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Entendiendo la Fibrosis Hepática: Claves y Novedades

Nuevos modelos iluminan la fibrosis hepática y el comportamiento de las HSC.

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La fibrosis hepática es una condición en la que el hígado se cicatriza debido a una lesión prolongada. Esta lesión puede ser causada por diferentes factores, como infecciones virales como la hepatitis, el consumo excesivo de alcohol y condiciones como la enfermedad del hígado graso no alcohólica. Cuando el hígado se lastima, intenta curarse solo. Sin embargo, demasiada curación lleva a la fibrosis, donde se acumula tejido cicatricial. Este tejido cicatricial hace que el hígado se endurezca, lo que puede afectar sus funciones.

Qué pasa a medida que avanza la fibrosis

Si la fibrosis empeora, puede llevar a cirrosis, que es una forma grave de daño hepático. La cirrosis puede causar complicaciones serias como acumulación de líquido en el abdomen, sangrado de venas hinchadas en el estómago, problemas cerebrales e incluso cáncer de hígado. La tasa de mortalidad por cirrosis es alta en todo el mundo.

El principal protagonista en la fibrosis hepática es un tipo de célula llamada células estrelladas hepatocitarias (HSC). En un hígado sano, las HSC están inactivas y almacenan vitamina A. Están ubicadas en una zona específica entre las células del hígado. Cuando el hígado se lesiona, estas HSC se activan y se transforman en Miofibroblastos (MFB), que ayudan en la reparación del tejido. Cuando el hígado está constantemente bajo estrés, las HSC permanecen activas y siguen produciendo tejido cicatricial, lo que lleva a la fibrosis.

¿Se puede revertir la fibrosis?

Interesantemente, estudios han demostrado que si se elimina la causa del daño hepático, hay potencial para que la fibrosis hepática se revierta. Esta reversión está relacionada con la eliminación de los MFB a través de procesos como la muerte celular, el envejecimiento y la desactivación. Sin embargo, cómo estos procesos funcionan juntos para equilibrar la reparación del hígado y la fibrosis aún no está del todo claro.

Estudiando el comportamiento de las HSC

Para entender mejor cómo actúan las HSC durante las lesiones hepáticas, los investigadores utilizan enfoques de modelado complejos. Estos modelos pueden simular procesos biológicos y enfermedades. Usando elementos comunes como la respuesta inmune y la estructura del tejido en diferentes órganos, los científicos pueden crear modelos que ayudan a entender la fibrosis.

Se han hecho varios modelos para diferentes tipos de fibrosis, incluyendo la fibrosis del corazón y los pulmones. Para la fibrosis hepática, los investigadores han desarrollado un modelo basado en agentes que representa con precisión cómo se acumula el Colágeno en el hígado cuando está dañado. Este modelo incluye varios tipos de células y cómo interactúan entre sí y con las sustancias involucradas en el proceso de curación.

Diferentes modelos para la dinámica de las HSC

Los investigadores crearon tres modelos para estudiar el comportamiento de las HSC:

  1. Modelo sin desactivación: En este modelo, los MFB reactivados no pueden ser desactivados.
  2. Modelo con desactivación: Aquí, los MFB reactivados pueden ser apagados, lo que permite más flexibilidad en cómo el hígado responde al daño.
  3. Modelo para revertir las iHSC a un estado quiescente: Este modelo analiza cómo las HSC inactivas pueden volver a un estado de reposo cuando ya no son necesarias.

Todos estos modelos comparten algunos procesos comunes, como la activación de las HSC y el papel de TGFβ1, que es una proteína que fomenta la activación de las HSC y la producción de colágeno.

El papel de TGFβ1

TGFβ1 es crucial para la activación de las HSC. En un hígado sano, las HSC permanecen en un estado de reposo. Cuando ocurre una lesión hepática, los niveles de TGFβ1 aumentan, activando estas células. Si la lesión hepática persiste, las HSC producen MFB que comienzan a generar colágeno. Cuando se elimina la lesión, los MFB pueden morir o volver a ser HSC inactivas.

Los modelos mostraron que la inactivación de los MFB es vital para mantener un equilibrio adecuado de colágeno en el hígado. Cuando los investigadores impidieron la desactivación de estos MFB, encontraron que los niveles de colágeno aumentaron, pero una vez que permitieron cierta desactivación, los niveles de colágeno se estabilizaron.

Simulando la dinámica del colágeno

Los investigadores realizaron simulaciones para ver cómo los cambios en los niveles de TGFβ1 afectan la producción de colágeno. Descubrieron que la cantidad de TGFβ1, la frecuencia con la que se introduce y su concentración influyen significativamente en cuán rápido se acumula el colágeno en el hígado.

Al ajustar estos factores en sus modelos, los investigadores pudieron observar una variedad de resultados, reflejando cómo podrían comportarse diferentes condiciones de fibrosis hepática en la vida real. Por ejemplo, introducir TGFβ1 más frecuentemente llevó a una acumulación de colágeno más significativa.

