parte importante de nuestro sistema inmunol\u00f3gico. Las c\u00e9lulas T ayudantes (Th) apoyan y coordinan las funciones centrales de la respuesta inmunitaria adaptativa y contribuyen as\u00ed de forma significativa a la defensa contra diversos agentes pat\u00f3genos y al control de las c\u00e9lulas del propio organismo. Se han desarrollado diversas poblaciones especializadas de c\u00e9lulas Th, incluidas las c\u00e9lulas Th1, Th2 y Th17, para abarcar la enorme variedad de pat\u00f3genos potenciales y poder reaccionar de forma \u00f3ptima ante diferentes condiciones. Este art\u00edculo se centra en un examen m\u00e1s detallado de la poblaci\u00f3n de c\u00e9lulas Th1 y hace hincapi\u00e9 en las diferencias con otros tipos de c\u00e9lulas Th.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Las c\u00e9lulas T son una parte importante de nuestro sistema inmunol\u00f3gico. Las c\u00e9lulas T ayudantes (Th) apoyan y coordinan las funciones centrales de la respuesta inmunitaria adaptativa y contribuyen as\u00ed de forma significativa a la defensa contra diversos agentes pat\u00f3genos y al control de las c\u00e9lulas del propio organismo. Se han desarrollado diversas poblaciones especializadas de c\u00e9lulas Th, incluidas las c\u00e9lulas Th1, Th2 y Th17, para abarcar la enorme variedad de pat\u00f3genos potenciales y poder reaccionar de forma \u00f3ptima ante diferentes condiciones. Todas ellas se diferencian de las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas tras el contacto inicial con pat\u00f3genos o c\u00e9lulas presentadoras de ant\u00edgenos (CPA). Dependiendo de la poblaci\u00f3n de c\u00e9lulas Th, se segregan determinadas citocinas que act\u00faan sobre otras c\u00e9lulas como parte del entorno externo y desencadenan as\u00ed diversos procesos inmunol\u00f3gicos. La subdivisi\u00f3n de las c\u00e9lulas Th en diferentes poblaciones se basa principalmente en la expresi\u00f3n de determinados factores de transcripci\u00f3n, la presentaci\u00f3n de mol\u00e9culas de superficie y la producci\u00f3n de citocinas espec\u00edficas. Los factores de transcripci\u00f3n determinan esencialmente la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas en el tipo de c\u00e9lula Th respectivo y controlan la expresi\u00f3n g\u00e9nica para el cumplimiento de las funciones efectoras respectivas. En el caso de las c\u00e9lulas Th1, es principalmente el factor de transcripci\u00f3n T-BET el que induce la producci\u00f3n de la citocina Th1 IFN\u03b3. Por el contrario, las c\u00e9lulas Th2 se caracterizan por la expresi\u00f3n de GATA3 y la secreci\u00f3n de IL-4, IL-5 e IL-13, mientras que las c\u00e9lulas Th17 presentan el factor de transcripci\u00f3n ROR\u03b3t y la producci\u00f3n de IL-17 e IL-22. Este art\u00edculo se centra en un examen m\u00e1s detallado de la poblaci\u00f3n de c\u00e9lulas Th1 y hace hincapi\u00e9 en las diferencias con otros tipos de c\u00e9lulas Th.<\/p>\n\n

Las c\u00e9lulas Th1 entre la respuesta inmunitaria eficaz y las enfermedades autoinmunes<\/h2>\n\n

