Международная группа ученых, в которую вошли российские исследователи, предложила новый инструмент для картирования типов клеток в тканях организма, основанный на данных клеточной и пространственной транскриптомики. Использование информации о количестве РНК, синтезируемой каждым типом клеток, в сочетании с современными вычислительными методами позволяет исследовать структуру тканей с недоступной ранее чувствительностью. Статья опубликована в журнале Nature Biotechnology.
Несмотря на то что все клетки в теле имеют одинаковый геном, они значительно различаются по функциям и строению. Развитие технологий секвенирования РНК отдельных клеток (scRNA-seq) показало, что клетки человеческого организма еще более разнообразны, чем считалось ранее. Сложность организма, однако, обеспечивается не только разнообразием типов клеток, но и их взаимодействием на уровне тканей и целых органов.
Задача картирования типов клеток в тканях важна как с позиций фундаментальной науки, так и для медицины. Новейшие технологии пространственной транскриптомики помогают ее решить: клетки разного типа синтезируют различный набор РНК (транскриптом) и белков (протеом), что позволяет отличить их друг от друга. Если разбить образец ткани на участки, то по результатам анализа состава РНК каждого из них можно составить карту расположения клеток.
Этот подход создает ряд дополнительных сложностей. Во-первых, в ткани может быть множество слабо отличающихся по составу РНК клеток, что существенно усложняет их идентификацию. Во-вторых, размер исследуемых участков ткани обычно оказывается значительно больше среднего размера клеток, в результате чего в каждый попадает смесь РНК из различных типов. С учетом этих ограничений нельзя обойтись ручным трудом исследователей — необходимы масштабируемые вычислительные методы.
Международная группа ученых, в которую вошли исследователи Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, разработала инструмент cell2location, который выявляет пространственное распределение типов клеток на основе данных секвенирования отдельных клеток и пространственной транскриптомики. Система сравнивает количество РНК в пространственных данных с эталонными профилями экспрессии РНК для присутствующих в ткани типов, определяя точное количество разных клеток в каждом из изученных участков.
Cell2location эффективно корректирует различные источники экспериментальных погрешностей, что позволяет объединять клеточную и пространственную транскриптомику с более высокой чувствительностью, чем могут позволить все существующие инструменты. Cell2location уже помог сделать одно открытие. Исследователи смогли локализовать в мозгу мыши новый тип астроцитов — клеток мозга, выполняющих структурные, гомеостатические и репаративные функции.
«Наши эксперименты показали, что cell2location универсален, он позволяет находить редкие типы клеток, которые невозможно обнаружить традиционными для гистологии методами. Теперь в руках исследователей есть новый мощный инструмент, и я верю, что он поможет нам продвинуться дальше в понимании тонкой структуры тканей, в особенности мозга», — говорит соавтор исследования Артем Шматко.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
