¿Qué significa describir cuantitativamente una célula?

Cuantitativo en el contexto de la biología es similar a la química y significa "cuánto de algo hay"; por ejemplo, qué cantidad de una proteína en particular se produce bajo qué condiciones.

Ahora, puede pensar que este es un problema simple, solo mida la proteína/ARN/ADN y descúbralo. Sin embargo, no es tan simple como eso. Incluso si los mejores métodos que tenemos fueran realmente cuantitativos (por ejemplo, consulte la cuantificación de Western blot para medir los cambios de proteínas), que muchos de ellos no lo son, los cambios que ve en un tipo de célula pueden ser diferentes en otro tipo de célula (o incluso entre líneas celulares del mismo tipo de célula) y ciertamente entre especies.

Luego debe considerar: qué tan bien se diferencia una cepa de laboratorio de algo (por ejemplo, una bacteria como Escherichia coli o una línea celular o un virus cultivado) de las que se encuentran en la naturaleza, y cómo varía eso geográficamente.

La vida consiste en un gran número de bucles de retroalimentación: el estímulo da como resultado una acción, que elimina el estímulo, que vuelve a la línea de base, lo que permite que el estímulo funcione nuevamente. Experimentas esto todo el día, todos los días de tu vida. Es cómo funcionan cosas como los nervios, por ejemplo. En casi todas las situaciones, no se trata de una sola entrada que da como resultado una sola acción, sino que múltiples entradas dan como resultado múltiples resultados, lo que significa una red interconectada de bucles de retroalimentación. Eche un vistazo a esta figura para una vía bien conocida y bien estudiada, la señalización de Caspasa 3, de este artículo (no tengo afiliación al estudio):

Este es uno de los simples, que da como resultado solo una forma de muerte celular : observe cuántas entradas hay y todos los jugadores. En general, podemos modelar sistemas de 2 o 3 partes con bastante facilidad, por lo que para resolver esto, cada parte individual debe estudiarse y resolverse empíricamente, determinando qué partes interactúan con cuáles y por qué lo hacen bajo qué estímulos.

Vaya y juegue en string.db con algo como el conocido y muy estudiado supresor de tumores p53 (presione buscar, escriba p53, elija humano (Homo sapiens), luego presione continuar). Siga haciendo clic en el botón "más" en la página de resultados y le dará una idea de lo complejo que es esto. Del mismo modo, eche un vistazo a un gráfico de rutas metabólicas : esto sucede en cada célula.

Actualmente no podemos reducir la vida a ecuaciones.

Cuantitativo frente a cualitativo
La descripción cuantitativa generalmente implica números, en lugar de simplemente decir qué respuesta sigue a qué estímulo. Por ejemplo, describir una cadena de transformaciones bioquímicas es una descripción cualitativa : sabemos qué procesos suceden, en qué orden, etc. Cuantificar cuántas de las moléculas realmente experimentarían esta transformación hasta cierto paso (o hasta el final) sería un ejemplo de una descripción cuantitativa .

Tipos de descripción cuantitativa
La descripción cuantitativa normalmente implica hacer algunas matemáticas para relacionar los parámetros de entrada y salida, aunque el origen de las ecuaciones puede ser diferente. Uno típicamente distingue:

• descripción de los primeros principios - cuando el modelo se basa en las leyes fundamentales de la química y la física;
• descripción fenomenológica - cuando se utilizan las leyes atestiguadas experimentalmente.

