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# Biologia# Genómica

Avanços em Omica Espacial: A Técnica MOLseq

O MOLseq revela interações celulares com alta precisão através de um controle de luz inovador.

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Spatial omics é um método que ajuda cientistas a estudar como as células se comportam no seu ambiente natural. Ele fornece informações detalhadas sobre diferentes tipos de células, suas funções e como elas interagem entre si nos tecidos. Usando essa abordagem, os pesquisadores conseguem entender melhor a biologia de vários órgãos e como as doenças se desenvolvem. Recentemente, os avanços em spatial omics permitiram medir diferentes elementos nas células, incluindo genes, proteínas e mudanças relacionadas a doenças.

Tipos de Métodos de Spatial Omics

Os métodos de spatial omics podem ser divididos em duas categorias principais: abordagens baseadas em imagem e abordagens baseadas em sequenciamento.

Abordagens Baseadas em Imagem

Os métodos baseados em imagem permitem que os pesquisadores detectem e meçam várias moléculas, como RNA e proteínas, em uma única etapa. Esse tipo de método pode mostrar a localização dessas moléculas dentro de células individuais. Porém, uma desvantagem é que os pesquisadores geralmente precisam escolher quais genes ou moléculas estudar com antecedência.

Abordagens Baseadas em Sequenciamento

Os métodos baseados em sequenciamento não precisam de seleção prévia de moléculas específicas e podem oferecer uma visão mais ampla das informações genéticas presentes em uma amostra. No entanto, esses métodos geralmente têm uma resolução espacial menor do que os métodos baseados em imagem, porque funcionam rotulando as moléculas com tags de DNA específicas. Essas tags ajudam a identificar de onde as moléculas vêm, mas só conseguem dar uma visão bidimensional.

Avanços Recentes em Spatial Omics

Uma nova técnica chamada MOLseq foi desenvolvida para superar algumas limitações dos métodos anteriores. O MOLseq usa Luz para controlar como as moléculas são rotuladas, permitindo medições precisas em três dimensões, até o nível de células individuais. Esse método envolve o uso de um processo que liga sequências curtas de DNA a moléculas-alvo em locais específicos de uma amostra.

Como o MOLseq Funciona

No processo MOLseq, os pesquisadores começam ligando um primer de DNA especial às moléculas que querem estudar. Esse primer pode se conectar ao RNA mensageiro (mRNA) ou proteínas nas células. Depois de ligar o primer, os pesquisadores usam uma técnica chamada transcrição reversa para converter o mRNA em DNA complementar (CDNA). Essa etapa ajuda a rotular as moléculas para análise posterior.

Em seguida, os pesquisadores usam luz para controlar a adição de sequências de DNA únicas, conhecidas como Códigos de barras, ao cDNA em diferentes locais. Isso é feito através de uma série de etapas em que padrões de luz ajudam a definir quais áreas da amostra serão marcadas com códigos de barras específicos. Ao planejar essas etapas com cuidado, os pesquisadores conseguem criar uma variedade de códigos de barras que capturam informações detalhadas sobre as moléculas em suas posições originais em três dimensões.

A Importância da Resolução Espacial

Uma das principais vantagens do MOLseq é sua alta resolução espacial. Os pesquisadores podem controlar com precisão onde os códigos de barras são adicionados dentro de uma amostra, permitindo que eles mapeiem como diferentes tipos de células interagem entre si em seus ambientes naturais. Esse nível de resolução é essencial para entender processos biológicos complexos, como a colaboração de diferentes tipos celulares em órgãos ou como as doenças se espalham.

Aplicações do MOLseq

O MOLseq tem várias aplicações potenciais na pesquisa biológica. Ao fornecer uma visão detalhada das interações celulares, ele permite que os cientistas identifiquem mudanças específicas na expressão gênica relacionadas a doenças. Essa capacidade de localizar mudanças pode levar a avanços significativos na compreensão de várias condições de saúde e no desenvolvimento de terapias direcionadas.

Estudos de Caso Usando MOLseq

Pesquisadores têm usado com sucesso o MOLseq para estudar uma variedade de tipos celulares e condições. Por exemplo, estudos mostraram como diferentes tipos celulares em tecidos mudam durante a progressão da doença. Ao capturar as assinaturas moleculares únicas dessas células, os cientistas conseguem insights sobre como as doenças se desenvolvem e potencialmente identificar novos alvos de tratamento.

Limitações do MOLseq

Embora o MOLseq tenha muitas vantagens, ele também apresenta alguns desafios. O método depende de controle preciso da luz, o que pode levar a rotulagens não intencionais de moléculas em áreas fora do alvo pretendido. Esse problema pode ser mais pronunciado quando se trabalha com regiões espaciais pequenas, tornando mais difícil garantir precisão.