Tras la maduraci\u00f3n de las c\u00e9lulas T en el timo, las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas circulan por el organismo y encuentran APC en los \u00f3rganos linfoides secundarios. Si las APC presentan un ep\u00edtopo en sus receptores MHCII que una c\u00e9lula T reconoce a trav\u00e9s de su receptor de c\u00e9lulas T (TCR), la c\u00e9lula T se activa tras una coestimulaci\u00f3n exitosa. El metabolismo de la c\u00e9lula T cambia entonces dr\u00e1sticamente para cubrir las mayores necesidades energ\u00e9ticas y preparar a la c\u00e9lula para la pr\u00f3xima expansi\u00f3n clonal. Adem\u00e1s, las citoquinas del entorno, como la IL-12, segregada por las c\u00e9lulas dendr\u00edticas o los macr\u00f3fagos, activan programas de diferenciaci\u00f3n espec\u00edficos para polarizar la c\u00e9lula en direcci\u00f3n Th1. Los factores de transcripci\u00f3n inducidos TBET, STAT1 y STAT4 activan la producci\u00f3n de IFN\u03b3, que a su vez amplifica y mantiene la actividad de TBET a trav\u00e9s de un bucle de retroalimentaci\u00f3n positiva. La expresi\u00f3n de factores de transcripci\u00f3n espec\u00edficos de Th1 en una poblaci\u00f3n de c\u00e9lulas Th1 inhibe en cierta medida la diferenciaci\u00f3n de otras subpoblaciones, lo que conduce a una respuesta inmunitaria selectiva. El TBET, por ejemplo, inhibe la transcripci\u00f3n de GATA3 y provoca cambios epigen\u00e9ticos que hacen que el locus IFN\u03b3 sea m\u00e1s accesible, mientras que el locus que codifica las citocinas Th2 IL-4 e IL-13 se reprime transcripcionalmente. Las prote\u00ednas CXCR3 y CCR5 expresadas en la superficie de las c\u00e9lulas Th1 activadas permiten, entre otras cosas, la migraci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1 activadas desde los \u00f3rganos linfoides secundarios hasta el lugar de la infecci\u00f3n. Las c\u00e9lulas Th1 siguen segregando IFN\u03b3 all\u00ed y activan a los macr\u00f3fagos, que eliminan los pat\u00f3genos intracelulares (Fig. 1)<\/strong>. Las mol\u00e9culas reactivas de ox\u00edgeno y las enzimas activadas que se forman en el proceso tambi\u00e9n pueden afectar al tejido circundante. Las c\u00e9lulas Th1 tambi\u00e9n producen TNF e inducen la producci\u00f3n de TNF, IL-1 y quimiocinas en otras c\u00e9lulas, como los macr\u00f3fagos. Como resultado, promueven un entorno proinflamatorio y conducen al reclutamiento de m\u00e1s c\u00e9lulas inmunitarias. Sin un control adecuado de la respuesta inmunitaria, puede producirse una inflamaci\u00f3n cr\u00f3nica. Sin embargo, las c\u00e9lulas Th1 tambi\u00e9n son capaces de producir IL-10, que contrarresta este desarrollo.<\/p>\n

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Las c\u00e9lulas Th1 desempe\u00f1an un papel especialmente importante en la defensa contra pat\u00f3genos intracelulares como diversas bacterias y virus, mientras que las c\u00e9lulas Th2 son generalmente importantes para la defensa humoral contra par\u00e1sitos como los gusanos. La relaci\u00f3n entre las cantidades de diferentes citocinas puede proporcionar informaci\u00f3n sobre el curso de una infecci\u00f3n. Por ejemplo, los par\u00e1sitos intracelulares como la Leishmania suelen inducir una respuesta dominada por los Th1. Los pacientes con niveles m\u00e1s elevados de citocinas Th1, como el IFN\u03b3, muestran una mejor evoluci\u00f3n de la leishmaniasis cut\u00e1nea que los pacientes con niveles m\u00e1s elevados de citocinas Th2, como la IL-4. Una respuesta Th1-Th2 equilibrada parece desempe\u00f1ar un papel especialmente en las primeras fases de la infecci\u00f3n [1]. Las alteraciones en la respuesta inmunitaria Th1 regular provocan una mayor susceptibilidad a ciertas bacterias y virus; los pacientes con mutaciones en el receptor IFN\u03b3 son susceptibles a las infecciones por micobacterias o salmonela.<\/p>\n\n

La identificaci\u00f3n de los genes asociados a las inmunodeficiencias ha contribuido a dilucidar las v\u00edas de se\u00f1alizaci\u00f3n y las funciones de las c\u00e9lulas inmunitarias. Los knock-downs o knock-outs dirigidos de genes en modelos animales tambi\u00e9n son \u00fatiles para descifrar las funciones de los genes y diferenciar entre las contribuciones de las c\u00e9lulas individuales y sus tareas. Una respuesta inmunitaria equilibrada, eficaz y controlada no s\u00f3lo es crucial en la defensa contra los agentes pat\u00f3genos, sino tambi\u00e9n para la prevenci\u00f3n de las enfermedades autoinmunitarias. Las c\u00e9lulas Th1 desempe\u00f1an un papel central en enfermedades autoinmunes como la artritis reumatoide, la diabetes de tipo 1 y la esclerosis m\u00faltiple. Las c\u00e9lulas Th17 tambi\u00e9n est\u00e1n frecuentemente implicadas en la patog\u00e9nesis de las enfermedades autoinmunes. En general, cuanto mejor comprendamos los procesos de diferenciaci\u00f3n y activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T en su conjunto y de las subpoblaciones en particular, mejor podremos entender c\u00f3mo se alteran en diversas enfermedades y encontrar formas de influir en ellas a largo plazo.<\/p>\n\n