Ejemplos de descripción cuantitativa de una celda En
realidad, uno no debería estar buscando un modelo matemático que se ajuste a todos los tamaños. Más bien, la descripción matemática/cuantitativa generalmente se adapta a un problema en cuestión. Doy a continuación algunos ejemplos, pero esta lista no es exhaustiva:

• propiedades elásticas : se puede utilizar la teoría de la elasticidad para describir las deformaciones de una membrana celular en respuesta a la presión, los intentos de perforarla, etc. En el primer caso, se pueden proporcionar las expresiones matemáticas para la forma de la célula en respuesta a nivel específico de presión, en este último se busca determinar el punto de ruptura
• transporte de químicos/moléculas - la mayoría de las moléculas absorbidas por una célula o producidas en ella, viajan a su destino por difusión o con flujos de convección. Dichos flujos se pueden modelar utilizando la ecuación de difusión y las ecuaciones hidrodinámicas, respectivamente. Alternativamente, si estamos tratando con cadenas de transporte más dirigidas, varios modelos de paseo aleatorio resultan de gran utilidad. Esto permite maximizar la eficiencia y la velocidad con la que se transportan los productos químicos a su destino.
• la transcripción/traducción se describen rutinariamente cuantitativamente, por ejemplo, usando modelos de ecuaciones de velocidad para el crecimiento molecular de la transcripción/proteína.
• El plegamiento de proteínas y ARN es un dominio en el que la minimización de energía motivada termodinámicamente ha sido útil durante muchas décadas.
• La dinámica celular a menudo se modela utilizando dinámicas no lineales, por ejemplo, una infección por VIH pasa por algunas fases: al principio se producen las proteínas auxiliares para la catálisis de la reacción y se producen interferencias con la maquinaria celular, a lo que sigue la síntesis de las proteínas esenciales y luego los nuevos genomas virales. La transición entre diferentes etapas se desencadena por la concentración de proteínas sintetizadas anteriormente y está muy bien modelada por ecuaciones no lineales similares al tipo Lottka-Volterra. Los bucles de retroalimentación mencionados en el OP a menudo se estudian utilizando dinámicas no lineales.

Se podría ir más allá y proponer modelos cuantitativos para describir procesos ópticos, térmicos, químicos, de replicación, de crecimiento y otros, lo que sea de interés. Sugiero consultar los libros que cito a continuación para obtener información sobre temas más específicos.

Referencias

• Phillips et al., Biología física de una célula
• Keener y Sneyd, Fisiología matemática: I Fisiología celular

Comencemos considerando un ciclo de retroalimentación muy simple, a saber, un sistema con solo dos genes A y B que se reprimen entre sí. Tal sistema puede estar en dos estados posibles (es biestable):

• A se expresa y así suprime B, que no se expresa o se expresa escasamente.
• B se expresa y así suprime A, que no se expresa o se expresa escasamente.

Podemos entender perfectamente este sistema a nivel bioquímico y genético, lo que nos permite cuantificar los dos estados anteriores. Sin embargo, sin más información sobre la historia del sistema (estado inicial), no podemos decir en qué estado estará el sistema en un momento dado. Además, dependiendo de la fuerza de la expresión, puede ser que el sistema cambie ocasionalmente entre los dos estados debido al ruido.

(Tenga en cuenta que para la biestabilidad anterior, se necesita un segundo ingrediente, a saber, la no linealidad, pero de todos modos lo obtenemos de la termodinámica de las reacciones químicas y la expresión genética).

Ahora, en una celda, tiene una miríada de bucles de retroalimentación entrelazados, lo que le otorga miles de estados potenciales para considerar a través de la explosión combinatoria. El desafío ahora es averiguar cuáles de estos estados son general e históricamente plausibles. Esto es terriblemente difícil incluso cuando entiendes perfectamente todos los procesos moleculares individuales. Tenga en cuenta que a través de la complejidad, tiene más que solo estados binarios de encendido y apagado como en mi ejemplo introductorio, sino un espectro fino de estados potenciales que se vuelve completamente continuo a través del ruido molecular, lo que afecta la cuantificación.

Una analogía útil podría ser una computadora moderna que ejecuta varios programas interactivos compilados con un compilador altamente eficiente. Puede comprender perfectamente las operaciones individuales en el nivel de un transistor y componentes fundamentales similares, pero esto no lo lleva muy lejos en la comprensión de los programas que se están ejecutando. Además, para predecir incluso remotamente el comportamiento de la computadora, necesita su historial, es decir, lo que está almacenado actualmente en la memoria.