Un consorcio internacional liderado por el físico Erwin Frey de LMU ha recibido 10 millones de euros para investigar cómo se forman, mantienen y deterioran los tejidos vivos, combinando física y biología.
Un consorcio internacional de investigación, que incluye al físico de la LMU Erwin Frey, ha recibido una subvención de 10 millones de euros de la Fundación Novo Nordisk. Este financiamiento se destinará a desarrollar un marco teórico que prediga y dirija cómo se forman, mantienen saludables y fallan los tejidos vivos. Aproximadamente 2.5 millones de euros del total serán asignados a la LMU.
El profesor Benedikt Grothe, neurobiólogo y vicepresidente de la LMU, destacó que esta financiación refleja la innovación pionera que se lleva a cabo en la universidad, caracterizada por su internacionalidad, interdisciplinariedad y excelencia. La combinación de experimentos innovadores —como imágenes en vivo a largo plazo y mediciones de las fuerzas celulares— con nuevas teorías físicas es fundamental para este proyecto.
Los tejidos vivos son considerados como algunas de las máquinas más extraordinarias de la naturaleza. Miles de células trabajan en conjunto sin un controlador central ni un plano fijo para construir un embrión o renovar constantemente el revestimiento intestinal. Sin embargo, cuando esta coordinación falla, pueden surgir enfermedades como el cáncer. Comprender cómo logran esta hazaña colectiva y por qué a veces fracasan es uno de los grandes interrogantes en la intersección entre física y biología.
El nuevo consorcio, denominado ALIVE — Centro para Materia Viva Activa (Información, Vitalidad y Emergencia), tiene como objetivo abordar estas cuestiones con el apoyo financiero mencionado. Entre sus cuatro investigadores principales se encuentra el profesor Erwin Frey, quien también forma parte del Cluster of Excellence ORIGINS.
A lo largo de los próximos seis años, el equipo se dedicará a descubrir las leyes físicas detrás de la autoorganización del tejido y convertir esos hallazgos en herramientas prácticas para prever y dirigir el crecimiento, curación o deterioro del tejido. “La física clásica describe sistemas en términos de sus estados de equilibrio; sin embargo, los tejidos vivos funcionan precisamente porque permanecen lejos del equilibrio”, explica Frey.
Este enfoque implica desarrollar un marco teórico que permita cuantificar y describir la dirección temporal inherente a los procesos vitales basándose en datos experimentales. Esto no solo busca entender cómo se organizan los tejidos vivos sino también proporcionar medios para controlarlos efectivamente.
El equipo probará sus hipótesis utilizando cuatro sistemas biológicos complementarios: esponjas marinas, modelos embrionarios humanos cultivados en laboratorio, organoides intestinales y organoides cancerosos. Estos enfoques abarcarán desde los orígenes multicelulares hasta modelos específicos de enfermedades.
El grupo liderado por Frey aportará el soporte teórico necesario. Aprovechando las fortalezas de la LMU en física estadística no equilibrada, están desarrollando matemáticas para cuantificar la dirección temporal de la vida mediante conceptos organizativos innovadores llamados “manifolds funcionales”. Estos mapas describen cómo un tejido transita entre estados estables lejanos del equilibrio.
"Hemos perseguido durante mucho tiempo la visión de desarrollar una teoría para sistemas fuera del equilibrio", concluye Frey. "Ahora es momento del siguiente paso: comprender cómo podemos también aprehender el tejido vivo". El uso combinado de simulaciones computacionales y aprendizaje automático será clave en este proceso investigativo.
El consorcio ALIVE busca entender las leyes físicas detrás de la autoorganización de los tejidos y desarrollar herramientas prácticas para predecir y controlar si un tejido crece, sana o se deteriora.
Se estudiarán cuatro sistemas biológicos complementarios: esponjas marinas, embriones humanos, organoides intestinales y organoides de cáncer colorrectal, que abarcan la historia de la multicelularidad.
El equipo desarrollará métodos para extraer directamente esta dirección temporal a partir de datos de medición, como corrientes de probabilidad e flujos de información dirigidos obtenidos mediante imágenes a largo plazo y mediciones de fuerzas y actividad genética.