Validación experimental de los modelos

Para confirmar la precisión de sus modelos, los investigadores realizaron experimentos. Usaron ratones para modelar la fibrosis hepática administrando una sustancia llamada CCl4. Este químico induce daño hepático similar a muchas enfermedades hepáticas en humanos. El equipo de investigación analizó cómo cambiaron los niveles de colágeno con el tiempo en estos ratones y comparó sus hallazgos con las predicciones de su modelo.

Los resultados mostraron que las predicciones de su modelo coincidían estrechamente con las observaciones reales en los ratones, demostrando que su comprensión de las dinámicas de las HSC y la acumulación de colágeno era precisa.

Explorando las iHSC en la fibrosis humana

Otro hallazgo significativo fue el comportamiento de las HSC inactivas, o iHSC. Los investigadores encontraron que el número de iHSC aumenta durante la fibrosis hepática. Estas células actúan como un tipo de memoria del daño hepático pasado, haciendo que el hígado sea más reactivo a futuras lesiones. En muestras clínicas de pacientes con fibrosis hepática, los investigadores descubrieron niveles elevados de marcadores de iHSC, apoyando las predicciones de su modelo sobre la acumulación de iHSC.

Implicaciones para el cuidado del paciente

Entender la dinámica de la fibrosis hepática es esencial para gestionar el cuidado del paciente. La presencia de iHSC podría servir como un marcador para la progresión de la fibrosis, ayudando a los médicos a predecir cómo podría responder el hígado de un paciente a futuras lesiones.

Conclusión

El estudio de la fibrosis hepática es complejo, pero con técnicas avanzadas de modelado, los investigadores están obteniendo valiosos conocimientos sobre cómo actúan las HSC durante la lesión y la reparación. Al integrar datos experimentales y simulaciones, están acercándose a una comprensión más clara de la dinámica de la fibrosis hepática. Este conocimiento podría llevar a mejores estrategias de tratamiento y a mejores resultados para los pacientes que sufren enfermedades hepáticas.

Fuente original

Título: A rule-based multiscale model of hepatic stellate cell plasticity: critical role of the inactivation loop in fibrosis progression

Resumen: Hepatic stellate cells (HSC) are the source of extracellular matrix (ECM) whose overproduction leads to fibrosis, a condition that impairs liver functions in chronic liver diseases. Understanding the dynamics of HSCs will provide insights needed to develop new therapeutic approaches. Few models of hepatic fibrosis have been proposed, and none of them include the heterogeneity of HSC phenotypes recently highlighted by single-cell RNA sequencing analyses. Here, we developed rule-based models to study HSC dynamics during fibrosis progression and reversion. We used the Kappa graph rewriting language, for which we used tokens and counters to overcome temporal explosion. HSCs are modeled as agents that present seven physiological cellular states and that interact with (TGF{beta}1) molecules which regulate HSC activation and the secretion of type I collagen, the main component of the ECM. Simulation studies revealed the critical role of the HSC inactivation process during fibrosis progression and reversion. While inactivation allows elimination of activated HSCs during reversion steps, reactivation loops of inactivated HSCs (iHSCs) are required to sustain fibrosis. Furthermore, we demonstrated the models sensitivity to (TGF{beta}1) parameters, suggesting its adaptability to a variety of pathophysiological conditions for which levels of (TGF{beta}1) production associated with the inflammatory response differ. Using new experimental data from a mouse model of CCl4-induced liver fibrosis, we validated the predicted ECM dynamics. Our model also predicts the accumulation of iHSCs during chronic liver disease. By analyzing RNA sequencing data from patients with non-alcoholic steatohepatitis (NASH) associated with liver fibrosis, we confirmed this accumulation, identifying iHSCs as novel markers of fibrosis progression. Overall, our study provides the first model of HSC dynamics in chronic liver disease that can be used to explore the regulatory role of iHSCs in liver homeostasis. Moreover, our model can also be generalized to fibroblasts during repair and fibrosis in other tissues. Author summaryChronic liver diseases (CLDs) are associated with the development of fibrosis which is characterized by an abnormal deposition of extracellular matrix (ECM) leading to severe liver dysfunction. Hepatic stellate cells (HSCs) are key players in liver fibrosis driving ECM remodeling. However numerous biological processes are involved including HSC activation, proliferation, differentiation and inactivation and novel computational modeling is necessary to integrate such complex dynamics. Here, we used the Kappa graph rewriting language to develop the first rule-based model describing the HSCs dynamics during liver fibrosis and its reversion. Simulation analyses enabled us to demonstrate the critical role of the HSC inactivation loop in the development of liver fibrosis, and to identify inactivated HSCs as potential new markers of fibrosis progression.

Autores: Nathalie Théret, M. Bougueon, V. Legagneux, O. Hazard, J. Bomo, A. Siegel, J. Feret, N. Theret

Última actualización: 2024-05-31 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.24.577157

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.24.577157.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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