Expresi\u00f3n g\u00e9nica y mecanismos reguladores<\/h2>\n\n

Aunque en la investigaci\u00f3n molecular los cambios en la abundancia de ARN se consideran a menudo un indicador indirecto de los procesos celulares, la expresi\u00f3n g\u00e9nica es un proceso complejo con diversos mecanismos reguladores (Fig. 2) <\/strong>. En \u00faltima instancia, son principalmente las prote\u00ednas, sus actividades, modificaciones, localizaci\u00f3n subcelular e interacciones las que determinan el estado de una c\u00e9lula o de todo un organismo. Uno de los mecanismos de regulaci\u00f3n de los niveles de prote\u00ednas es el control traslacional, lo que significa que los ARNm se traducen m\u00e1s o menos en funci\u00f3n de las condiciones. Esto afecta principalmente a los sistemas en los que las c\u00e9lulas tienen que adaptarse r\u00e1pidamente a nuevas condiciones, como en la activaci\u00f3n y diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T. Otros mecanismos reguladores est\u00e1n relacionados con las propias prote\u00ednas, que pueden modificarse tras su s\u00edntesis y plegamiento mediante modificaciones postraduccionales (PTM) o escisi\u00f3n proteol\u00edtica, o eliminarse de nuevo mediante la degradaci\u00f3n selectiva de prote\u00ednas. Adem\u00e1s de la fosforilaci\u00f3n, otras PTM menos conocidas como la prenilaci\u00f3n y la palmitoilaci\u00f3n, en las que varias mol\u00e9culas lip\u00eddicas se unen a las prote\u00ednas, tambi\u00e9n desempe\u00f1an un papel decisivo en la diferenciaci\u00f3n y la funcionalidad de las c\u00e9lulas Th. Esto demuestra que el an\u00e1lisis de diferentes mol\u00e9culas y mecanismos reguladores es indispensable para una comprensi\u00f3n global de los procesos celulares.<\/p>\n

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An\u00e1lisis \u00f3micos<\/h2>\n\n

Las tecnolog\u00edas \u00f3micas representan un amplio grupo de enfoques anal\u00edticos que permiten analizar detalladamente las c\u00e9lulas a diferentes niveles moleculares. Estos niveles incluyen principalmente el genoma, el transcriptoma, el proteoma y el metaboloma, cada uno de los cuales comprende la totalidad del ADN, los ARN transcritos, las prote\u00ednas y los metabolitos presentes en la c\u00e9lula. Las aplicaciones de sus an\u00e1lisis incluyen, por ejemplo, la secuenciaci\u00f3n del genoma completo para la gen\u00f3mica, la secuenciaci\u00f3n del transcriptoma completo para la transcript\u00f3mica y la espectrometr\u00eda de masas para la prote\u00f3mica y la metabol\u00f3mica. En cada \u00e1rea existe una variedad de t\u00e9cnicas y aplicaciones adicionales que permiten matizar a\u00fan m\u00e1s y pretenden analizar diferentes procesos celulares. Una aplicaci\u00f3n adicional que desempe\u00f1a un papel importante en nuestra propia investigaci\u00f3n sobre las c\u00e9lulas Th1 es el perfilado de ribosomas<\/em> para determinar el traductoma. Esto implica analizar las secciones de los ARN que realmente se traducen. Tras la disrupci\u00f3n de las c\u00e9lulas, el extracto se trata con RNasas, que degradan todo el ARN excepto aquellas secciones que se encuentran dentro de ribosomas en elongaci\u00f3n y que, por tanto, est\u00e1n protegidas. En pasos experimentales posteriores, estos trozos de ARN se purifican, se procesan y finalmente se secuencian. Esto proporciona una imagen exacta de la traducci\u00f3n en un momento concreto. A nivel de las prote\u00ednas, se pueden utilizar varios m\u00e9todos para analizar el recambio, la modificaci\u00f3n con PTMs e incluso su conformaci\u00f3n. La aplicaci\u00f3n de diversos m\u00e9todos \u00f3micos, el desarrollo de tecnolog\u00edas cada vez mejores y m\u00e1s sensibles y la integraci\u00f3n de los datos recogidos est\u00e1n abriendo poco a poco los procesos regulados de la c\u00e9lula. <\/p>\n\n

En las siguientes secciones presentaremos, sin pretender ser exhaustivos, algunas innovaciones metodol\u00f3gicas interesantes y resultados de la literatura y de nuestra propia investigaci\u00f3n que se han obtenido utilizando diversas tecnolog\u00edas \u00f3micas en el campo de la investigaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T.<\/p>\n\n

