José Eduardo Chairez, ingeniero

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José Eduardo Chairez (06 de septiembre de 1990).  Se graduó como ingeniero en mecatrónica en el Tecnológico de la Laguna en el año 2011 en la ciudad de Torreón, Coahuila. En  esta etapa tuvo un primer acercamiento con el ámbito de la investigación, colaborando en un proyecto asociado al control de cuadricópteros. Posteriormente, cursó la maestría en ciencias en Control Automático en el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN Unidad Zacatenco en el ciclo 2012-2014, enfocándose al estudio de modelos Booleanos asociados a procesos de desarrollo en organismos vivos.

Actualmente se encuentra desarrollando su trabajo de tesis doctoral en el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN en colaboración con un equipo de trabajo multidisciplinario en el Instituto de Ecología de la UNAM. Eduardo nos platica en esta entrevista sobre su trabajo de investigación actual, en el que las matemáticas y la biología  dicen presente al unísono.

Hola, Eduardo. Para comenzar, cuéntanos in grosso modo, ¿en qué consiste tu actual trabajo de tesis?

Bien, el nombre de mi tesis es Exploración de propiedades estructurales de redes de regulación genética; un enfoque teórico-experimental. La parte teórica la desarrollé básicamente durante mi trabajo de maestría, el cual se basaba en el estudio de estas redes haciendo uso de herramientas matemáticas. Ahora en el doctorado la intención es desarrollar la parte experimental. En grosso modo, mi trabajo consiste en realizar identificación y control de las redes de regulación genética asociadas a ciertos procesos de desarrollo en Arabidopsis thaliana, un organismo modelo en el área de biología de plantas.

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Arabidosis thaliana in vivo 2x

 ¿Nos podrías explicar que son las redes de regulación genética?

Podemos pensar en una red de regulación genética como aquella que coordina una serie de eventos bioquímicos que dan origen a diferentes estados celulares, por ejemplo, un tamaño particular de las células, un estado sano o enfermo, o alguna segregación de sustancia en particular.

Nos comentabas que en tu trabajo de maestría empleaste herramientas matemáticas, ¿de qué tipo usaste?

En esa parte de mi trabajo usé la teoría de redes booleanas (específicamente el producto semi-tensor, desarrollado por Daizhan Cheng y colaboradores en 2010) para estudiar matemáticamente las redes de regulación genética. Cuando hablamos de redes en general, podemos hacer referencia a dos componentes principales que son los nodos y las aristas. Un nodo puede representar un gen en un organismo vivo, y particularmente en las redes boolenas éste solo tiene dos estados: encendido o apagado. Cabe mencionar que para la descripción de las redes de regulación genética también se pueden usar redes multivaluadas, es decir con más de dos estados. Sin embargo, una de las ventajas que nos dan las redes booleanas es que proporcionan suficiente información cualitativa del sistema a analizar para realizar hipótesis descriptivas. Además, durante el análisis de estas redes se pueden aplicar teorías bien conocidas y ampliamente desarrolladas al día de hoy.

 Entonces, se puede ver a las redes booleanas como una representación matemática de las redes de regulación genética, ¿es correcto?

Sí, así es. La información correspondiente a las interconexiones en las redes de regulación genética que dan origen a los distintos estados celulares están parcialmente contenidas en la red booleana. Digo que de manera parcial porque la cantidad de información capturada por el modelo dependerá de qué tan complejo sea éste. Es posible modelar matemáticamente un sistema o sub-sistema biológico muy particular empleando redes booleanas, sin embargo, hay que tener en cuenta que éstas no son aisladas, ya que se interconectan con otras generando módulos más y más grandes.

 ¿Qué ventaja podría tener en el trabajo experimental el hecho de contar con un modelo matemático?

Pensemos en las plantas. En general a cada célula se le da un compromiso celular en cierta etapa de su vida. Por ejemplo, hay una célula que tiene que decidir entre conformar algún elemento de la flor o pertenecer a alguna raíz secundaria. Pues bien, esta “decisión” viene dada por la interacción entre los miembros, que pueden ser genes u hormonas, de una o varias redes de regulación genética. Este proceso ocurre en algún sentido de manera aleatoria por el ambiente no controlado en el que la planta se encuentra creciendo: temperaturas altas, bajas, si es de día, si es de noche, etc. En este caso, un modelo matemático bien fundamentado permite saber cuál o cuáles genes se están encendiendo o apagando para que un determinado estado celular tenga lugar. Y aquí es donde la parte medular de mi trabajo reside: el conocimiento de cuales genes son importantes en las redes para hacer transiciones que uno busca.

 ¿A qué clase de organismo vivo estás aplicando lo anterior?

