In che modo una cellula bilancia il rischio e la velocità durante la divisione? Gli scienziati dell'EPFL hanno sviluppato e testato sperimentalmente la prima teoria matematica che descrive la migliore strategia della cellula per dividere in modo sicuro ed efficiente.

Le cellule attraversano un ciclo di vita che include crescere alla giusta dimensione, essere attrezzate per svolgere le sue funzioni e infine dividersi in due nuove cellule. Il ciclo cellulare è fondamentale perché garantisce la perpetuazione della popolazione cellulare e per estensione della struttura più ampia di cui fanno parte, ad esempio un tessuto nel corpo.

Il ciclo cellulare stesso è strettamente regolato da checkpoint, che impediscono che errori come mutazioni o danni al DNA vengano trasmessi alla generazione successiva di cellule. Ogni checkpoint funge da una sorta di monitor di controllo della qualità (una "lista di controllo") biologica che garantisce l'ordine, l'integrità e la fedeltà del ciclo cellulare. Ma i checkpoint stessi spesso falliscono o vengono ignorati dopo un'interruzione prolungata del ciclo cellulare. Se ciò accade nel corpo umano, il risultato potrebbe essere una crescita e una divisione cellulare non regolamentate, come accade nel cancro.

"I checkpoint monitorano le cellule o interi organismi e possono fermare il ciclo cellulare o lo sviluppo dell'organismo quando rilevano problemi", afferma Sahand Jamal Rahi alla School of Basic Sciences dell'EPFL. "Ma se le cellule o gli organismi sono bloccati da un errore per molto tempo, in molti casi, continuano a dividersi o a crescere; non si fermano per sempre. C'è un rischio reale di morire se i checkpoint non si fermano affatto, ma anche aspettare per sempre equivale effettivamente a morire."

La matematica dell'override del checkpoint

La domanda è quindi:come fa la cellula a bilanciare il rischio e la velocità durante la divisione? Sebbene critico, l'override del checkpoint non è molto ben compreso, né teoricamente né sperimentalmente. Ma in un nuovo articolo, Rahi e i suoi colleghi hanno proposto la prima teoria matematica per descrivere il processo di override del checkpoint. "Molti organismi devono prevedere cosa accadrà", dice. "Hai un problema e devi valutare quanto grave potrebbe essere quel problema perché le conseguenze non sono certe. Potresti sopravvivere a questo o potresti non sopravvivere a questo. Quindi, la cellula fa una scommessa in entrambi i casi. E in questo studio, noi analizza le quote di quella scommessa."

Per un organismo modello nella vita reale, i ricercatori hanno esaminato il lievito in erba Saccharomyces cerevisiae, che è stato utilizzato per secoli nella vinificazione, nella cottura e nella produzione della birra. "Esistono sistemi che monitorano gli organismi e, tra questi, forse il più studiato è il punto di controllo del danno al DNA nel lievito", afferma Rahi. "Quindi, abbiamo pensato, diamo un'occhiata a questo e vediamo se possiamo dare un senso alle sostituzioni dei checkpoint. Abbiamo iniziato con un'analisi matematica dietro la quale era una domanda molto semplice:e se questi organismi stessero bilanciando rischio e velocità perché devono prevedere il futuro?"

Il compromesso velocità-rischio

Questo compromesso tra rischio e velocità è simile al sistema di controllo della qualità di una catena di montaggio di una fabbrica:quanto velocemente puoi produrre le cose prima che la qualità ne risenta? Come conciliare qualità ed efficienza? "Le persone hanno già pensato a questo compromesso velocità-rischio per i checkpoint, ma ci hanno pensato solo qualitativamente", afferma Rahi. "Non è qualcosa che è stato effettivamente analizzato o preso sul serio. Quindi, immagino che possiamo rivendicare la proprietà dell'idea!"

Gli scienziati hanno esaminato la relazione tra rischio e velocità. "La teoria sta sostanzialmente bilanciando diverse probabilità, quindi stiamo calcolando il cambiamento nella forma fisica se aspetti rispetto a se continui con l'auto-replica", afferma Rahi. "L'organismo deve escogitare una strategia che implica prendere continuamente la decisione di aspettare o andare a seconda della gravità della situazione dell'organismo in quel momento. Naturalmente, aspettare significa che si produrrà sempre meno. Quindi l'alternativa è correre un rischio, quindi la cellula si divide e c'è una probabilità che sopravviva, e c'è una probabilità che muoia". La teoria calcola quando rischio e velocità si bilanciano, determinando il "tempo" ottimale. "Il risultato si è rivelato essere un'equazione molto semplice", aggiunge Rahi.

Nonostante sia stata sviluppata per il lievito, la teoria si applica ampiamente alle cellule perché tiene conto solo del rischio e della velocità, fattori che influenzano tutti gli organismi. "Non c'è una corrispondenza uno a uno tra ciò che accade nei lieviti e le cellule dei mammiferi perché le cellule dei mammiferi hanno altri vincoli su di loro oltre a massimizzare la propria crescita", afferma Rahi.

La dimensione del cancro

"Ma quando le cellule diventano cancerose, disaccoppiano la loro forma fisica dalla forma fisica del loro ospite. E poi l'evoluzione darwiniana suggerisce che dovrebbero rimodellare i loro punti di controllo per massimizzare la crescita. È qualcosa che ci interessa; uno dei nostri prossimi passi è vedere se le cellule ricablano i loro posti di blocco in modo ottimale una volta che diventano cancerosi."

Rahi non si aspetta che le cellule cancerose aboliscano del tutto i loro sistemi di checkpoint. "Non si sbarazzano dei loro posti di blocco perché poi corrono troppi rischi in ogni divisione", dice. "Anche non avere alcun checkpoint rispetto a quando erano precancerosi non è ottimale perché non appena c'è un problema moriranno. Quindi, siamo interessati a vedere se anche loro mirano a questo stato di equilibrio ottimale descritto dalla nostra teoria. "

La ricerca è stata pubblicata su Nature Physics .