Open-ST: un nuovo metodo per creare mappe accurate dei tessuti in 3D

Riuscire a produrre una mappa dei tessuti potendo distinguere le singole cellule nelle tre dimensioni spaziali è un obiettivo di molte ricerche cliniche negli ambiti della patologia e della fisiologia. Per raggiungerlo occorre perfezionare i sistemi di analisi e mappatura dei campioni biologici e dei loro costituenti in modo da renderli sempre più precisi a livello di risoluzione, efficienti ed economici.

È questo lo scopo del nuovo sistema “Open Spatial Transcriptomics”, sviluppato da una collaborazione scientifica tra ricercatori della Sapienza, dall’Institute for Medical Systems Biology di Berlino e dell’Università degli Studi di Milano-Istituto Fondazione Oncologia Molecolare, grazie anche a un finanziamento del Ministero dell’Università e della Ricerca nell’ambito del Centro Nazionale “Sviluppo di terapia genica e farmaci con tecnologia a RNA” su fondi dell’Unione Europea Next Generation EU – Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza.

Questo nuovo approccio permette l’analisi tridimensionale dei trascritti, cioè delle molecole di RNA che trasmettono all’interno della cellula delle informazioni contenute nei geni.

Fino a pochi anni fa non era possibile compiere analisi molecolari dettagliate poiché le tecniche utilizzate permettevano di ottenere solo valori medi riferiti a un gran numero di molecole. A partire dall’ultimo decennio invece è stato possibile studiare gli aspetti di ciascuna cellula e dunque il loro contributo molecolare specifico all’interno di un campione utilizzando strumenti di “single-cell omics”. Queste analisi hanno enormemente aumentato le informazioni ottenibili ma, tuttavia, non permettono di definire la localizzazione spaziale di ciascuna cellula nell’ambito di un tessuto.

Per tale ragione ulteriori tecnologie sono state più recentemente messe a punto per poter considerare anche la disposizione spaziale delle cellule. Tali tecnologie di analisi dei trascritti caratterizzano molecole trascritte da ciascun gene preservandone la localizzazione, ma hanno dei limiti dovuti ai costi elevati e alla limitata risoluzione per quanto riguarda la sensibilità nel definire le molecole in ogni singola cellula.

In questo contesto è stato messo a punto il nuovo sistema Open-ST che permette lo studio tridimensionale dei componenti cellulari attraverso una precisa sequenza di passaggi sperimentali, tra cui l’analisi dei marcatori molecolari, la divisione della cellula in subunità da analizzare separatamente e infine l’editing e la visualizzazione digitale dei dati attraverso un software sviluppato appositamente.

Per mostrare la bontà e l’efficienza del loro metodo gli scienziati hanno testato il sistema su vari tipi di tessuti. In particolare, sono stati correttamente analizzati tessuti provenienti sia da un carcinoma umano, caratterizzato da un’alta variabilità del codice genetico, sia da un tumore linfatico, per il quale è stato possibile applicare l’approccio Open-ST all’individuazione dei biomarcatori, utili per la caratterizzazione del tessuto tumorale stesso.

“Lo studio – precisa Elisabetta Ferretti del Dipartimento di Medicina Sperimentale – nasce dalla collaborazione con Giuseppe Macino, emerito della Sapienza e presidente della Fondazione Forge di Udine, con Nikolaus Rajewsky, Direttore Laboratorio di Systems Biology of Gene Regulatory Elements del Berlin Institute for Medical Systems Biology del Max Delbrück Center e con Massimiliano Pagani dell’Università degli Studi di Milano e Direttore del Laboratorio di Oncologia Molecolare e Immunologia presso IFOM”.

“I trascritti di RNA – commenta Elena Splendiani dell’Università Sapienza di Roma e primo autore dello studio – sono molecole fondamentali per la trasmissione delle informazioni contenute in ciascun gene. Misurare la loro quantità con la nuova tecnologia Open-ST permette non solo di definirli in modo accurato ma anche di conoscere la loro distribuzione nello spazio 3D fino a livello intracellulare in ogni singola cellula permettendo di ricavare nuove informazioni su posizionamento e comunicazione tra cellule. Nello specifico nel lavoro oltre alla messa a punto della nuova tecnologia sono stati analizzati i primi campioni sia di tessuto sano sia tumorali”

“L’alta definizione della tecnica su un campione di tumore ha evidenziato che in un solo tumore ci sono 10 tipi diversi di cellule tumorali, definendo dettagli della eterogeneità dei tumori mai descritti in precedenza” ha aggiunto Giuseppe Macino.

“Questi risultati – concludono Elisabetta Ferretti e Giuseppe Macino – gettano le basi per la conoscenza di nuove molecole di RNA, utili per lo sviluppo della terapia genica e la definizione di biomarcatori per la diagnosi e gestione del paziente nell’ambito della medicina di precisione”.