Translatomics<\/strong><\/h4>\n\n

Los datos de traducci\u00f3n del ARN obtenidos mediante el perfil ribos\u00f3mico<\/em> pueden combinarse con los correspondientes datos de secuenciaci\u00f3n del ARN para determinar la eficacia traduccional de transcritos espec\u00edficos. Esto proporciona informaci\u00f3n sobre la eficacia con la que se traducen los distintos ARN. En la actualidad s\u00f3lo existen unos pocos estudios que utilicen este m\u00e9todo en c\u00e9lulas T. Meyers y sus colegas [2] utilizan perfiles de ribosomas <\/em>para investigar la influencia de una mutaci\u00f3n en la v\u00eda de se\u00f1alizaci\u00f3n mTOR sobre las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas. En un estudio de Manfrini y colegas [3], se investig\u00f3 el control traslacional de los procesos metab\u00f3licos en una muestra de c\u00e9lulas Th1 durante una semana tras la estimulaci\u00f3n de c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas. En nuestra propia investigaci\u00f3n, utilizamos el perfil ribos\u00f3mico<\/em> en combinaci\u00f3n con la secuenciaci\u00f3n del ARN y la prote\u00f3mica para investigar los cambios durante la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas en c\u00e9lulas Th1. Curiosamente, el an\u00e1lisis de los cambios en la eficacia traslacional en diferentes puntos temporales ha demostrado que varias prote\u00ednas est\u00e1n reguladas traslacionalmente en el proceso biol\u00f3gico de la prenilaci\u00f3n proteica.<\/p>\n\n

Los perfiles de ribosomas<\/em> tambi\u00e9n pueden utilizarse para descubrir eventos de traducci\u00f3n desconocidos hasta ahora y, por tanto, posibles nuevas dianas para influir en la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T. Como se describe en la revisi\u00f3n de Della Bella, Koch y Baerenfaller [4], muchos microARN funcionales y ARNnc largos que influyen en la activaci\u00f3n y diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T est\u00e1n ocultos en los llamados ARN no codificantes (ARNnc). Adem\u00e1s, a menudo tambi\u00e9n contienen marcos de lectura abiertos cortos (sORF), es decir, segmentos de secuencia de ARN que codifican menos de 100 amino\u00e1cidos. Ya se ha demostrado en varios organismos y sistemas celulares que la traducci\u00f3n de estos sORF puede dar lugar a polip\u00e9ptidos funcionales codificados por sORF (SEP), adem\u00e1s de a tareas reguladoras. Bas\u00e1ndonos en nuestros datos de perfiles ribos\u00f3micos<\/em>para la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1, pudimos identificar varias de estas SEP. Dado que muchos de los procesos reguladores se conservan, cabe suponer que estos SEP desempe\u00f1an un papel en la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1. Sin embargo, a\u00fan no se ha investigado su papel exacto.<\/p>\n\n

Prote\u00f3mica<\/strong><\/h4>\n\n

Como demostraron, por ejemplo, Wolf y sus colegas [5], la prote\u00f3mica en combinaci\u00f3n con otras tecnolog\u00edas \u00f3micas puede proporcionar una visi\u00f3n m\u00e1s profunda de los procesos celulares implicados en la activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T CD4+. En su estudio, activaron c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas humanas de forma inespec\u00edfica in vitro y analizaron el proteoma de las c\u00e9lulas en diferentes momentos mediante espectrometr\u00eda de masas. A continuaci\u00f3n, los datos prote\u00f3micos se combinaron con los datos de secuenciaci\u00f3n del ARN, los datos de uni\u00f3n de factores de transcripci\u00f3n y los datos epigen\u00e9ticos sobre la accesibilidad del ADN. Esto les permiti\u00f3 mostrar c\u00f3mo las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas est\u00e1n inactivas por fuera pero listas para adaptarse r\u00e1pidamente a sus nuevas tareas cuando se activan. Esto se debe a que sintetizan y degradan continuamente un peque\u00f1o grupo de prote\u00ednas, entre las que se encuentran muchos factores de transcripci\u00f3n como ETS1, LEF-1, FOXP1, KLF-2 o TCF-1. Adem\u00e1s, se ha demostrado que las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas contienen muchos ribosomas inactivos en el citoplasma, que traducen tras la activaci\u00f3n ARN cuya traducci\u00f3n estaba suprimida hasta ese momento. La CD69 es una de las prote\u00ednas cuya traducci\u00f3n est\u00e1 inhibida, pero que se encuentra r\u00e1pidamente en la superficie celular tras la activaci\u00f3n. Aunque ya se sab\u00eda que las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas adaptan r\u00e1pidamente la expresi\u00f3n del ARN y de las prote\u00ednas en el momento de la activaci\u00f3n y remodelan dr\u00e1sticamente su metabolismo, estos resultados ilustran de forma impresionante que la regulaci\u00f3n traslacional y la degradaci\u00f3n selectiva de las prote\u00ednas contribuyen a regular estos procesos.<\/p>\n\n

