Die erweiterte Seq-Scope-Methode steigert die Auflösung der Genkartierung im Gewebe

Im Jahr 2021 revolutionierte eine an der University of Michigan entwickelte Technologie namens Seq-Scope die Fähigkeit, die Genaktivität in intaktem Gewebe mit mikroskopischer Auflösung abzubilden, und ermöglichte es Forschern, mithilfe eines Illumina-Sequenziergeräts alle exprimierten mRNA-Moleküle zu messen und genau zu bestimmen, wo sie sich im Gewebe befinden.

Das Team hinter der Seq-Scope-Methode unter der Leitung von Jun Hee Lee, Ph.D., hat die Technologie kürzlich noch weiter entwickelt.

Ihre Ergebnisse sind in beschrieben Naturkommunikation.

„Wir haben uns gefragt, was wir sehen könnten, wenn wir eine noch bessere Auflösung hätten“, sagte Lee, Professor für Molekulare und Integrative Physiologie an der UM Medical School.

„Aber wir haben erkannt, dass das eigentlich physikalisch unmöglich ist.“

Warum?

Bei der Vorbereitung eines Gewebeobjektträgers für das Lesen durch einen Illumina-Sequenzer müssen Moleküle aus dem Gewebe in das Array diffundieren, das letztendlich vom Sequenzer gelesen wird.

Diese Diffusion ist auf etwa einen Mikrometer begrenzt.

Um diese Barriere zu überwinden, vergrößerte Lees Team die betreffenden Gewebe proportional, indem es sie in Hydrogel einbettete und sie dann mit Wasser infundierte, damit sie wachsen konnten.

Die Expansionsstrategie wurde zuerst von Lees Doktorand Angelo Anacleto konzipiert, der in Zusammenarbeit mit Hee-Sun Han, Ph.D., Professor für Chemie an der University of Illinois Urbana-Champaign, chemische Methoden zur Gewebeexpansion in Seq-Scope integrierte.

Wir haben das Gewebe vergrößert und es dann mit unserer SeqScope-Methode analysiert. Und wir konnten zeigen, dass es sich tatsächlich um eine präzise und genaue Erfassung des Transkriptoms aus dem Gewebe handelt.“

Jun Hee Lee, Ph.D., Professor für Molekulare und Integrative Physiologie, UM Medical School

Mithilfe ihrer treffend benannten Methode Seq-Scope-eXpanded oder Seq-Scope-X konnten sie die Abgrenzung zwischen Zellen und sogar die Transkripte verschiedener Strukturen innerhalb von Zellen, wie Zellkern und Zytoplasma, mit noch größerer Auflösung erkennen.

Mithilfe von Computermethoden, die von Hyun Min Kang, Ph.D., Professor für Biostatistik an der UM School of Public Health, entwickelt wurden, konnte das Team Unterschiede zwischen im Zellkern und im Zytoplasma in Leberzellen transkribierten mRNAs identifizieren.

Lee sagt, dass das Tool genutzt werden könnte, um Entdeckungen zu machen, die mit früheren Methoden nicht möglich waren.

„Wir haben diese Grenze um eine weitere Größenordnung verschoben, um umfassendere Informationen zu erhalten. Diese Technologie schreitet wirklich schnell voran und die Auflösung verbessert sich seit fast einem Jahrzehnt jedes Jahr etwa um das Vierfache. Wir sind froh, dass sich die University of Michigan am entscheidenden Wendepunkt befindet.“

Quellen: