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Come la genomica spaziale sta rivoluzionando la nostra comprensione della salute e della malattia

La genomica spaziale è un campo all’avanguardia che combina la genomica e l’analisi spaziale per studiare il ruolo delle caratteristiche genomiche nella malattia alla risoluzione di una singola cellula.

Introduzione alla genomica spaziale

La genomica spaziale è un campo di studio che si concentra sull’analisi dell’organizzazione spaziale delle caratteristiche genomiche all’interno dei tessuti intatti. Implica l’analisi simultanea di vari componenti molecolari, tra cui DNA genomico e RNA, attraverso l’analisi trascrittomica e le modifiche epigenetiche nel loro contesto spaziale. Queste tecniche mirano a rivelare le relazioni spaziali tra i diversi elementi genomici e fornire informazioni sull’organizzazione e la funzione delle singole cellule all’interno dei tessuti, consentendo la connessione molecolare di un particolare genotipo al suo fenotipo.

“La ricerca sul cancro ha tratto grandi benefici da questi metodi. Il genoma del cancro mostra elevati livelli di diversità sotto forma di polimorfismi a singolo nucleotide (SNP) o variazioni strutturali come alterazioni del numero di copie (CNA) su regioni genomiche più grandi. La maggior parte degli SNP e/o CNA si trovano in regioni non codificanti del genoma e influenzano la regolazione degli oncogeni e/o dei soppressori tumorali in modo specifico per il cancro”, spiegano gli autori.

Una delle ulteriori caratteristiche comuni di questa malattia è l’accumulo di mutazioni driver non codificanti durante la progressione della malattia, che danno origine a instabilità genomica e sviluppo neoplastico. In questo contesto, la genomica spaziale può fornire informazioni sugli effetti di questi cambiamenti non codificanti, nonché sulle modificazioni epigenetiche che potrebbero influenzare anche l’organizzazione della cromatina, promuovendo lo sviluppo del cancro.

La tecnologia di genomica spaziale più applicata è la trascrittomica spaziale. Esistono due metodi per profilare i trascrittomi preservando le informazioni spaziali: metodi basati sull’imaging come l’ibridazione in situ e il sequenziamento in situ e metodi basati sul sequenziamento, che estraggono mRNA dal tessuto e li profilano utilizzando tecniche di sequenziamento di prossima generazione (NGS). 

Sono state sviluppate anche alcune tecniche multi-omiche spaziali; l’approccio più comune è l’integrazione del trascrittoma spaziale e della proteomica. Tuttavia, esiste un nuovo metodo per co-mappare il trascrittoma e l’epigenoma, consentendo lo studio dell’accessibilità della cromatina, delle modifiche istoniche e dell’espressione dell’mRNA nella stessa sezione di tessuto. Queste tecniche sono state applicate a campioni di cervello umano e di topo, fornendo preziose informazioni sulle dinamiche epigenetiche e trascrizionali all’interno dei tessuti.

Il potere della risoluzione a cellula singola

Le tecnologie a singola cellula (ad esempio scRNA-seq) sono tecniche preziose per analizzare l’espressione genica nelle singole cellule. Catturare il trascrittoma di popolazioni unicellulari, scRNA-seq consente l’esplorazione delle relazioni genotipo-fenotipo a un livello dettagliato. Questi approcci sono stati fusi con la biologia spaziale per ottenere un grado di complessità più elevato identificando l’organizzazione spaziale dei tessuti a una risoluzione cellulare. GenePS di Spatial Genomics è un esempio di nuove tecnologie che sfruttano questa analisi spaziale di una singola cellula.

L’indagine condotta da Shah e colleghi (2016) è stata determinante nel far avanzare il campo della biologia spaziale in questa direzione. Nel loro lavoro, miravano a scoprire l’organizzazione spaziale dei tessuti dell’ippocampo a livello cellulare utilizzando profili di espressione genica di singole cellule. Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno utilizzato la tecnica di imaging multiplex 3D all’avanguardia, seqFISH, che ha permesso loro di quantificare e raggruppare fino a 249 geni in un’incredibile cifra di 16.958 cellule; sono stati in grado di identificare stati trascrizionali distinti e di indagare se l’ippocampo è diviso in sottoregioni uniche.