En nuestra investigaci\u00f3n, hemos determinado las prote\u00ednas que se regulan durante la diferenciaci\u00f3n y activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1. Adem\u00e1s, hemos enriquecido e identificado prote\u00ednas preniladas para recopilar informaci\u00f3n sobre esta modificaci\u00f3n postraduccional durante los procesos. La comparaci\u00f3n de las prote\u00ednas diferencialmente preniladas con las mediciones del proteoma completo nos permiti\u00f3 identificar las prote\u00ednas que son diferencialmente preniladas durante la activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1. De las prote\u00ednas identificadas, muchas ya se sab\u00eda que estaban preniladas, como los miembros de la familia de las prote\u00ednas G, incluidas las prote\u00ednas RAS y RAB. \u00c9stas influyen en la diferenciaci\u00f3n y activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T, pero por supuesto tambi\u00e9n cumplen funciones importantes en otros tipos de c\u00e9lulas. El bloqueo de la actividad, especialmente del RAS mediante diversas intervenciones farmacol\u00f3gicas como la inhibici\u00f3n de la prenilaci\u00f3n, se ha estudiado ampliamente, sobre todo en el campo de la oncolog\u00eda, pero hasta ahora con un \u00e9xito limitado. Por otro lado, el lonafarnib, que impide un subtipo de prenilaci\u00f3n, est\u00e1 autorizado en la UE para el tratamiento de la progeria desde 2022. Curiosamente, las prote\u00ednas preniladas identificadas en nuestros datos tambi\u00e9n incluyen prote\u00ednas que no contienen el t\u00edpico motivo de prenilaci\u00f3n en el C-terminal de la prote\u00edna. <\/p>\n\n

La secuencia bioinform\u00e1tica y los an\u00e1lisis estructurales revelaron nuevos motivos de prenilaci\u00f3n en el C-terminal de la prote\u00edna, por un lado, y prenilaci\u00f3n en ciste\u00ednas dentro de la secuencia de la prote\u00edna, por otro. Dado que la prenilaci\u00f3n de las prote\u00ednas est\u00e1 estrechamente vinculada a su localizaci\u00f3n y funci\u00f3n, esto proporciona nuevos conocimientos sobre los diversos mecanismos de regulaci\u00f3n durante la activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1. En general, los m\u00e9todos que acabamos de describir permiten registrar la influencia global del bloqueo de la prenilaci\u00f3n sobre el proteoma y el preniloma. Esto permite reconocer y controlar tanto los efectos deseados como los no deseados de las terapias sobre las c\u00e9lulas. Para la inhibici\u00f3n selectiva de prote\u00ednas, el conocimiento de su estructura tridimensional es una gran ventaja. Gracias a los enormes avances en el campo del an\u00e1lisis estructural, hoy en d\u00eda se puede predecir la estructura de una prote\u00edna a partir de sus secuencias. Un ejemplo de ello es el CXCR3, un receptor acoplado a prote\u00edna G (GPCR), que tambi\u00e9n se conoce como marcador de superficie de las c\u00e9lulas Th1 y cuya se\u00f1alizaci\u00f3n est\u00e1 mediada por prote\u00ednas preniladas recientemente identificadas y conocidas, entre otras. La estructura del CXCR3 a\u00fan no se ha descifrado mediante m\u00e9todos experimentales convencionales, pero ya est\u00e1 disponible como predicci\u00f3n (Fig. 3)<\/strong>. La estructura de muchas otras prote\u00ednas de membrana tambi\u00e9n se ha hecho accesible de este modo. Esto tambi\u00e9n facilita el dise\u00f1o de mol\u00e9culas para influir en ellas de forma espec\u00edfica. En el caso del CXCR3, esto podr\u00eda tener cierto potencial terap\u00e9utico.<\/p>\n

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An\u00e1lisis de c\u00e9lulas individuales<\/h2>\n\n

Las caracter\u00edsticas mencionadas de las diferentes poblaciones de c\u00e9lulas Th y los resultados de las diferentes tecnolog\u00edas \u00f3micas se basan en su mayor\u00eda en el an\u00e1lisis de muchas c\u00e9lulas diferentes de la misma poblaci\u00f3n. Esto difumina las diferencias entre las c\u00e9lulas individuales, aunque no sean homog\u00e9neas. Por ejemplo, se estableci\u00f3 relativamente pronto mediante m\u00e9todos como la citometr\u00eda de flujo que existen c\u00e9lulas Th que expresan tanto la citocina IFN\u03b3 t\u00edpica de Th1 como la IL-17 t\u00edpica de Th17, lo que difumina las poblaciones definidas originalmente. Adem\u00e1s, existe cierta plasticidad entre las diferentes poblaciones de c\u00e9lulas Th, como las c\u00e9lulas Th1 y Th17. Esto significa que las c\u00e9lulas Th pueden cambiar su identidad funcional en funci\u00f3n de los cambios en las condiciones externas. Otros factores como la intensidad de la se\u00f1al del TCR en el momento de la activaci\u00f3n, la presentaci\u00f3n del ep\u00edtopo o las condiciones epigen\u00e9ticas tambi\u00e9n influyen en la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th y, por tanto, en su comportamiento. El desarrollo ulterior de diversos m\u00e9todos \u00f3micos, en particular en la secuenciaci\u00f3n de ARN unicelular (scRNA-Seq) y la citometr\u00eda de masas, ha permitido el an\u00e1lisis diferenciado de poblaciones celulares m\u00e1s complejas.<\/p>\n\n

