Ученые разработали способ масштабировать пространственную геномику и снизить затраты

Новый метод, разработанный исследователями из Broad Institute, позволяет упростить использование пространственной транскриптомики. Подход устраняет необходимость в дорогостоящей и трудоемкой микроскопии, заменяя ее вычислительными методами для реконструкции пространственного расположения экспрессии генов.

Метод позволяет картировать более крупные участки ткани быстрее и дешевле, чем предыдущие методы. Важно, что он не требует специализированного оборудования и может быть использован исследователями по всему миру. Работа опубликована в Nature Biotechnology.

"Наша работа преобразует визуализацию в молекулярную биологию — просто реакцию в пробирке. Это означает, что любой может использовать этот подход, если у него есть алгоритм и некоторые распространенные материалы", — говорит Фэй Чен, старший автор исследования.

Принцип метода: картирование с помощью шариков

Метод основан на технике Slide-seq, разработанной в 2019 году. В новом подходе создается массив ДНК-штрихкодированных шариков двух типов: "передатчики" и "приемники".

Под воздействием УФ-излучения штрихкоды отделяются от шариков-передатчиков, диффундируют и захватываются шариками-приемниками. Приемники, расположенные ближе к передатчикам, захватывают больше молекул.

Этап секвенирования измеряет уровень захваченных штрихкодов, предоставляя информацию как об экспрессии генов, так и о взаимном расположении шариков. Алгоритм Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) затем реконструирует исходное пространственное расположение шариков на слайде.

Результаты и перспективы

Сравнение нового метода с классическим Slide-seq на одном образце показало минимальные различия в результатах.

Ключевое преимущество: устранение этапа визуализации позволило картировать значительно более крупные участки ткани:

• Области до 1.2 сантиметра в ткани эмбриона мыши (ранее — около 3 миллиметров).
• Ведется работа по картированию областей размером до 7 сантиметров, что приближается к размеру целых органов человека.

"Мы больше не ограничены временем, которое требуется для визуализации. В конечном итоге мы хотели бы проанализировать весь человеческий мозг. Это просто было невозможно с другими технологиями", — отмечает Фэй Чен.