Mireia Ramos
Investigadora Bioinformática en la Universidad Pompeu Fabra, Barcelona.
Doctora en Biomedicina especializada en Bioinformática. Investigadora postdoctoral en el laboratorio de Endocrine Regulatory Genomics, liderado por el Dr. L. Pasquali (MELIS-UPF). Profesora de Genética y Biología Computacional en la UPF.
Proyecto de la Dra. Mireia Ramos
Entender la heterogeneidad de las células beta para curar la diabetes tipo 1
1. Resumen del proyecto
El objetivo principal del proyecto de la Dra. Mireia Ramos es comprender por qué algunas células beta sobreviven al ataque autoinmune en pacientes con diabetes tipo 1 (dt1) . Descifrando los mecanismos de supervivencia celulares a través de tecnología de single cells, comprenderemos mejor la fisiopatología de la enfermedad. Esta comprensión permitirá desarrollar terapias para mantener, proteger y/o reemplazar la masa de células beta en pacientes con dt1.
Desde hace años se ha observado la existencia de células beta en islotes pancreáticos en pacientes con dt1 de larga duración, el origen de las mismas todavía es desconocido. Estudiar el origen de estas células en el contexto del desarrollo de la enfermedad es complejo por el difícil acceso al tejido primario (islotes pancreáticos) y porque el diagnóstico se da en estadíos avanzados. Por este motivo, el estudio de estadios tempranos de la dt1 se ha realizado mediante modelos in vitro. Mediante el uso de estos modelos en estudios liderados por la Dra. Ramos Rodríguez , se ha demostrado que estímulos proinflamatorios provocan cambios epigenéticos en las células beta, incluyendo la aparición de nuevos elementos reguladores (EERR) potencialmente implicados en el desarrollo de la dt1. Estos resultados ponen de manifiesto que el estudio epigenético de las redes que regulan la expresión génica es clave para entender los mecanismos moleculares de la dt1.
Esta resistencia y/o evasión de una subpoblación de células beta al ataque del sistema inmunitario viene determinada por mecanismos epigenéticos y, específicamente, por EERR que aparecen en estadios tempranos de la enfermedad, en respuesta a la interacción entre las propias células beta y el sistema inmune.
Una de las posibles hipótesis sobre el origen de estas células es que una subpoblación de células beta sea capaz de sobrevivir y/o evadir el ataque autoinmune. Un estudio reciente ha demostrado no sólo que la epigenética es clave para la generación de subtipos celulares de células beta, sino que también puede usarse para identificar poblaciones con diferentes funciones.
Con la aparición de las nuevas tecnologías de single cell, se han desarrollado programas para generar bases de datos públicas a las que la comunidad investigadora tenga libre acceso, como por ejemplo PancDB, construida por el Human Pancreas Analysis Program (HPAP). Lamentablemente, la cantidad de datos generada complica el análisis, ya que se requiere de un avanzado conocimiento técnico y estadístico para explotar al máximo la gran cantidad de información contenida.
El uso de experimentos de single cell, permitirá detectar poblaciones minoritarias y poco abundantes, indetectables con los métodos tradicionales. El uso de herramientas bioinformáticas para asegurar la eliminación de fuentes no deseadas de variación y para generar modelos de deep learning que permitan entender y predecir perfiles moleculares.
2. Grupo de investigación
Endocrine Regulatory Genomics Lab MELIS-UPF, Barcelona.
El Grupo Endocrine Regulatory Genomics de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, combina la genética molecular y los enfoques bioinformáticos para comprender los mecanismos reguladores que controlan la función y el destino celular de los tejidos endocrinos fundamentales para la diabetes.
Imagen: UPF
Figura 1. Edificio UPF, Barcelona.
Actualmente, estudia la regulación genómica y epigenética de las células beta pancreáticas productoras de insulina. Su investigación se centra en los cambios regulatorios que subyacen a las diferentes formas de diabetes y la pérdida del destino celular en condiciones neoplásicas como los tumores neuroendocrinos.
Además de otras cuestiones fundamentales como: ¿Cómo preservan su identidad estas poblaciones celulares? ¿Qué mecanismos moleculares se requieren para mantener su fenotipo estable durante décadas? ¿Cómo se alteran las redes reguladoras de genes en condiciones patológicas?
Figura 2. Grupo Endocrine Regulatory Genomics Lab MELIS-UPF, en Barcelona.