Citometr\u00eda de masas<\/strong><\/h4>\n\n

La citometr\u00eda de masas, tambi\u00e9n conocida como CyTOF, es una tecnolog\u00eda que detecta m\u00faltiples prote\u00ednas predefinidas en un gran n\u00famero de c\u00e9lulas individuales y tiene una gran sensibilidad y precisi\u00f3n en la cuantificaci\u00f3n. Se marca un panel predefinido de prote\u00ednas utilizando anticuerpos acoplados a metales pesados. T\u00f3rtola y sus colegas [6] utilizaron la citometr\u00eda de masas para analizar la expresi\u00f3n de citocinas en diferentes c\u00e9lulas Th con el fin de analizar la diversidad de las respuestas de las c\u00e9lulas Th generadas in vitro y en modelos animales. Observaron una gran heterogeneidad de las respuestas a las citocinas dentro de las subpoblaciones de c\u00e9lulas Th. Por ejemplo, en un modelo de rat\u00f3n para la gripe A, como era de esperar, se detectaron c\u00e9lulas Th con fenotipo Th1 con expresi\u00f3n de IFN\u03b3. Sin embargo, dentro de esta poblaci\u00f3n hab\u00eda diferencias en la expresi\u00f3n de TNF, GM-CSF, IL-10 e IL-2 y algunas c\u00e9lulas IFN\u03b3 positivas tambi\u00e9n produc\u00edan IL-13. <\/p>\n\n

Dado que ni siquiera las c\u00e9lulas diferenciadas in vitro mostraron patrones de expresi\u00f3n de citoquinas uniformes, surge la pregunta de qu\u00e9 patrones de expresi\u00f3n reconocemos como poblaciones celulares en contraposici\u00f3n a estados celulares. In vivo, las circunstancias de la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T son a\u00fan menos uniformes, ya que los humanos no crecen en condiciones aisladas y est\u00e9riles y tienen contacto con microorganismos a lo largo de su vida y experimentan diversas enfermedades infecciosas, lo que configura la respuesta inmunitaria. Por lo tanto, es extremadamente relevante analizar las funciones de las c\u00e9lulas Th en sistemas m\u00e1s complejos. Un estudio del grupo de Joller [7] investig\u00f3 los efectos de las infecciones heter\u00f3logas secuenciales sobre la respuesta inmunitaria en un modelo de rat\u00f3n. La citometr\u00eda de masas ha demostrado que las c\u00e9lulas de memoria Th1 generadas tras una infecci\u00f3n v\u00edrica tambi\u00e9n tienen un efecto protector en infecciones bacterianas posteriores y que, por tanto, las c\u00e9lulas de memoria pueden responder r\u00e1pidamente al desaf\u00edo heter\u00f3logo.<\/p>\n\n

Secuenciaci\u00f3n de ARN unicelular<\/strong><\/h4>\n\n

El ScRNA-Seq seguido de an\u00e1lisis de clustering y la asignaci\u00f3n de poblaciones celulares individuales a clusters espec\u00edficos se ha convertido en un m\u00e9todo enormemente popular en los \u00faltimos a\u00f1os, permitiendo an\u00e1lisis exhaustivos y cada vez m\u00e1s sofisticados y proclamando constantemente nuevas poblaciones celulares. Para identificar diferencias relevantes en las poblaciones celulares en los datos de scRNA-Seq, los diferentes tipos de c\u00e9lulas deben incluirse en una referencia que se utilice para la comparaci\u00f3n. Esto puede ser limitante cuando se analizan muestras de pacientes, que pueden tener poblaciones celulares espec\u00edficas de la enfermedad. Por ello, Andreatta y sus colegas [8] han creado un atlas de referencia para las c\u00e9lulas T basado en datos de scRNA-Seq. Adem\u00e1s, han desarrollado un m\u00e9todo para comparar los datos de scRNA-Seq reci\u00e9n generados con el atlas de referencia. Esto permite identificar las diferencias relevantes, aunque no todos los estados celulares est\u00e9n incluidos en la referencia.<\/p>\n\n

Secuenciaci\u00f3n de ARN unicelular combinada con secuenciaci\u00f3n de receptores de c\u00e9lulas T<\/strong><\/h4>\n\n

