Hacer visibles los tipos de células raras
Los investigadores están desarrollando un nuevo método
El cuerpo humano contiene más de 30 billones de células. Hasta hace poco, la enorme cantidad de células del organismo hacía que las aproximaciones a la comprensión de las enfermedades humanas y los procesos de desarrollo basadas en el análisis de células individuales fueran una visión futurista. En la actualidad, el desarrollo de nuevos métodos de secuenciación está revolucionando nuestra comprensión de la heterogeneidad celular. Estas tecnologías pueden detectar tipos celulares raros o incluso nuevos extrayendo y secuenciando la información genética de las células a partir de cadenas de ácido ribonucleico.
Imagen de ejemplo para el análisis espacialmente resuelto de un gen en una sección de tejido renal.
Daniel Kokotek
En colaboración con el Instituto Helmholtz de Múnich, el profesor Matthias Meier, del Centro de Biotecnología y Biomedicina de la Universidad de Leipzig, y su grupo de investigación han desarrollado un método nuevo, eficaz y comparativamente barato para hacer visibles en los tejidos tipos de células raras, tipos de comunicación celular y patrones de enfermedades. Los investigadores acaban de publicar sus hallazgos en la revista "Nature Communications".
Todos los métodos de análisis unicelular requieren separar las células del tejido compuesto, con lo que se pierde información espacial sobre los tipos celulares y, por tanto, información sobre el entorno celular, las vías de comunicación celular o la función. Para obtener información espacialmente resuelta sobre células individuales, es preciso combinar técnicas de imagen y secuenciación. En los últimos años, se han desarrollado varios enfoques para unificar la fusión de datos de imagen y secuenciación. En función de la pregunta de investigación, se han sopesado distintos parámetros, como la resolución espacial, el límite de detección, la accesibilidad de los ácidos ribonucleicos y el coste. Un método de análisis anterior se basaba en la idea de adjuntar información local a los ácidos ribonucleicos mediante un código de barras basado en la secuencia de bases del ADN. Tras la extracción de todos los ácidos ribonucleicos y su posterior secuenciación masiva, los códigos de barras pueden utilizarse para crear una imagen artificial.
Aquí es donde entra en juego el trabajo de Johannes Wirth. Como investigador doctoral en el laboratorio de Matthias Meier, el investigador del Helmholtz de Múnich ha desarrollado un flujo de trabajo avanzado que permite adquirir datos genómicos resueltos localmente emparejados con imágenes de microscopía de alta calidad. Esto permite visualizar tipos de células poco comunes, tipos de comunicación celular y patrones de enfermedad en los tejidos. El trabajo se centró en el desarrollo de un nuevo chip microfluídico que permite analizar cadenas de ácido ribonucleico en grandes secciones de tejido a bajo coste. "En comparación con el método original, el nuevo enfoque ha multiplicado por seis o doce la cantidad de información de imagen por píxel. Esto significa que podemos resolver unos 5.000 genes por píxel, lo que nos permite visualizar tipos de células poco comunes en el riñón o el hígado", explica Wirth. En comparación, una pantalla HD estándar sólo puede mostrar los tres colores primarios con 256 niveles de brillo diferentes por píxel.
Además de los avances técnicos, el equipo también proporcionó un canal de análisis de código abierto para facilitar el acceso al método. Como el método es adecuado para una amplia gama de tejidos, facilitará los estudios de enfermedades complejas y funciones y disfunciones multiorgánicas. "El método que hemos desarrollado, que combina técnicas de imagen y secuenciación, era una visión hasta hace poco. Ha revolucionado nuestra comprensión de la heterogeneidad celular y nos ha permitido encontrar nuevos tipos de células en todos los organismos", afirma el profesor Meier. Con el desarrollo de los métodos de secuenciación unicelular, ahora es posible comprender mejor las vías de desarrollo celular y cómo progresan las enfermedades".
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