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# Biología# Genómica

Nuevo método para estudiar células raras

Un enfoque nuevo revela información sobre células raras y su papel en la salud.

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En nuestros cuerpos, diferentes tipos de células trabajan juntas para mantener nuestros tejidos y órganos funcionando. Algunas de estas células son bastante raras pero juegan papeles vitales. Por ejemplo, ciertas células de los pulmones están relacionadas con la fibrosis quística y aparecen en muy pocos números. De manera similar, células específicas del cerebro están involucradas en enfermedades como la encefalitis. Los métodos tradicionales para estudiar estas células raras a menudo implican observar muchas células a la vez, pero esto puede dificultar el enfoque en los tipos menos comunes.

El Desafío de Estudiar Células Raras

La mayoría de las técnicas usadas para analizar células toman muestras de miles o millones de células. Aunque esto puede ayudar a encontrar tipos de células comunes, a menudo se pierden o se representan mal las células raras que son cruciales para entender enfermedades. Por ejemplo, algunas células pulmonares que podrían ayudar a comprender la fibrosis quística solo representan el 0.5% de las células pulmonares. Debido a su escasez, estudiarlas se complica.

Para empeorar las cosas, una forma común de aislar tipos específicos de células es mediante el uso de anticuerpos que se unen a proteínas en sus superficies. Sin embargo, al tratar con células raras, puede que no haya buenos anticuerpos disponibles. Además, algunas muestras deben tratarse de maneras que destruyen las proteínas de la superficie, haciendo imposible usar este método.

Un Nuevo Enfoque: PERFF-seq

Para enfrentar estos desafíos, los investigadores han desarrollado un nuevo método llamado Enriquecimiento Programable a través de Secuenciación de ARN Flow-FISH (PERFF-seq). Esta técnica utiliza el ARN natural que se encuentra en las células para identificar y clasificar tipos de células específicos. Con este método, los investigadores pueden resaltar secuencias de ARN de interés usando una técnica llamada hibridación fluorescente in situ (FISH). Esto les permite clasificar y estudiar tipos de células raras de manera más efectiva.

Cómo Funciona PERFF-seq

Paso 1: Etiquetado de Células

En PERFF-seq, los investigadores primero adjuntan etiquetas especiales al ARN presente en las células que quieren estudiar. Estas etiquetas hacen que el ARN brille cuando se expone a un tipo específico de luz. Este brillo puede luego medirse usando una herramienta llamada Citometría de flujo, que separa las células según su fluorescencia.

Paso 2: Clasificación de Células

Después de etiquetar el ARN, los investigadores pueden clasificar las células según cuánta ARN objetivo tienen. Esto significa que pueden enriquecer las muestras para los tipos específicos de células que les interesan. Una vez que estas células raras están aisladas, los investigadores pueden analizarlas con más detalle.

Paso 3: Análisis

Una vez que se han clasificado las células objetivo, su ARN puede ser secuenciado para producir un perfil detallado de la actividad génica. Esto ayuda a los investigadores a entender los roles que estas células raras juegan en la salud y la enfermedad.

Ventajas de PERFF-seq

Alta Sensibilidad

Una de las mayores ventajas de PERFF-seq es su capacidad para detectar células raras. Dado que se enfoca en el ARN en lugar de proteínas de superficie, puede revelar la presencia de tipos de células de baja frecuencia de manera más efectiva. Esto tiene amplias implicaciones para la investigación, particularmente en la comprensión de enfermedades donde las células raras pueden contribuir a la patología.

Flexibilidad

La técnica también es flexible. Los investigadores pueden elegir qué secuencias de ARN quieren atacar, lo que permite un enfoque más personalizado para estudiar enfermedades o condiciones específicas. Esto significa que incluso con un conocimiento limitado sobre qué proteínas atacar, los científicos aún pueden encontrar las células que les interesan.

Compatibilidad con Muestras Archivadas

Otro beneficio significativo es la compatibilidad de PERFF-seq con muestras antiguas o preservadas. Muchos métodos tradicionales tienen problemas con muestras fijas o congeladas, pero PERFF-seq puede trabajar con estas, facilitando el estudio de células raras en muestras de tejido históricas.

Estudios de Caso en PERFF-seq

Células inmunitarias

En una aplicación, los investigadores utilizaron PERFF-seq para estudiar varias células inmunitarias. Apuntaron a marcadores específicos que se sabe están presentes en diferentes tipos de células inmunitarias. Al hacerlo, pudieron clasificar y analizar poblaciones de células inmunitarias con alta especificidad.

Muestras de Tumores

Otro ejemplo involucró usar PERFF-seq para analizar muestras de tumores de pacientes. Al apuntar al ARN de genes específicos vinculados al comportamiento tumoral, los investigadores pudieron aislar poblaciones raras de células tumorales que podrían desempeñar roles críticos en la progresión del cáncer.

El Futuro de la Investigación Celular

Los avances traídos por PERFF-seq ofrecen promesas para la investigación futura. Al enfocarse en el ARN y proporcionar una forma de descubrir sistemáticamente tipos de células raras, este método podría abrir puertas a una mejor comprensión de enfermedades complejas que involucran poblaciones celulares raras.

En un mundo donde continuamente buscamos mejorar nuestra comprensión de la salud y la enfermedad, herramientas como PERFF-seq empoderan a los investigadores. Les permiten a los científicos no solo identificar tipos de células raras de manera más efectiva, sino también obtener información sobre sus funciones y roles en varios procesos biológicos.

Conclusión

El estudio de tipos de células raras es crucial para avanzar en nuestro conocimiento de la biología y la medicina. Al utilizar métodos innovadores como PERFF-seq, los investigadores pueden mejorar su capacidad para detectar y analizar estas importantes pero poco frecuentes poblaciones celulares. Esto tiene fuertes implicaciones para entender enfermedades, desarrollar terapias y, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes. El futuro de la investigación celular se ve prometedor, con nuevas tecnologías allanando el camino para descubrimientos que pueden cambiar nuestro enfoque hacia la salud.

Fuente original

Título: Transcript-specific enrichment enables profiling rare cell states via scRNA-seq

Resumen: Single-cell genomics technologies have accelerated our understanding of cell-state heterogeneity in diverse contexts. Although single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) identifies many rare populations of interest that express specific marker transcript combinations, traditional flow sorting limits our ability to enrich these populations for further profiling, including requiring cell surface markers with high-fidelity antibodies. Additionally, many single-cell studies require the isolation of nuclei from tissue, eliminating the ability to enrich learned rare cell states based on extranuclear protein markers. To address these limitations, we describe Programmable Enrichment via RNA Flow-FISH by sequencing (PERFF-seq), a scalable assay that enables scRNA-seq profiling of subpopulations from complex cellular mixtures defined by the presence or absence of specific RNA transcripts. Across immune populations (n = 141,227 cells) and fresh-frozen and formalin-fixed paraffin-embedded brain tissue (n = 29,522 nuclei), we demonstrate the sorting logic that can be used to enrich for cell populations via RNA-based cytometry followed by high-throughput scRNA-seq. Our approach provides a rational, programmable method for studying rare populations identified by one or more marker transcripts.

Autores: Caleb A. Lareau, T. Abay, R. R. Stickels, M. T. Takizawa, B. N. Nalbant, Y.-H. Hsieh, S. Hwang, C. Snopkowski, K. K. H. Yu, Z. Abou-Mrad, V. Tabar, L. S. Ludwig, R. Chaligne, A. T. Satpathy

Última actualización: 2024-03-27 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.27.587039

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.27.587039.full.pdf

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

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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