Cabe destacar aqu\u00ed el m\u00e9todo para el an\u00e1lisis combinado de los datos de scRNA-Seq con la secuenciaci\u00f3n unicelular del TCR de la misma c\u00e9lula. Esto permite el seguimiento de la expansi\u00f3n clonal de determinadas c\u00e9lulas T junto con la determinaci\u00f3n de su perfil de transcripci\u00f3n asociado. Esto se ha utilizado, por ejemplo, para seguir el desarrollo de los timocitos humanos y descubrir tendencias en la recombinaci\u00f3n VDJ de las c\u00e9lulas T [9]. En su estudio, Cano-Gamez y sus colegas [10] analizaron la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1 humanas mediante scRNA-Seq y prote\u00f3mica y la integraron con un conjunto de datos de secuenciaci\u00f3n de TCR publicado. La atenci\u00f3n se centr\u00f3 en el efecto de las citocinas sobre las c\u00e9lulas T CD4+ ingenuas y de memoria. El an\u00e1lisis de los patrones de expresi\u00f3n espec\u00edficos de cada tipo celular y de los estados celulares revel\u00f3 un gradiente transcripcional desde las c\u00e9lulas T CD4+ na\u00efve hasta las c\u00e9lulas T efectoras de memoria.<\/p>\n\n

Ciencia de datos<\/h2>\n\n

Como ya se ha demostrado en varias ocasiones, a menudo se consiguen resultados interesantes integrando distintos tipos de datos generados con m\u00e9todos diferentes. Un aspecto importante en la planificaci\u00f3n de estos experimentos multi\u00f3micos es la atenci\u00f3n que se presta al posterior an\u00e1lisis de los datos, lo que a menudo hace indispensable la adaptaci\u00f3n y el desarrollo de nuevos m\u00e9todos bioinform\u00e1ticos. Al integrar diferentes tipos de datos o conjuntos de datos de distintos laboratorios, tambi\u00e9n se producen desviaciones relacionadas con el protocolo que pueden influir en los resultados posteriores. Por lo tanto, es de gran importancia aplicar la normalizaci\u00f3n a los protocolos de laboratorio y al an\u00e1lisis de datos, normalizar los datos y utilizar m\u00e9todos adecuados para completar los datos que faltan e integrar los datos. Un dise\u00f1o experimental h\u00e1bil con m\u00faltiples muestras de la misma r\u00e9plica biol\u00f3gica en diferentes condiciones o en diferentes puntos temporales puede ayudar a reducir el sesgo y la varianza para que se puedan descubrir las diferencias reales entre los grupos.<\/p>\n\n

Por otro lado, la abundancia de datos y el creciente n\u00famero de muestras tambi\u00e9n permiten modelizar procesos complejos y aplicar el aprendizaje autom\u00e1tico. Esto permite reconocer biomarcadores u otros patrones relevantes en conjuntos de datos grandes y complejos. Rade y sus colegas [11] analizaron los datos del transcriptoma de 224 muestras de conjuntos de datos disponibles p\u00fablicamente de diferentes poblaciones de c\u00e9lulas CD4+ Th con el objetivo de descubrir firmas gen\u00e9ticas estables y consistentes a lo largo de diferentes puntos temporales en todas las poblaciones de c\u00e9lulas T. Identificaron firmas de biomarcadores de la activaci\u00f3n de c\u00e9lulas Th con perfiles de expresi\u00f3n g\u00e9nica resueltos en el tiempo de 521 genes relevantes. En otro estudio, Puniya y sus colegas [12] utilizaron un modelo mecanicista para predecir la diferenciaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T en diversas condiciones ambientales que a\u00fan no se han investigado experimentalmente. El modelo predijo fenotipos de c\u00e9lulas T cl\u00e1sicos y mixtos que coexpresaban factores de transcripci\u00f3n de diferentes poblaciones de c\u00e9lulas T diferenciadas. Estos son s\u00f3lo algunos ejemplos de c\u00f3mo los an\u00e1lisis bioinform\u00e1ticos pueden aportar nuevos conocimientos sobre la diferenciaci\u00f3n y activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T.<\/p>\n\n

Perspectivas<\/h2>\n\n

Con la llegada de las tecnolog\u00edas \u00f3micas, se ha hecho posible estudiar con m\u00e1s detalle la diferenciaci\u00f3n y activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas Th1 y otras poblaciones de c\u00e9lulas T, lo que contribuye a una comprensi\u00f3n m\u00e1s completa de estas c\u00e9lulas y de la respuesta inmunitaria. No cabe duda de que en el futuro, a medida que se perfeccionen y desarrollen los m\u00e9todos, se obtendr\u00e1n m\u00e1s conocimientos sobre la diferenciaci\u00f3n y la activaci\u00f3n de las c\u00e9lulas T. Esto abre la posibilidad de identificar biomarcadores para el diagn\u00f3stico y el control terap\u00e9utico de las enfermedades inmunol\u00f3gicas y de encontrar nuevos enfoques terap\u00e9uticos para influir en ellas.<\/p>\n\n