Selección de las publicaciones más destacadas de la Dra. Mireia Ramos:
- Ramos-Rodríguez, M., Raurell-Vila, H., Colli, M. L., Alvelos, M. I., Subirana-Granés, M., Juan-Mateu, J., Norris, R., Turatsinze, J.-V., Nakayasu, E. S., Webb-Robertson, B.-J. M., Inshaw, J. R. J., Marchetti, P., Piemonti, L., Esteller, M., Todd, J. A., Metz, T. O., Eizirik, D. L., & Pasquali, L. (2019). The impact of proinflammatory cytokines on the β-cell regulatory landscape provides insights into the genetics of type 1 diabetes. En Nature Genetics (Vol. 51, Issue 11, pp. 1588-1595). Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/s41588-019-0524-6
- Colli, M. L., Ramos-Rodríguez, M., Nakayasu, E. S., Alvelos, M. I., Lopes, M., Hill, J. L. E., Turatsinze, J.-V., Coomans de Brachène, A., Russell, M. A., Raurell-Vila, H., Castela, A., Juan-Mateu, J., Webb-Robertson, B.-J. M., Krogvold, L., Dahl-Jorgensen, K., Marselli, L., Marchetti, P., Richardson, S. J., Morgan, N. G., … Eizirik, D. L. (2020). An integrated multi-omics approach identifies the landscape of interferon-α-mediated responses of human pancreatic beta cells. En Nature Communications (Vol. 11, Issue 1). Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/s41467-020-16327-0
- Ramos-Rodríguez, M., Subirana-Granés, M., & Pasquali, L. (2021). UMI4Cats: an R package to analyze chromatin contact profiles obtained by UMI-4C. En P. Robinson (Ed.), Bioinformatics (Vol. 37, Issue 22, pp. 4240-4242). Oxford University Press (OUP). https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab392
- Ramos-Rodríguez, M., Pérez-González, B., & Pasquali, L. (2021). The β-Cell Genomic Landscape in T1D: Implications for Disease Pathogenesis. En Current Diabetes Reports (Vol. 21, Issue 1). Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1007/s11892-020-01370-4
- Fontcuberta-PiSunyer, M., García-Alamán, A., Prades, È., Téllez, N., Alves-Figueiredo, H., Ramos-Rodríguez, M., Enrich, C., Fernandez-Ruiz, R., Cervantes, S., Clua, L., Ramón-Azcón, J., Broca, C., Wojtusciszyn, A., Montserrat, N., Pasquali, L., Novials, A., Servitja, J.-M., Vidal, J., Gomis, R., & Gasa, R. (2023). Direct reprogramming of human fibroblasts into insulin-producing cells using transcription factors. En Communications Biology (Vol. 6, Issue 1). Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1038/s42003-023-04627-2
3. Proyecto de investigación
3.1 El objetivo general.
El objetivo principal de este proyecto es entender por qué hay células beta que sobreviven al ataque autoinmune en pacientes con diabetes tipo 1 . Descifrar los mecanismos que permiten esta supervivencia nos ayudará a entender mejor la fisiopatología de la enfermedad y, a su vez, permitirá desarrollar terapias para mantener, proteger y/o reemplazar la masa de células beta en pacientes con DT1.
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.
4. ¿Por qué esta investigación es diferente a otras propuestas?
La originalidad de este proyecto se basa en cuatro puntos principales:
1) El estudio del epigenoma, en particular de los EERR, como base para explicar los cambios de expresión génica. 2) Por el uso de experimentos de single cell, que permiten detectar poblaciones minoritarias y poco abundantes, indetectables con los métodos tradicionales (bulk).
3) Por la integración de nuevos modelos in vitro (co-cultivo) con datos de pacientes, permitiendo generar un mapa integral de todos los EERR clave en diferentes etapas de la enfermedad.
4) Por el uso de herramientas bioinformáticas para asegurar la eliminación de fuentes no deseadas de variación y para generar modelos de deep learning que permitan entender y predecir perfiles moleculares.
Al finalizar este proyecto, se espera identificar los mecanismos epigenéticos que provocan la supervivencia de una población de células beta al ataque autoinmune. Los resultados obtenidos serán de gran valor para el campo de la dt1, ya que harán posible desarrollar terapias para inducir la firma de célula beta superviviente, tanto en islotes o células reprogramadas que vayan a ser trasplantadas, como en las propias células de los pacientes. Además, estas terapias permitirán la inducción de la firma superviviente sin tener que servirse de la edición de secuencias del genoma, ya que actuarían sobre mecanismos epigenéticos. Para facilitar el acceso a los datos para toda la comunidad científica también serán incluidos en la plataforma web (www.isletregulome.org). Adicionalmente, este proyecto ayudará a entender por qué la célula beta y no otras poblaciones del islote pancreático es especialmente sensible al ataque autoinmune.
La Dra. Mireia Ramos en uno de los laboratorios en la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, donde desarrolla su actividad.
DiabetesCERO
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Nanopartículas tipo liposoma que reeducan el sistema inmunológico para permitir la regeneración de las células beta.
Estela Rosell
Universitat de Lleida / IRB Lleida
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Desarrollo de una microbioterapia efectiva para el tratamiento de la diabetes tipo 1.
Dra. Mireia Ramos
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