Cómo te decía al principio, me encuentro enfocado en el trabajo con plantas, para ser específico en la Arabidopsis thaliana. La motivación de usar este organismo modelo para el estudio de las técnicas que hemos estado platicando es todo el repositorio de información experimental que existe y que sigue complementándose por cientos de laboratorios en el mundo. Además, crecer plantas en laboratorios con ambientes estrictamente controlados es mucho más sencillo que en el caso de mamíferos, agregando que el número de muestras que puedes analizar por semana asciende hasta 30 o 40.

 ¿Qué te encuentras estudiando exactamente de la Arabidopsis thaliana?

Estoy estudiando el nicho de células troncales, que en las plantas son el análogo a las células madres en los animales y que dan origen a todos los diferentes tipos celulares, a través de la manipulación del micro ambiente (espectro de la luz, nutrientes, fuerzas mecánicas, etc.), la cual representa una entrada exógena al sistema: una entrada de control. El entendimiento del rol que juegan ciertos genes en este tipo de redes de regulación donde estas células están involucradas más la manipulación del micro ambiente, permitirá establecer conjeturas que servirán como punto de partida para experimentos más específicos en dichos genes. Luego, será posible observar a través de un microscopio si el modelo matemático realmente describe lo que esta pasando en tiempo real.

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Tricomas, habitantes de la hoja en arabidopsis thaliana

Mencionas algo que parece clave en tu estudio. La cercanía de tu modelo matemático con la realidad. ¿Cómo haces esto?

Bien, primero hay que tener en mente que un modelo matemático en biología está basado principalmente en evidencia experimental que grupos de biólogos moleculares, bioquímicos, botánicos, etc., han reportado previamente en revistas científicas. A través de herramientas bioinformáticas, las cuales no describiré aquí, esta información se va depurando hasta encontrar estas redes. Es evidente que existen huecos de información, pero en esencia continúa siendo un modelo, en el que buscamos que estos huecos sean cada vez más y más pequeños para que tal modelo se aproxime a la realidad. Ahora, como bien mencionas una parte clave es la validación experimental.

¿Qué necesito para esto?, si quiero ver genes encendidos y genes apagados, lo que necesito son marcadores de ciertas sustancias químicas que hay en las células. Por ejemplo, si antes de transitar una célula de un estado X a un estado Y, un determinado gen A pasó de estar apagado a estar encendido o viceversa, que es una suposición que en mi modelo propongo, entonces tengo que ver en un lapso de tiempo cómo este gen empieza estando apagado en el estado X, y al llegar al estado Y este gen debe de encender. Es decir, el gen A tiene que comportarse como mi modelo predice que lo hará. Esta sería una forma de visualizar o validar mi modelo.

 ¿Qué tan complicado es hacer esta validación en el laboratorio?

En general es difícil seguir cualquier organismo en movimiento y más aún a escalas microscópicas. Por ejemplo, en nuestro trabajo necesitamos magnificaciones de hasta cuarenta veces lo que el ojo ve, y una complicación adicional es el hecho que en nuestro estudio no solo estamos interesados en una zona pequeña de la planta, sino que nos interesa tener la flexibilidad de observar dinámicas tanto en la parte inferior como en la parte superior del organismo. Es por estas condiciones que se ha tenido que montar desde cero una plataforma experimental con un microscopio en posición horizontal. La necesidad de la posición horizontal es debida a que un microscopio en posición vertical no sería de utilidad puesto que la gravedad afecta en gran medida a las raíces. Este reto tecnológico es precisamente de donde surge la motivación de una colaboración transdisciplinaria.

¿Qué aplicaciones podría tener tu trabajo actual a futuro?

Seré ambicioso en esta respuesta, pero no por esto no realista. Supongamos que estoy estudiando células cancerígenas. Si se cuenta con una herramienta matemática, por ejemplo la teoría de redes booleanas, que me permitan hacer una descripción de las interconexiones de los genes que dan lugar a los estados celulares, entonces podría saber que genes tengo que apagar y encender para hacer que una determinada célula transite de un estado cancerígeno a un estado sano. Este tipo de hipótesis basadas en el modelo, servirían como punto de partida para que los especialistas propusieran novedosos tratamientos no invasivos.

 ¿Te gustaría agregar algo más?

Pues primero que nada agradecer por el espacio que me ofreces. Quisiera subrayar que el trabajo transdisciplinario no solo aporta conocimiento de áreas que probablemente desde preparatoria no vemos, sino que permite reforzar habilidades que muchas veces dejamos de lado por la falta de interacción con personas que hablan un idioma diferente al de nosotros (ideas, dinámica de trabajo, responsabilidad, etc.), un idioma donde los tecnicismos a los que estamos acostumbrados se dejan de lado para dar paso a la colaboración, al compañerismo, a la tolerancia, al respeto y por qué no, a grandes amigos.

Los invito a que se acerquen a equipos transdiciplinarios, no solo por el hecho de estar posicionados en la élite de la ciencia, sino para crecer exponencialmente como personas.

Gracias por tu tiempo, Eduardo. Éxito en tu proyecto.

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