Nova tecnologia permite vislumbre sem precedentes dentro de células cerebrais individuais

9 de março de 2022

Nova tecnologia permite vislumbre sem precedentes dentro de células cerebrais individuais

Plataforma fornecerá catálogo de células de código aberto para entender melhor doenças cerebrais

9 de março de 2022

LA JOLLA—Pesquisadores do Instituto Salk desenvolveram uma nova tecnologia genômica para analisar simultaneamente o DNA, o RNA e a cromatina – uma combinação de DNA e proteína – de uma única célula. O método, que levou cinco anos para ser desenvolvido, é um passo importante para grandes colaborações em que várias equipes trabalham simultaneamente para classificar milhares de novos tipos de células. A nova tecnologia, publicada em Genômica Celular em 9 de março de 2022, ajudará a agilizar as análises.

“Essa plataforma multimodal será útil ao fornecer um banco de dados abrangente que pode ser usado pelos grupos que tentam integrar seus dados de modalidade única”, diz José Ecker, diretor do Laboratório de Análise Genômica, Presidente do Conselho Internacional Salk em Genética e Investigador do Instituto Médico Howard Hughes. “Essas novas informações também podem informar e orientar a classificação futura do tipo de célula”.

Ecker acredita que essa tecnologia será vital para esforços de larga escala, como a Rede de Censo de Células da Iniciativa BRAIN dos Institutos Nacionais de Saúde, que ele co-preside. Um grande esforço da Iniciativa BRAIN é desenvolver catálogos de tipos de células cerebrais de camundongos e humanos. Essas informações podem ser usadas para entender melhor como o cérebro cresce e se desenvolve, bem como o papel que diferentes tipos de células desempenham em doenças neurodegenerativas, como o mal de Alzheimer.

A tecnologia atual de célula única funciona extraindo DNA, RNA ou cromatina do núcleo de uma célula e, em seguida, analisando sua estrutura molecular em busca de padrões. No entanto, esse método destrói a célula no processo, obrigando os pesquisadores a contar com algoritmos computacionais para analisar mais de um desses componentes por célula ou para comparar os resultados.

Para o novo método, chamado snmCAT-seq, os cientistas usaram biomarcadores para marcar DNA, RNA e cromatina sem removê-los da célula. Isso permitiu aos pesquisadores medir todos os três tipos de informação molecular na mesma célula. Os cientistas usaram esse método para identificar 63 tipos de células na região do córtex frontal do cérebro humano e compararam a eficácia de métodos computacionais para integrar várias tecnologias de célula única. A equipe descobriu que os métodos computacionais têm alta precisão na caracterização de populações de células cerebrais amplamente definidas, mas mostram ambiguidade significativa na análise de tipos de células finamente definidos, sugerindo a necessidade de definir tipos de células por diversas medições para uma classificação mais precisa.

A tecnologia também pode ser usada para entender melhor como genes e células interagem para causar doenças neurodegenerativas.

“Essas doenças podem afetar amplamente muitos tipos de células. Mas pode haver certas populações de células que são particularmente vulneráveis”, diz o co-primeiro autor Chongyuan Luo, professor assistente de genética humana na David Geffen School of Medicine na UCLA. “A pesquisa genética identificou as regiões do genoma que são relevantes para doenças como o Alzheimer. Estamos fornecendo outra dimensão de dados e identificando os tipos de células afetadas por essas regiões genômicas”.

Como próximo passo, a equipe planeja usar a nova plataforma para pesquisar outras áreas do cérebro e comparar células de cérebros humanos saudáveis ​​com as de cérebros afetados pelo mal de Alzheimer e outras doenças neurodegenerativas.

Outros autores incluem 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 e M. .Margarita Behrens de Salk; Fangming Xie, Ethan J. Armand, Wayne I. Doyle, Sebastian Preissl e Eran A. Mukamel da Universidade da Califórnia em San Diego; Kimberly Siletti, Lijuan Hu e Sten Linnarsson do Karolinska Institutet na Suécia; Trygve E. Bakken, Rebecca D. Hodge e Ed Lein do Allen Institute for Brain Science em Seattle; Rongxin Fang, Xinxin Wang e Bing Ren do Ludwig Institute for Cancer Research em La Jolla, Califórnia; Tim Stuart e Rahul Satija do New York Genome Center; e David A. Davis e Deborah C. Mash, da Universidade de Miami.

A pesquisa foi apoiada pelos Institutos Nacionais de Saúde (5R21HG009274, 5R21MH112161, 5U19MH11483, R01MH125252, U01HG012079, 5T32MH020002, R01HG010634 e U01MH114812), o Howard Hughes Medical Institute e Escola de Medicina da UC San Diego.

DOI: 10.1016/j.xgen.2022.100107