Investigadores del Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST) desarrolló una tecnología novedosa que permite que la secuenciación del ARN y el ADN genómico se lleve a cabo simultáneamente en células individuales de tejidos frescos y congelados, e identificó “espías” de células tumorales cerebrales raras disfrazadas de células normales con este método. Este avance facilita la investigación del cáncer para algunos de los tumores más complejos y raros, abriendo nuevas direcciones para el descubrimiento de objetivos farmacológicos en el futuro.
La secuenciación del ADN y ARN genómico es crucial para determinar el tratamiento del cáncer, ya que ofrece información importante sobre la composición genómica y molecular del tumor, o la heterogeneidad celular, que influye en la patología de la enfermedad, así como en la capacidad del tumor para desarrollar resistencia a los medicamentos. Nuestro conocimiento actual sobre los cánceres no explica completamente por qué los tumores recaen o se vuelven resistentes al tratamiento; Explorar nuevas dimensiones de la composición del tumor a alta resolución al observar el ADN y el ARN juntos puede proporcionar respuestas. Sin embargo, las tecnologías existentes tienen una aplicabilidad limitada para realizar simultáneamente la secuenciación de ADN y ARN en células individuales de tejidos congelados de biobancos; sin embargo, estos tejidos congelados constituyen la mayoría de las muestras clínicas de cáncer fácilmente disponibles.
Ahora, un equipo dirigido por la profesora Angela WU, profesora asociada de la División de Ciencias de la Vida y el Departamento de Ingeniería Química y Biológica de HKUST y su becaria postdoctoral, la Dra. Lei YU, desarrollaron una nueva tecnología versátil de perfilado multiómico unicelular scONE -seq, que puede analizar células congeladas y tipos de células difíciles de obtener, como huesos y cerebro. Este nuevo método también puede recopilar simultáneamente información genómica y transcriptómica en un tumor a través de una reacción de un solo recipiente.
Descripción general de la preparación de la biblioteca scONE-seq y los resultados de evaluación comparativa
(A) El mecanismo molecular del flujo de trabajo scONE-seq. (B) El diagrama de caja muestra los números de detección de genes en el conjunto de datos de células enteras scONE-seq, el conjunto de datos de núcleo scONE-seq y el conjunto de datos SS2 (HCT116, n = 90, 93 y 94, respectivamente). Todas las muestras se redujeron a 40 000 lecturas mapeadas para que coincidieran con el conjunto de datos de núcleos (P < 2 × 10-dieciséis, prueba t entre células scONE-seq y SS2). (C) Cobertura del cuerpo genético para células scONE-seq, núcleos y Smart-seq2 (n = 90, 93 y 94, respectivamente). Las áreas de error se indican mediante ± SD entre celdas. (D) Precisión en muestras simuladas (150 000 lecturas asignadas). Las correlaciones de Pearson se calcularon a partir de TPM transformado logarítmicamente (transcripción por millón). (mi) Curva de Lorenz de datos a granel y scONE-seq (células, 88; núcleos, 83). Los percentiles del genoma cubierto se representan frente a la fracción acumulada de lecturas. Una uniformidad de cobertura perfecta da como resultado una línea recta con la pendiente igual a 1. Las áreas de error se indican mediante ±SD entre celdas. (F) Gráficos de puntos con recuentos normalizados en todo el genoma superpuestos con gráficos de líneas continuas para visualizar números enteros de copias. Las regiones de amplificación están en rojo; las regiones de eliminación están en azul claro. Datos de HCT116 WGS a granel (superior; tamaño de contenedor = 25 kb y profundidad = 30×), datos pseudoa granel de HCT116 scONE-seq (centro; tamaño de contenedor = 500 kb y n = 88) y un HCT116 unicelular representativo Se muestran los datos de scONE-seq (abajo; tamaño de ventana = 500 kb, n = 1 y profundidad = 0,056 ×). (GRAMO) El gráfico de barras muestra la fracción de regiones mapeadas de diferentes ensayos (n = 93, 90, 1, 94, 1 y 1, respectivamente). El control de ARN scONE-seq se refiere a ensayos solo de ARN. scONE-seq DNA se refiere a ensayos solo de ADN.
El astrocitoma es un tipo de tumor cerebral mortal y agresivo, y los pacientes con este tipo de tumor tienen una tasa de supervivencia de solo alrededor del 5 por ciento dentro de los cinco años posteriores al diagnóstico de la enfermedad. Usando su nueva tecnología de células individuales, el equipo descubrió una subpoblación de células tumorales pequeña y única en la muestra de astrocitoma de un paciente. Esta población tumoral única se disfrazó de astrocitos normales del cerebro, que podrían escapar a la detección utilizando otros métodos comunes de secuenciación de tumores. Además, esta célula tumoral ‘espía’ también mostró características moleculares que están relacionadas con la resistencia a los medicamentos; el papel integral de esta célula tumoral ‘espía’ en la progresión del tumor será una dirección importante para futuras investigaciones de esta enfermedad y posibles objetivos farmacológicos.
La profesora Angela WU dijo: “Al identificar células tumorales raras que los enfoques anteriores podrían pasar por alto y dar como resultado una falla en la respuesta a la terapia, el enfoque scONE-seq representa un nuevo camino para descubrir objetivos farmacológicos y el desarrollo de nuevos medicamentos. Planeamos continuar nuestro trabajo, utilizando scONE-seq para perfilar una cohorte de pacientes más grande, y esperamos tener más resultados clínicamente traslacionales en el futuro”.
Fuente – La Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong
Yu L, Wang X, Mu Q, Tam SST, Loi DSC, Chan AKY, Poon WS, Ng HK, Chan DTM, Wang J, Wu AR. (2023) scONE-seq: un método multiómico de una sola célula permite la disección simultánea de la heterogeneidad del fenotipo y el genotipo de los tumores congelados. ciencia avanzada 9(1):eabp8901. [article]
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