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Genómica single-cell y la investigación en cáncer

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Para comprender mejor este blog, por favor, visualiza los siguientes escenarios – que son reales – y pregúntate ¿qué tienen en común?

  1. Eres un neurocientífico que trabaja con cerebros de ratón y estás investigando el desarrollo de una subpoblación de neuronas que producen un neurotransmisor específico.
  2. Eres un investigador analizando los mecanismos y marcadores asociados a algún tipo de cáncer y trabajas con muestras de tumor.
  3. Eres un biólogo celular describiendo el proceso de diferenciación de cierta población celular y tu enfoque de estudio es algún tipo de tejido.
  4. Eres un inmunólogo trabajando con muestras de sangre periférica que interrogará cientos a miles de células inmunitarias en estado normal de salud y en cierto estado patológico.

¿Qué característica comparten las muestras de cerebro, tumor, tejido y sangre periférica? La respuesta es: la heterogeneidad celular, definida como la colección de distintos tipos de células con diferentes morfologías y fenotipos, y que, por definición, tienen diferentes niveles de expresión genética.

Ésta heterogeneidad puede influir de manera diferencial a distintos fenotipos en estados de enfermedad.

Con el desarrollo de tecnologías como la secuenciación por síntesis, los métodos de transcriptómica RNA-seq se convirtieron en la herramienta para interrogar muestras tan difíciles y heterogéneas a nivel genómico. Sin embargo, el alcance con éstos métodos se ve limitado, puesto que en realidad solo tenemos una pequeña idea de lo que podría estar sucediendo en las células de interés, ya que las diferencias célula-a-célula se pierden en la masa celular (bulk) provocando que la heterogeneidad celular se pueda enmascarar por completo.

La genómica single-cell se define así por la capacidad que tiene para capturar el contenido genómico completo a partir de células individuales provenientes de poblaciones celulares heterogéneas.

De tal manera que permite comparar, no solo las diferencias entre muestras, sino también las diferencias dentro de cada muestra y explorar las diferentes poblaciones y subpoblaciones celulares presentes en cada una.

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Figura 1. El método de RNA-seq a nivel single-cell revela la verdadera heterogeneidad celular que se suele enmascarar mediante métodos de RNA-seq en bulk.

Disponible en: Website 10x Genomics, Single-Cell RNA-Seq: An Introductory Overview and Tools for Getting Started

En la investigación en cáncer, la genómica single-cell es la forma más objetiva de interrogar la heterogeneidad tumoral. Siendo que, al analizar la expresión genética a nivel de células individuales es posible interrogar y describir poblaciones de células inmunitarias relacionadas con el microambiente tumoral.

También en ésta área, es de gran impacto la aplicación de la transcriptómica espacial en muestras de tumores. La cual consiste en medir la expresión genética en cortes de tejidos y mapear regiones individuales en dónde se está produciendo actividad. Su fundamento consiste en:

  1. Colocar un corte histológico sobre una matriz que contiene sondas de captura que se unen al RNA presente en el tejido.
  2. Fijar y permeabilizar el tejido para liberar el RNA y que éste pueda unirse a las sondas de captura adyacentes, permitiendo adquirir la información de expresión genética.
  3. Sintetizar cDNA partir del RNA capturado.
  4. Preparar genotecas para la secuenciación.
  5. Visualizar los datos para determinar qué genes se expresan y dónde, así como en qué cantidad.

Figura 2. Flujo de trabajo en transcriptómica espacial (Visium Spatial Gene Expression).

Disponible en: Website 10x Genomics,Spatially-resolved Transcriptomics

Figura 3. Expresión genética en transcriptómica espacial (Visium Spatial Gene Expression).

Disponible en: Website 10x Genomics, Spatial Transcriptomics

Si te gustaría saber más, te invitamos a visitar los contenidos: Aplicaciones En Genómica Single-Cell y Guía rápida para la planeación inicial de experimentos single-cell o envíanos un mensaje a cualquiera de nuestras redes sociales @AnalitekLifeSciences.

 

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Monserrath Rodríguez
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