Marzo 9, 2022
La plataforma proporcionará un catálogo de células de código abierto para comprender mejor las enfermedades cerebrales
La plataforma proporcionará un catálogo de células de código abierto para comprender mejor las enfermedades cerebrales
LA JOLLA—Los investigadores del Instituto Salk han desarrollado una nueva tecnología genómica para analizar simultáneamente el ADN, el ARN y la cromatina, una combinación de ADN y proteína, de una sola célula. El método, que tardó cinco años en desarrollarse, es un importante paso adelante para las grandes colaboraciones en las que varios equipos trabajan simultáneamente para clasificar miles de nuevos tipos de células. La nueva tecnología, publicado en Genómica celular el 9 de marzo de 2022 ayudará a agilizar los análisis.
“Esta plataforma multimodal será útil al proporcionar una base de datos completa que pueden usar los grupos que intentan integrar sus datos de modalidad única”, dice José Ecker, director del Laboratorio de Análisis Genómico, Presidente del Consejo Internacional Salk en Genética e Investigador del Instituto Médico Howard Hughes. "Esta nueva información también puede informar y guiar la futura clasificación de tipos de células".
Ecker cree que esta tecnología será vital para los esfuerzos a gran escala, como la Red de Censos de Células de la Iniciativa BRAIN de los Institutos Nacionales de Salud, que él copreside. Un gran esfuerzo de la Iniciativa BRAIN es desarrollar catálogos de tipos de células cerebrales humanas y de ratón. Esta información se puede utilizar para comprender mejor cómo crece y se desarrolla el cerebro, así como el papel que desempeñan los diferentes tipos de células en las enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer.
La tecnología unicelular actual funciona extrayendo ADN, ARN o cromatina del núcleo de una célula y luego analiza su estructura molecular en busca de patrones. Sin embargo, este método destruye la celda en el proceso, lo que requiere que los investigadores se basen en algoritmos computacionales para analizar más de uno de estos componentes por celda o para comparar los resultados.
Para el nuevo método, llamado snmCAT-seq, los científicos utilizaron biomarcadores para marcar el ADN, el ARN y la cromatina sin eliminarlos de la célula. Esto permitió a los investigadores medir los tres tipos de información molecular en la misma célula. Luego, los científicos utilizaron este método para identificar 63 tipos de células en la región de la corteza frontal del cerebro humano y compararon la eficacia de los métodos computacionales para integrar múltiples tecnologías de una sola célula. El equipo descubrió que los métodos computacionales tienen una alta precisión en la caracterización de poblaciones de células cerebrales ampliamente definidas, pero muestran una ambigüedad significativa en el análisis de tipos de células finamente definidos, lo que sugiere la necesidad de definir los tipos de células mediante diversas medidas para una clasificación más precisa.
La tecnología también podría usarse para comprender mejor cómo interactúan los genes y las células para causar enfermedades neurodegenerativas.
“Estas enfermedades pueden afectar ampliamente a muchos tipos de células. Pero podría haber ciertas poblaciones de células que son particularmente vulnerables”, dice el coautor principal. Luo de Chongyuan, profesor asistente de genética humana en la Escuela de Medicina David Geffen en UCLA. “La investigación genética ha identificado las regiones del genoma que son relevantes para enfermedades como el Alzheimer. Estamos proporcionando otra dimensión de datos e identificando los tipos de células afectadas por estas regiones genómicas”.
Como siguiente paso, el equipo planea utilizar la nueva plataforma para estudiar otras áreas del cerebro y comparar células de cerebros humanos sanos con las de cerebros afectados por la enfermedad de Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas.
Otros autores incluyeron a Hanqing Liu, Bang-An Wang, Zhuzhu Zhang, Dong-Sung Lee, Jingtian Zhou, Sheng-Yong Niu, Rosa Castanon, Anna Bartlett, Angeline Rivkin, Jacinta Lucero, Joseph R. Nery, Jesse R. Dixon y M. Margarita Behrens de Salk; Fangming Xie, Ethan J. Armand, Wayne I. Doyle, Sebastian Preissl y Eran A. Mukamel de la Universidad de California en San Diego; Kimberly Siletti, Lijuan Hu y Sten Linnarsson del Instituto Karolinska en Suecia; Trygve E. Bakken, Rebecca D. Hodge y Ed Lein del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro en Seattle; Rongxin Fang, Xinxin Wang y Bing Ren del Instituto Ludwig para la Investigación del Cáncer en La Jolla, California; Tim Stuart y Rahul Satija del Centro del Genoma de Nueva York; y David A. Davis y Deborah C. Mash de la Universidad de Miami.
La investigación fue apoyada por los Institutos Nacionales de Salud (5R21HG009274, 5R21MH112161, 5U19MH11483, R01MH125252, U01HG012079, 5T32MH020002, R01HG010634 y U01MH114812), el Instituto Médico Howard Hughes y la Facultad de Medicina de UC San Diego.
DOI: 10.1016/j.xgen.2022.100107
PERIODICO
Genómica celular
AUTORES
Chongyuan Luo, Hanqing Liu, Fangming Xie, Ethan J. Armand, Kimberly Siletti, Trygve E. Bakken, Rongxin Fang, Wayne I. Doyle, Tim Stuart, Rebecca D. Hodge, Lijuan Hu, Bang-An Wang, Zhuzhu Zhang, Sebastian Preissl, Dong-Sung Lee, Jingtian Zhou, Sheng-Yong Niu, Rosa Castanon, Anna Bartlett, Angeline Rivkin, Xinxin Wang, Jacinta Lucero, Joseph R. Nery, David A. Davis, Deborah C. Mash, Rahul Satija, Jesse R. Dixon, Sten Linnarsson, Ed Lein, M., Margarita Behrens, Bing Ren, Eran A. Mukamel y Joseph R. Ecker
PORTADA DEL DIARIO
En la portada: Los tipos de neuronas corticales humanas se pueden identificar por sus distintos perfiles de RNA-seq, cromatina abierta o metiloma de ADN de citosina. En este número de Genómica celular, Luo et al. describen el desarrollo de un nuevo método de perfilado molecular de un solo núcleo llamado snmCAT-seq que combina estas tres modalidades individuales. Este método multiómico, que mide simultáneamente la metilación del ADN, la accesibilidad de la cromatina y las transcripciones de ARN presentes en un solo núcleo, se aplicó para estudiar la diversidad de neuronas corticales del cerebro humano. La imagen de portada muestra cómo un trío diverso de investigadores, que representa el trío de modalidades moleculares medidas por snmCAT, "seq" para comprender el funcionamiento interno del cerebro humano. Arte de portada por Scot Nicholls y Amy Cao (Instituto Salk).
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