3D-карты больных тканей с субклеточной точностью

Исследователи из лаборатории системной биологии профессора Николауса Раевски в Центре Макса Дельбрюка разработали платформу пространственной транскриптомики Open-ST. Она позволяет реконструировать экспрессию генов в клетках ткани в трех измерениях с высоким разрешением, достаточным для визуализации молекулярных и субклеточных структур, которые часто теряются в традиционных 2D-представлениях. Исследование опубликовано в Cell.

Ключевые результаты:

• В тканях мозга мышей Open-ST реконструировала типы клеток с субклеточным разрешением.
• В опухолевой ткани, а также в здоровом и метастатическом лимфатическом узле пациента с раком головы и шеи платформа выявила разнообразие популяций иммунных, стромальных и опухолевых клеток.
• Было показано, что в первичной опухоли эти популяции клеток организованы вокруг «точек коммуникации», однако в метастазе такая организация нарушена.

Такие данные помогают понять, как раковые клетки взаимодействуют с микроокружением и, возможно, ускользают от иммунной системы. Их также можно использовать для прогнозирования потенциальных мишеней для лекарств у отдельных пациентов. Платформа не ограничена онкологией и может применяться для изучения любых типов тканей и организмов.

«Мы считаем, что такие технологии помогут исследователям открывать новые мишени для лекарств и методы терапии», — говорит доктор Никос Караискос, старший научный сотрудник лаборатории Раевски в Берлинском институте медицинской системной биологии (MDC-BIMSB) и один из авторов-корреспондентов статьи.

Раскрытие пространственной сложности тканей

Пространственная транскриптомика измеряет экспрессию РНК в пространстве внутри образца ткани. Open-ST — это экономичный и простой в использовании метод, который захватывает как морфологию ткани, так и ее пространственную транскриптомику. Серийные 2D-карты можно совмещать, реконструируя ткань в виде 3D «виртуальных блоков».

«Понимание пространственных взаимоотношений между клетками в больных тканях крайне важно для расшифровки сложных взаимодействий, которые движут прогрессированием болезни», — говорит профессор Раевски. — «Данные Open-ST позволяют систематически сканировать межклеточные взаимодействия, чтобы открывать механизмы здоровья и болезни и потенциальные способы репрограммирования тканей».

Изображения Open-ST тканей рака также выявили потенциальные биомаркеры на 3D-границе опухоли и лимфоузла, которые могут служить новыми мишенями для лекарств.

«Эти структуры не были видны в 2D-анализе и могли быть обнаружены только при такой беспристрастной 3D-реконструкции ткани», — отмечает соавтор Даниэль Леон-Периньян. «Мы достигли совершенно другого уровня точности, — добавляет Раевски. — Можно виртуально переместиться в любую точку 3D-реконструкции, чтобы идентифицировать молекулярные механизмы в отдельных клетках или, например, границу между здоровыми и раковыми клетками, что крайне важно для понимания того, как воздействовать на болезнь».

Экономичная и доступная технология

Важное преимущество Open-ST — низкая стоимость. Коммерческие инструменты пространственной транскриптомики могут быть чрезмерно дорогими. Open-ST использует только стандартное лабораторное оборудование и эффективно захватывает РНК, что значительно снижает затраты. Это позволяет масштабировать исследования, включая, например, большие когорты пациентов.

Исследователи сделали весь экспериментальный и вычислительный процесс свободно доступным для широкого использования. Платформа является модульной и может быть адаптирована под конкретные задачи.

«Ключевой целью было создать метод, который не только мощный, но и доступный, — говорит техник Мари Шотт, соавтор статьи. — Снижая стоимость и сложность, мы надеемся демократизировать технологию и ускорить открытия».