Dicen que una imagen vale más que mil palabras.
Un nuevo método, desarrollado por investigadores de la Universidad de Michigan, crea imágenes que valen muchos gigabytes de datos, lo que podría revolucionar la forma en que los biólogos estudian la expresión genética. Seq-Scope, desarrollado por Joon Hee Lee, PhD, Hyun Min Kang, PhD y sus colegas, fue el primero en 2021 en analizar la expresión genética a escala submicrométrica y se describió como el primer método de resolución espacial. .
En comparación, un cabello humano tiene entre 20 y 200 micrómetros de ancho.
Desde entonces, el equipo ha mejorado Seq-Scope, haciéndolo más versátil, escalable y accesible, como se acaba de publicar en Nature Protocols. Además, el mismo grupo desarrolló un algoritmo para analizar datos espaciales de alta resolución de Seq-Scope y otras tecnologías, llamado FICTURE, que se describe en Los caminos de la naturaleza.
“Básicamente, estamos pirateando las máquinas de secuenciación de ADN y dejándoles hacer todo el trabajo duro”, dijo Kang, profesor de bioestadística en la Escuela de Salud Pública de la UM.
Los investigadores utilizan estas máquinas para producir lecturas del transcriptoma, que es la colección de todo el ARN transcrito de los genes en una célula o tejido determinado. La expresión genética, demasiado para hacer cara o cruz sin la ayuda de una computadora cuando se trata de millones de células.
“El problema es que tradicionalmente no existen métodos computacionales que nos permitan configurar estos datos con una resolución microscópica”, dijo Lee, profesor de fisiología molecular e integrativa en la Facultad de Medicina de la UM.
El método de prueba de concepto de Li y Kong, Seq-Scope, demostró que una máquina de secuenciación podría reprogramarse para perfilar transcriptomas resueltos espacialmente, lo que permite a los científicos visualizar cómo y dónde se expresa un gen con resolución microscópica. Luego, el equipo construyó el Seq-Scope para reducir el costo de un perfil de transcriptoma espacial de alta resolución aún más rentable de $ 10,000 a solo $ 500.
Además, el nuevo método de FICTURE permite a los investigadores analizar datos a gran escala agregando datos circundantes para hacer predicciones más precisas a nivel micrométrico. Al hacer esto, muestran, se puede ver dónde se encuentran las transcripciones celulares sin sesgos.
Este método produce imágenes increíblemente detalladas de tejidos y células con su análisis de resolución microscópica.
Por ejemplo, con el análisis tradicional, “si hay segmentación celular, si no se sabe exactamente qué células se replican y tiñen, el análisis puede ser engañoso o poco claro”, dijo Kang.
“Por ejemplo, al utilizar la imagen, se puede ver el tejido del músculo esquelético de un embrión de ratón en desarrollo que se diferencia de los mioblastos en células musculares estriadas largas”.
“Recibimos muchos correos electrónicos de empresas y otros investigadores que anteriormente pensaban que no podrían realizar tales experimentos y análisis. Ahora están en el ámbito de la posibilidad”, dijo Lee.
Advanced Genomics Core de la UM fue coautor del artículo del protocolo Seq-Scope, que contribuyó a mejorar el uso de secuenciadores de ADN. La instalación ahora está trabajando para hacer que la metodología Seq-Scope sea más accesible, con el objetivo de llevar la tecnología a la UM y a la comunidad científica en general.
“Este es exactamente el tipo de tecnología que queremos llevar a más y más laboratorios, aquí en la UM y más allá”, dijo la directora de AGC, Olivia Quis, Ph.D.
“Nuestro objetivo es dotar a más investigadores de capacidades transcriptómicas nativas de última generación”.
A continuación, Lee y Kang esperan desarrollar una forma de hacer que el método sea más accesible para los investigadores, permitiéndoles estudiar la expresión genómica de principio a fin.
“Creo que es importante que los investigadores experimentales y computacionales trabajen juntos para generar nuevos tipos de datos y métodos. Este es un buen ejemplo de ese tipo de colaboración”, dijo Kang.
