Científicos desarrollan el método "scifi-RNA-seq" para la secuenciación de ARN de alto rendimiento en células individuales
Un método eficaz de alto rendimiento con una amplia gama de aplicaciones
El análisis molecular de las células individuales proporciona una base importante para la medicina de precisión. Hace cinco años, científicos de todo el mundo se unieron para llevar a cabo el proyecto "Human Cell Atlas", con el objetivo de catalogar todas las células del cuerpo humano. Estos datos han ayudado, por ejemplo, a identificar los tipos de células que el coronavirus puede infectar especialmente bien. Para acelerar y mejorar la creación de estos catálogos celulares, Paul Datlinger y André F. Rendeiro, del grupo de investigación de Christoph Bock en el CeMM, desarrollaron un nuevo método que permite la secuenciación de ARN unicelular en un número muy grande de células individuales al mismo tiempo.
Los autores del estudio son Paul Datlinger, André F. Rendeiro y Christoph Bock.
Klaus Pichler, CeMM
Paul Datlinger, CeMM
Este método, denominado "scifi-RNA-seq" (por: "single-cell combinatorial fluidic indexing"), marca el ARN de muchas células con códigos de barras específicos, antes de que las células se carguen en un chip microfluídico y su ARN se prepare para la secuenciación unicelular. Estos códigos de barras adicionales superan un problema importante de los métodos actuales de secuenciación unicelular, en los que las células individuales se empaquetan en diminutas gotas de emulsión y se les asignan códigos de barras específicos para cada célula. Cuando varias células caen en la misma gota, reciben el mismo código de barras y ya no pueden distinguirse. Por lo tanto, la suspensión de células individuales se carga en el chip microfluídico a bajas concentraciones, lo que significa que la mayoría de las gotas de emulsión permanecen vacías, y los reactivos se utilizan de forma muy ineficiente.
En el método scifi-RNA-seq, las células se marcan previamente con un código de barras adicional. Como resultado, las gotas de emulsión pueden cargarse con muchas células al mismo tiempo, mientras que sigue siendo posible analizar células individuales. El autor del estudio, Paul Datlinger, explica: "En el popular sistema 10x Genomics, utilizamos este método para medir 15 veces más células individuales. El código de barras adicional también permite al usuario marcar y combinar miles de muestras por adelantado, y procesar esas muestras juntas en un único análisis microfluídico. Como parte de nuestro estudio, realizamos un cribado CRISPR con lectura de secuenciación de ARN unicelular en células T humanas. En el futuro, nuestro método podría, entre otras cosas, ayudar a mejorar las inmunoterapias para el tratamiento del cáncer".
Un método eficiente de alto rendimiento con una amplia gama de aplicaciones
Los proyectos que necesiten aplicar la secuenciación de ARN unicelular a un gran número de células o a muchas muestras se beneficiarán especialmente del nuevo método. El director del proyecto, Christoph Bock, explica: "scifi-RNA-seq permite la secuenciación eficiente del ARN de millones de células individuales, lo que facilita la caracterización de tejidos complejos, órganos y organismos enteros. Además, en biomedicina suele ser útil analizar muchas células individuales, por ejemplo para descubrir células madre raras en los tumores o células cancerosas en la sangre. Por último, scifi-RNA-seq contribuirá a la tendencia de que los cribados de fármacos y de CRISPR se combinen cada vez más con lecturas de secuenciación unicelular de alta resolución. “
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