Notícia

Método ‘Live-seq’ permite sequenciamento de célula sem realizar lise celular

Método inovador desenvolvido em conjunto por cientistas da EPFL e do ETH Zurique mantém as células vivas durante a extração para rastrear a atividade de milhares de genes ao longo do tempo

Thomas Shafee via Wikimedia Commons

Fonte

EPFL | Escola Politécnica Federal de Lausanne

Data

sexta-feira, 19 agosto 2022 15:20

Áreas

Biologia. Biomedicina. Biotecnologia. Células-tronco. Genética. Genoma.

O sequenciamento de RNA permite que os cientistas estudem a expressão de genes em uma célula. Como o RNA mensageiro (mRNA) é gerado a partir de um gene de DNA, essa informação pode ser usada para identificar a sequência do gene original e, assim, medir a atividade de milhares de genes (ou seja, o transcriptoma) nessas células.

O desafio com o sequenciamento de RNA é capturar mRNA de uma célula específica de uma população mista – que é como a maioria das células existe na natureza. Para fazer isso, os cientistas desenvolveram o ‘sequenciamento de RNA de célula única’ (scRNA-seq), que fornece informações sem precedentes para pesquisas básicas e biomédicas e até mesmo para o desenvolvimento de medicamentos.

Apresentando o Live-seq

Recentemente, cientistas dos grupos de pesquisa dos professores Dr. Bart Deplancke, da Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL), e Dra. Julia Vorholt, do Instituto Federal de Tecnologia de Zuriqu (ETH Zurique), abordaram um problema com o scRNA-seq: a necessidade de lisar (matar) células. Os pesquisadores, liderados pelo Dr. Wanze Chen (EPFL) e  Dr. Orane Guillaume Gentil (ETH Zurique), apresentaram o Live-seq: a abordagem inovadora mantém as células vivas durante a extração de RNA para um estudo mais aprofundado, além de ser minimamente invasiva.

A chave para o Live-seq é uma técnica de microscopia chamada ‘microscopia de força fluídica’ ou FluidFM, que usa canais microscópicos – mais finos que o cabelo humano – para manipular pequenos volumes de fluidos (femtolitros) em uma amostra sob o microscópio desenvolvido no ETH Zurique alguns anos atrás. Por causa disso, o FluidFM permite que os usuários insiram substâncias em células individuais ou extraiam citoplasma incluindo mRNA de células únicas sem precisar matá-las.

O avanço crítico que levou ao Live-seq surgiu quando os pesquisadores conseguiram preservar e ler o mRNA (o transcriptoma), a partir dessas pequenas quantidades de amostra citoplasmática. Como resultado, o Live-seq agora pode conectar o transcriptoma de uma célula em um determinado momento ao seu comportamento molecular ou fenotípico posterior, ou seja, monitorar a atividade de milhares de genes em uma única célula em pontos de tempo discretos – o que os cientistas chamam de análise transcriptômica ‘temporal’.

“Com o Live-seq, agora podemos abordar com exclusividade questões biomédicas relevantes, como por que certas células se diferenciam e as células irmãs não, ou por que certas células são resistentes a um medicamento contra o câncer, enquanto suas células irmãs não são”, disse o Dr. Bart Deplancke.

Testando o Live-seq, os pesquisadores mostraram que ele pode identificar com precisão (‘estratificar’) diversos tipos e estados de células sem introduzir grandes distúrbios. Como prova de conceito, eles usaram sua nova plataforma para mapear diretamente a ‘trajetória’ de células imunes individuais (macrófagos) antes e depois de se tornarem ativas, bem como células estromais adiposas – um tipo de células-tronco – antes e depois eles se diferenciaram em células de gordura. Finalmente, a equipe usou o Live-seq como um ‘gravador transcriptômico’, o que lhes permitiu prever com que força uma célula imune reagiria a um desafio imunológico.

O trabalho foi publicado na revista científica Nature.

“O Live-seq pode abordar uma ampla gama de questões biológicas, transformando o scRNA-seq de um ponto final em uma abordagem de análise temporal e espacial”, concluiu a Dra. Julia Vorholt.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Escola Politécnica Federal de Lausanne (em inglês).

Fonte: Nik Papageorgiou, EPFL. Imagem: Exemplo de mapa de calor de transcriptomas. Fonte: Thomas Shafee via Wikimedia Commons.

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