"Al comprender cómo se organizan las células en los microambientes de las enfermedades, podemos obtener información sobre los mecanismos de las enfermedades y desarrollar terapias dirigidas", dijo el Dr. Bing Ren, profesor de medicina celular y molecular en UC San Diego y autor principal del estudio.
Actualmente, los científicos suelen utilizar la secuenciación de ARN unicelular (scRNA-seq) para estudiar la expresión genética en células individuales. Si bien scRNA-seq proporciona información valiosa sobre los genes que están activos en una célula, no puede proporcionar información sobre las interacciones de la célula con otras células del tejido.
sc-ATAC-seq aborda esta limitación mediante el uso de una técnica llamada ensayo para secuenciación de cromatina accesible por transposasa (ATAC-seq). ATAC-seq mide la accesibilidad del ADN a las transposasas, que son enzimas que pueden insertar ADN en el genoma. Las regiones de cromatina abiertas suelen estar asociadas con genes activos, mientras que las regiones de cromatina cerradas están asociadas con genes inactivos. sc-ATAC-seq combina ATAC-seq con scRNA-seq para proporcionar información sobre la expresión genética y la accesibilidad a la cromatina en células individuales.
"Descubrimos que sc-ATAC-seq puede identificar poblaciones de células raras que a menudo pasan desapercibidas solo con scRNA-seq", dijo el Dr. Xinyu Zhao, primer autor del estudio e investigador postdoctoral en UC San Diego. "Por ejemplo, pudimos identificar una población de células madre cancerosas que son responsables del crecimiento tumoral y la metástasis".
Además, los investigadores desarrollaron un conjunto de herramientas computacionales para analizar datos sc-ATAC-seq y predecir la organización de las células en microambientes tisulares. Estas herramientas permiten a los investigadores generar mapas espaciales de células e identificar interacciones raras entre células que pueden ser importantes para el desarrollo de enfermedades.
"Creemos que sc-ATAC-seq será una herramienta valiosa para estudiar una amplia gama de enfermedades, incluido el cáncer, las enfermedades neurodegenerativas y las enfermedades autoinmunes", dijo Ren. "También podría usarse para desarrollar nuevas terapias dirigidas a interacciones célula-célula específicas dentro de microambientes patológicos".
El estudio fue publicado en la revista Nature Biotechnology.
