3.2 El objetivo final.

Para la realización de este proyecto, se han definido los siguientes objetivos: 

Objetivo 1 (Años 1 y 2): Caracterizar la heterogeneidad, a nivel transcriptómico y epigenético, de la respuesta de las células beta a estímulos proinflamatorios que modelan estadios iniciales de la dt1. Para la realización de este objetivo se definen las siguientes tareas: 1-1) Realizar experimentos de single cell (scRNA-seq, snATAC-seq) en modelos in vitro de dt1; 1-2) Procesar y analizar de los datos obtenidos para definir las diferentes poblaciones celulares; 1-3) Integrar con datos de bulk para anotar los elementos reguladores específicos de cada tipo celular identificado; 1-4) Crear modelos de deep learning basados en la firma molecular de las diferentes subpoblaciones de células beta identificadas.

Objetivo 2 (Años 1 y 2): Identificar la firma molecular de las células beta que son capaces de sobrevivir al ataque autoinmune en pacientes con dt1. Para este objetivo, usaremos tanto datos públicos accesibles gracias al HPAP (PancDB), como datos de otras publicaciones. Definimos las siguientes tareas: 2-1) Descargar y procesar los datos seleccionados de pacientes con dt1 y controles sanos; 2-2) Integrar los datos provenientes de diferentes estudios para minimizar las diferencias debido a variación técnica; 2-3) Caracterizar el perfil transcriptómico y epigenético de las células beta provenientes de pacientes y controles sanos.

Objetivo 3 (Año 3): Identificar los mecanismos epigenéticos involucrados en la supervivencia de las células beta al ataque autoinmune. 3-1) Integrar los datos obtenidos en los objetivos 1 y 2 para clasificar los perfiles moleculares de las células β de pacientes según los modelos de deep learning desarrollados con los modelos in vitro de dt1. 3-2) Identificar los elementos reguladores clave presentes en células β y relacionados con su supervivencia.

3.3 Metodología utilizada.

Para la realización de este proyecto, se disponen de medios y tecnologías punteras en nuestro país. Con respecto a modelos in vitro de dt1, gracias a una colaboración con el Dr. Pere Santamaria (IDIBAPS/UCalgary), se ha desarrollado un nuevo modelo consistente en co-cultivar células inmunes (T-CD4+) con células beta, usando líneas celulares humanas (EndoC-βH1) o islotes pancreáticos, a los que se tienen acceso tanto en colaboración con el Dr. E. Montanya (IDIBELL) como con el Dr. F. Pattou (Lille). 

Gracias a una colaboración con el Dr. D. Eizirik (ULB Center for Diabetes Research), se usarán iPSCs diferenciadas a células productoras de insulina. Referente a la tecnología single cell, en el centro (PRBB) cuentan con una máquina Chromium 10X para realizar los experimentos, que ya ha sido usada anteriormente con éxito. Finalmente, a nivel computacional, contará con ordenadores de última generación y con acceso a un clúster administrado por la UPF, formado por 56 nodos con un total de 1,136 procesadores, 10,1 TB de RAM y 2 GPU NVIDIA Quadro RTX 4000 (Turing).

En el laboratorio, ya han realizado con éxito pruebas preliminares scRNA-seq y scATAC-seq en islotes pancreáticos humanos. Recientemente, también han implementado la técnica de single cell multiome (snATAC-seq + snRNA-seq), lo que permite obtener el transcriptoma y epigenoma de la misma célula. Análisis preliminares de estos experimentos muestran dos subpoblaciones de células beta con perfiles transcriptómicos y epigenéticos distintos en respuesta al estímulo proinflamatorio.