Além disso, há um limite para quantas moléculas podem ser marcadas usando esse método. À medida que os pesquisadores tentam aumentar a diversidade dos códigos de barras gerados, eles precisam encontrar um equilíbrio entre o número de rodadas de rotulagem e a eficiência do processo. Melhorias futuras nessas áreas são cruciais para o desenvolvimento contínuo das técnicas de spatial omics.

Preparação de Amostras para MOLseq

Para conduzir experimentos usando MOLseq, os pesquisadores devem preparar suas amostras com cuidado. Normalmente, eles começam com células cultivadas que são fixadas no lugar. Isso envolve tratar as células com soluções específicas para manter suas estruturas intactas para o estudo. Depois de fixar as células, os pesquisadores hibridizam os primers de DNA às moléculas de RNA ou proteína-alvo, o que permite a rotulagem nas etapas seguintes.

Uma vez que os primers se ligam, os pesquisadores realizam a transcrição reversa para criar cDNA, que serve como base para a rotulagem posterior. As amostras são então tratadas com uma mistura de ligadura que facilita a adição de tags com base no projeto experimental.

Ligação Controlada por Luz para Codificação

O aspecto inovador do MOLseq está no uso de luz para controlar a adição de códigos de barras. Através de um processo chamado ligadura, os pesquisadores conseguem ligar sequências de DNA ao cDNA em áreas específicas, direcionando luz para essas regiões. Esse processo permite que os pesquisadores criem códigos de barras complexos feitos de várias letras que representam as características únicas da amostra.

A abordagem controlada por luz permite que os cientistas realizem várias rodadas de ligadura, criando um conjunto diversificado de códigos de barras que podem ser usados para identificar diferentes moléculas em várias localizações espaciais. À medida que o número de rodadas aumenta, o potencial para códigos de barras únicos cresce significativamente, fornecendo um método escalável e eficiente para análise espacialmente resolvida.

Alta Especificidade e Precisão Espacial

O MOLseq foi projetado para alcançar alta especificidade espacial. À medida que os pesquisadores usam padrões de luz direcionados, eles podem limitar a adição de códigos de barras a regiões de interesse predeterminadas. Essa precisão leva a resultados mais precisos e permite um mapeamento eficaz das interações celulares nos tecidos.

Em aplicações práticas, estudos mostraram que, com a otimização e controle adequados, o processo de codificação pode alcançar altos níveis de eficiência, com estimativas sugerindo até 90% de precisão em alguns casos. Os pesquisadores podem identificar e quantificar vários transcritos dentro de uma amostra, revelando informações valiosas sobre funções e interações celulares.

Conclusão

O MOLseq representa um avanço significativo no campo do spatial omics, fornecendo aos pesquisadores uma ferramenta poderosa para investigar a paisagem molecular dos tecidos com uma resolução sem precedentes. Ao combinar controle óptico com sequenciamento de DNA, essa abordagem abre novas possibilidades para entender a biologia em nível celular.

À medida que a tecnologia continua a se desenvolver, o MOLseq tem o potencial de transformar nossa compreensão de vários processos biológicos e mecanismos de doenças. Ao explorar as interações entre diferentes tipos de células e seus ambientes, os cientistas podem desbloquear novas percepções que podem levar a tratamentos e curas melhorados para várias condições de saúde.

Pesquisas futuras vão focar em aprimorar as técnicas usadas no MOLseq, abordando suas limitações e expandindo suas aplicações. Com avanços contínuos, essa abordagem promissora está prestes a se tornar um jogador chave no campo de rápida evolução da genômica e transcriptômica espacial.

Fonte original

Título: Multiplexed optical barcoding and sequencing for spatial omics

Resumo: Spatial omics has brought a fundamental change in the way that we study cell and tissue biology in health and disease. Among various spatial omics methods, genome-scale imaging allows transcriptomic, 3D-genomic, and epigenomic profiling of individual cells with high spatial (subcellular) resolution but often requires a preselection of targeted genes or genomic loci. On the other hand, spatially dependent barcoding of molecules followed by sequencing provides untargeted, genome-wide profiling but typically lacks single-cell resolution. Here, we report a spatial omics method that could potentially combine the power of the two approaches by optically controlled spatial barcoding followed by sequencing. Specifically, we utilize patterned light to encode the locations of cells in tissues using oligonucleotide-based barcodes and then identify the barcoded molecular content, such as mRNAs, by sequencing. This optical barcoding method is designed with multiplexing and error-correction capacity and achieved by a light-directed ligation chemistry that attaches distinct nucleic-acid sequences to the reverse transcribed cDNA products at different locations. As a proof of principle for this method, we demonstrated high-efficiency in situ light-directed ligation, spatially dependent barcoding with multiplexed light-controlled ligations, and high-accuracy detection of spatially barcoded mRNAs in cells.

Autores: Xiaowei Zhuang, A. V. Venkatramani, D. Ciftci, L. Cohen, C. Li, K. Pham

Última atualização: 2024-06-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.04.597495

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.04.597495.full.pdf

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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