Mappatura del progetto di salute

La trascrittomica spaziale è diventata una delle tecniche più importanti nella ricerca sul cancro per caratterizzare il microambiente tumorale. Analizza in modo efficiente vari tipi e stati di cellule all’interno di campioni di tumore intatti e fornisce preziose informazioni sull’eterogeneità spaziale. Sono stati implementati approcci innovativi, inclusi metodi di cattura in fase solida come 10X Visium, per profilare il microambiente tumorale in diversi tipi di tumore.

Queste tecniche offrono una produttività più elevata e sono ideali per applicazioni traslazionali attraverso la combinazione di istopatologia e metodi NGS. Sono stati inoltre implementati dati di trascrittomica istologica e spaziale accoppiati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico volti a prevedere le annotazioni istopatologiche e l’espressione genica locale nel cancro al seno. Inoltre, Slide-Seq e High Definition Spatial Trascrittomics (HDST) hanno mappato efficacemente l’espressione genica a livello di singola cellula in campioni di cancro al seno Her2+ crioconservati.

Ogni metodo presenta vantaggi unici. Il sistema DSP Nanostring GeoMX è in grado di rilevare sonde di RNA oligonucleotidici e anticorpi marcati per profilare la distribuzione spaziale delle proteine ​​nei tessuti del cancro polmonare non a piccole cellule, identificare biomarcatori per l’esito del trattamento con blocco del checkpoint PD-1 e mappare i programmi di fibroblasti associati al cancro e la loro vicinanza al sistema immunitario infiltrati nell’adenocarcinoma duttale pancreatico. Esistono altri metodi che offrono la mappatura della risoluzione subcellulare di marcatori preselezionati in campioni di tumore intatti.

Caso di studio: biotecnologia

La prima azienda a creare una piattaforma di genomica spaziale è stata Bio-Techne, attraverso il marchio acquisito Advanced Cell Diagnostics (ACD). ACD ha sviluppato la tecnologia RNAscope, una tecnica avanzata di ibridazione in situ dell’RNA utilizzata per studi di genomica spaziale. Questo prodotto pionieristico di genomica spaziale di ACD ha gettato le basi per ulteriori progressi nel campo.

Il test RNAscope (2011) costituisce la pietra angolare del portafoglio di prodotti ACD. Grazie al suo esclusivo design della sonda a “doppia Z”, questo test consente l’analisi spaziale di mRNA e target di RNA lungo non codificante (lncRNA) che sono più lunghi di 300 nucleotidi in qualsiasi tessuto e specie.

Il test BaseScope (2016), basato sulla stessa tecnologia, è stato sviluppato per rilevare molecole di RNA che in precedenza erano difficili da identificare all’interno dei tessuti. Consente il rilevamento specifico di giunzioni di esoni, varianti di giunzione, sequenze altamente omologhe, bersagli corti e mutazioni puntiformi.

Nel luglio 2021, ACD ha ampliato la sua piattaforma RNAscope™ HiPlex, uno strumento di ibridazione in situ (ISH) più avanzato che consente di studiare modelli di espressione genica essenziali con una risoluzione di singola cellula. Queste tecnologie sono state utilizzate dai Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC) per visualizzare direttamente l’RNA del SARS-CoV-2 all’interno dei tessuti sottoposti ad autopsia di pazienti sospetti affetti da COVID-19.

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Sfide e prospettive future

Si prevede che la dimensione del mercato della genomica spaziale raggiungerà i 948,2 milioni di dollari entro il 2030, crescendo a un tasso annuo del 15,2%. Questo è il risultato della crescente necessità di nuove tecnologie in grado di esaminare la disposizione spaziale del genoma. Nonostante tutte le sfide associate allo sviluppo di queste tecnologie ad alto rendimento, il campo della genomica spaziale è molto promettente. Alcune potenziali aree di miglioramento futuro includono il perfezionamento della risoluzione spaziale, il miglioramento dell’integrazione Multi-Omic, la profilazione di singole cellule e le loro applicazioni cliniche.

Credito di immagine: Yurchanka Siarhei/Shutterstock.com

Fonte: Neuron

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