Literatura:<\/p>\n\n

    \n
  1. Carneiro MB, Lopes ME, Hohman LS, et al.: Th1-Th2 Cross-Regulation Controls Early Leishmania Infection in the Skin by Modulating the Size of the Permissive Monocytic Host Cell Reservoir. Cell Host Microbe 2020; 27: 752-768; doi: 10.1016\/j.chom.2020.03.011.<\/li>\n\n\n\n
  2. Myers DR, Norlin E, Vercoulen Y, Roose JP: Active Tonic mTORC1 Signals Shape Baseline Translation in Naive T Cells. Cell Rep 2019; 27: 1858\u20131874.<\/li>\n\n\n\n
  3. Manfrini N, Ricciardi S, Alfieri R, et al.: Ribosome profiling unveils translational regulation of metabolic enzymes in primary CD4+ Th1 cells. Developmental & Comparative Immunology 2020, 109: 103697; doi: 10.1016\/j.dci.2020.103697.<\/li>\n\n\n\n
  4. Della Bella E, Koch J, Baerenfaller K: Translation and emerging functions of non-coding RNAs in inflammation and immunity. Allergy 2022; 77: 2025\u20132037.<\/li>\n\n\n\n
  5. Wolf T, et al.: Dynamics in protein translation sustaining T cell preparedness. Nat Immunol 2020; 21: 927\u2013937.<\/li>\n\n\n\n
  6. Tortola L, et al.: High-Dimensional T Helper Cell Profiling Reveals a Broad Diversity of Stably Committed Effector States and Uncovers Interlineage Relationships. Immunity 2020; 53: 597\u2013613.<\/li>\n\n\n\n
  7. Rakebrandt N, Yassini N, Kolz A, et al.: Memory Th1 cells modulate heterologous di\u00adseases through innate function. bioRxiv 2023;doi: 10.1101\/2023.03.22.533799. <\/li>\n\n\n\n
  8. Andreatta M, et al.: Interpretation of T cell states from single-cell transcriptomics data using reference atlases. Nat Commun 2021; 12: 2965.<\/li>\n\n\n\n
  9. Park JE, et al.: A cell atlas of human thymic development defines T cell repertoire formation. Science 2020; 367: eaay3224.<\/li>\n\n\n\n
  10. Cano-Gamez E, et al.: Single-cell transcriptomics identifies an effectorness gradient shaping the response of CD4+ T cells to cytokines. Nat Commun 2020; 11: 1801.<\/li>\n\n\n\n
  11. Rade M, et al.: A time-resolved meta-analysis of consensus gene expression profiles during human T-cell activation. Genome Biology 2023; 24: 287.<\/li>\n\n\n\n
  12. Puniya BL, et al.: A Mechanistic Computational Model Reveals That Plasticity of CD4+ T Cell Differentiation Is a Function of Cytokine Composition and Dosage. Frontiers in Physiology 2018; 9.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    <\/p>\n\n

    Para saber m\u00e1s:<\/em><\/p>\n\n

      \n
    • Abbas AK, Lichtman AH, Pillai S, Baker DL: Cellular and Molecular Immunology. (Elsevier, Philadelphia, Pennsylvania, 2022).<\/li>\n\n\n\n
    • Taheri M, et al.: Emerging Role of Non-Coding RNAs in Regulation of T-Lymphocyte Function. Frontiers in Immunology 2021; 12.<\/li>\n<\/ul>\n\n

      <\/p>\n\n

      <\/p>\n\n

      InFo NEUROLOGIE & PSYCHIATRIE 2024; 22(3): 11\u201317<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Las c\u00e9lulas T son una parte importante de nuestro sistema inmunol\u00f3gico. Las c\u00e9lulas T ayudantes (Th) apoyan y coordinan las funciones centrales de la respuesta inmunitaria adaptativa y contribuyen as\u00ed…<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":380250,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","cat_1_feature_home_top":true,"cat_2_editor_pick":false,"csco_eyebrow_text":"C\u00e9lulas T helper 1","footnotes":""},"category":[11552,22619,11364,11288,11430],"tags":[75849,75850,13107,75862,75860,75853,75856,75864,75848,75858,75851,75852,47142,75854],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-380237","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-rx-es","category-formacion-cme","category-genetica","category-medicina-interna-general","category-prevencion-y-asistencia-sanitaria","tag-celulas-th1-es","tag-citometria-de-masas","tag-enfermedades-autoinmunes","tag-expresion-genica","tag-perfiles-de-ribosomas","tag-poblaciones-de-celulas-th","tag-proteomica-es","tag-secuenciacion-de-arn-unicelular","tag-secuenciacion-del-arn","tag-tecnologias-omicas-es","tag-th1-es","tag-th17-es","tag-th2-es","tag-translatomics-es","pmpro-has-access"],"acf":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-04-26 23:19:06","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"wpml_current_locale":"es_ES","wpml_translations":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/380237","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=380237"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/380237\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":380294,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/380237\/revisions\/380294"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/380250"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=380237"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/category?post=380237"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=380237"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=380237"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}