Forscher des Salk Institute haben eine neue Genomik-Technologie entwickelt, um gleichzeitig DNA, RNA und Chromatin – eine Kombination aus DNA und Protein – aus einer einzigen Zelle zu analysieren. Die Methode, deren Entwicklung fünf Jahre gedauert hat, ist ein wichtiger Fortschritt für große Kooperationen, in denen mehrere Teams gleichzeitig daran arbeiten, Tausende neuer Zelltypen zu klassifizieren. Die neue Technologie, veröffentlicht in Zellgenomik am 9. März 2022 wird dazu beitragen, Analysen zu optimieren.
„Diese multimodale Plattform wird bei der Bereitstellung einer umfassenden Datenbank nützlich sein, die von Gruppen genutzt werden kann, die versuchen, ihre Einzelmodaldaten zu integrieren“, sagte Joseph Ecker, Direktor des Genomanalyselabors von Salk, Vorstandsvorsitzender von Salk International in Genetics und Forscher am Howard Hughes Medical Institute. „Diese neuen Informationen können auch die zukünftige Klassifizierung von Zelltypen informieren und leiten.“
Ecker glaubt, dass diese Technologie für groß angelegte Bemühungen, wie das BRAIN Initiative Cellular Census Network der National Institutes of Health, dessen Mitvorsitzender er ist, von entscheidender Bedeutung sein wird. Eine Hauptaufgabe der BRAIN-Initiative besteht darin, Kataloge von Maus- und menschlichen Gehirnzelltypen zu entwickeln. Diese Informationen können dann verwendet werden, um besser zu verstehen, wie das Gehirn wächst und sich entwickelt und welche Rolle verschiedene Zelltypen bei neurodegenerativen Erkrankungen wie der Alzheimer-Krankheit spielen.
Die derzeitige Einzelzelltechnologie funktioniert, indem sie entweder DNA, RNA oder Chromatin aus dem Kern einer Zelle extrahiert und dann ihre molekulare Struktur auf Muster analysiert. Allerdings zerstört diese Methode dabei die Zelle und zwingt die Forscher, sich auf Rechenalgorithmen zu verlassen, um mehr als eine dieser Komponenten pro Zelle zu analysieren oder die Ergebnisse zu vergleichen.
Für die neue Methode namens snmCAT-seq verwendeten Wissenschaftler Biomarker, um DNA, RNA und Chromatin zu markieren, ohne sie aus der Zelle zu entfernen. Dies ermöglichte es den Forschern, alle drei Arten von molekularen Informationen in derselben Zelle zu messen. Die Wissenschaftler verwendeten diese Methode dann, um 63 Zelltypen in der frontalen Kortexregion des menschlichen Gehirns zu identifizieren, und bewerteten die Wirksamkeit von Computermethoden zur Integration mehrerer Einzelzelltechnologien. Das Team stellte fest, dass Computermethoden eine hohe Genauigkeit bei der Charakterisierung breit definierter Gehirnzellpopulationen aufweisen, jedoch eine erhebliche Mehrdeutigkeit bei der Analyse fein definierter Zelltypen aufweisen, was darauf hindeutet, dass Zelltypen durch verschiedene Maßnahmen für eine genauere Klassifizierung definiert werden müssen.
Die Technologie könnte auch verwendet werden, um besser zu verstehen, wie Gene und Zellen interagieren, um neurodegenerative Erkrankungen zu verursachen.
„Diese Krankheiten können viele Zelltypen betreffen. Einige Zellpopulationen könnten jedoch besonders anfällig sein“, sagt Co-Erstautor Chongyuan Luo, Assistenzprofessor für Humangenetik an der David Geffen School of Medicine der UCLA. „Die Genforschung hat Bereiche des Genoms identifiziert, die für Krankheiten wie die Alzheimer-Krankheit relevant sind. Wir liefern eine andere Dimension von Daten und identifizieren die Zelltypen, die von diesen genomischen Regionen betroffen sind.
Als nächsten Schritt plant das Team, die neue Plattform zu nutzen, um andere Bereiche des Gehirns zu untersuchen und Zellen aus gesunden menschlichen Gehirnen mit denen aus Gehirnen mit Alzheimer und anderen neurodegenerativen Erkrankungen zu vergleichen.
Weitere Autoren sind 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 und Ms Margarita Behrens von Salk; Fangming Xie, Ethan J. Armand, Wayne I. Doyle, Sebastian Preissl und Eran A. Mukamel von der University of California, San Diego; Kimberly Siletti, Lijuan Hu und Sten Linnarsson vom Karolinska Institutet in Schweden; Trygve E. Bakken, Rebecca D. Hodge und Ed Lein vom Allen Institute for Brain Science in Seattle; Rongxin Fang, Xinxin Wang und Bing Ren vom Ludwig Institute for Cancer Research in La Jolla, Kalifornien; Tim Stuart und Rahul Satija vom New York Genome Center; und David A. Davis und Deborah C. Mash von der University of Miami.
Die Forschung wurde von den National Institutes of Health (5R21HG009274, 5R21MH112161, 5U19MH11483, R01MH125252, U01HG012079, 5T32MH020002, R01HG010634 und U01MH114812), dem Howard Hughes Medical Institute und der UC San Diego School of Medicine unterstützt.
Quelle der Geschichte:
Materialien zur Verfügung gestellt von Salk-Institut. Hinweis: Inhalt kann für Stil und Länge bearbeitet werden.