Ud.En condiciones ideales, la proliferación de células bacterianas es exponencial, transformando una placa de Petri vacía en un exuberante “césped” de crecimiento. Sin embargo, a medida que se desarrolla una colonia bacteriana, los “dolores de crecimiento” son inevitables, ya que las células en proliferación deben equilibrar las tasas de crecimiento con el estrés del hacinamiento y las limitaciones de recursos de nutrientes. Otros factores, como las variaciones en el momento de la división celular o el tamaño de las células, complican aún más este equilibrio y dificultan el estudio de la dinámica poblacional.
Scott Weady utiliza simulaciones y modelos para estudiar colonias bacterianas en división.
Fundación Simons
En lugar de confiar en los experimentos tradicionales con placas de Petri, investigadores como Scott Weadybiólogo computacional del Instituto Flatiron de la Fundación Simons, crea simulaciones para modelar características específicas de la dinámica de crecimiento bacteriano. Utilizando estos entornos artificiales controlados con precisión, Weady pretendía comprender cómo responden las células a uno de los desafíos universales de la vida: el estrés.
En estas simulaciones, Weady y sus colegas observaron el tamaño de las células y notaron un patrón inesperado que acompañó a la expansión de la colonia. “Comenzamos con una sola célula y simplemente comienza a crecer. A medida que crece, empujan y se expanden en este gran círculo”, explicó Weady. A medida que las partículas de la colonia se multiplicaban, se empujaban unas contra otras, intensificando el hacinamiento celular y ralentizando su tasa de proliferación. Su recomendacionespublicado en Cartas de revisión físicadescubrieron una estrategia de crecimiento adaptada al estrés que podría ayudar a modelar las respuestas celulares a los factores estresantes y desarrollar nuevas estrategias para controlar el crecimiento de patógenos.1
En primer lugar, Weady desarrolló simulaciones de partículas, que modelaron el comportamiento de proliferación de una sola partícula (la versión computarizada de una célula bacteriana) a medida que se expandía hasta convertirse en una colonia relativamente pequeña. La “longitud de nacimiento” de la célula artificial, como la describió Weady, era de aproximadamente dos micrómetros por un micrómetro y se parecía a una bacteria con forma de bastón. Escherichia coli. Las partículas crecieron en proporción a su tamaño, dividiéndose una vez que alcanzaron el doble de su longitud al nacer.
Sin embargo, a medida que la colonia creció hacia afuera desde el centro, estalló una especie de mosh pit celular. “Todos sus vecinos se apiñan a su alrededor, así que [the cells] “Tengo que empujar un montón de otras células para que crezcan, y luego todo eso sucede mientras otro vecino intenta empujar a esa otra fuera del camino”, dijo Weady.
En condiciones de estrés bajo, las simulaciones de partículas (izquierda) y de continuo (derecha) mostraron que las colonias bacterianas detuvieron su crecimiento cuando las células vecinas que se dividían rápidamente las empujaban.
Weady S, et al. (2024); Centro de Biología Computacional, Instituto Flatiron
A medida que avanzaban las simulaciones, Weady notó que surgía un patrón. Sus cálculos revelaron que, a la hora de la verdad, las bacterias que se dividen rápidamente en el centro de la colonia se convirtieron en un centro de estrés. Weady observó que a medida que avanzaba el experimento, surgieron nuevos centros de estrés en su placa de Petri simulada, lo que dio lugar a células más cortas, una señal de crecimiento lento. Las partículas formaron círculos concéntricos, que recuerdan a los anillos de los árboles, y cada anillo marcaba un ciclo de crecimiento, hacinamiento y proliferación lenta. Más anillos indicaban más ciclos, lo que reflejaba mayores niveles de estrés debido al hacinamiento. Las células en el borde de la colonia (verde claro en las imágenes) crecieron rápidamente, invadiendo el espacio de sus vecinas. En consecuencia, esto ralentizó el crecimiento de las células cercanas (verde más oscuro en las imágenes).
Estas simulaciones iniciales de partículas demostraron cómo la proliferación se produce con un número relativamente pequeño de células. Basándose en estos datos, los investigadores desarrollaron un modelo continuo para predecir cómo se comportaría el mismo proceso con un número mucho mayor de células iniciales, alcanzando finalmente un tamaño de crecimiento final idéntico. Weady vio que este modelo se alineaba estrechamente con sus simulaciones de partículas, reforzando sus observaciones de que las células bacterianas abarrotadas detenían su crecimiento en respuesta al estrés.
En condiciones de tensión media, las simulaciones de partículas (izquierda) y continuas (derecha) mostraron que el aumento de la tensión de las partículas bacterianas generaba un patrón distinto de círculos concéntricos.
Weady S, et al. (2024); Centro de Biología Computacional, Instituto Flatiron
Comprender los procesos biofísicos fundamentales del crecimiento bacteriano podría ayudar a los científicos a utilizar estos conocimientos para combatir las bacterias patógenas durante las infecciones y mejorar el control microbiano. Weady ve potencial en esta tecnología de modelado, que permite a los investigadores experimentar con la proliferación de colonias en diversos entornos, como en un fluido o una capa superficial. “[Modeling these systems] “Es algo emocionante porque, con suerte, el uso de estos modelos puede hacer una predicción que luego podamos probar, y al revés”. Espera ver resultados similares al aplicar esta tecnología a colonias bacterianas reales.