La genomica a singola cellula: nuove tecniche per lo studio della complessità cellulare

Per più di un secolo, gli scienziati hanno cercato di caratterizzare le diverse funzioni delle cellule umane. Tali sforzi hanno contribuito a identificare importanti tipologie cellulari e percorsi coinvolti nella fisiologia e patologia umana. È ormai evidente però che gli strumenti di ricerca utilizzati negli ultimi decenni non sono in grado di catturare appieno la complessità della diversità cellulare. Questo fallimento è in parte dovuto al fatto che molte cellule con funzioni completamente diverse hanno forme simili o producono gli stessi marcatori. Una rivoluzione in questo sensoo potrebbe arrivare dalla genomica a singola cellula.
Laura Mosca, 28 Luglio 2017
Micron
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Biologia Molecolare

Per più di un secolo, gli scienziati hanno cercato di caratterizzare le diverse funzioni dei miliardi di cellule che compongono il corpo umano. Tali sforzi hanno contribuito a identificare importanti tipologie cellulari e percorsi coinvolti nella fisiologia e patologia umana. È ormai evidente però che gli strumenti di ricerca utilizzati negli ultimi decenni non sono in grado di catturare appieno la complessità della diversità cellulare e delle loro funzioni. Questo fallimento è in parte dovuto al fatto che molte cellule con funzioni completamente diverse hanno forme simili o producono gli stessi marcatori.
La genomica a singola cellula, cioè l’insieme delle nuove tecniche di ultima generazione che catturano le singole cellule e determinano le sequenze delle molecole di RNA e DNA che contengono, sta trasformando la capacità dei biologi di caratterizzare le cellule.
Negli ultimi cinque anni, le tecnologie per la cattura di singole cellule sono migliorate notevolmente.
Alcuni approcci si basano sull’inserimento delle cellule all’interno di microvasi una alla volta; altri catturano le singole cellule all’interno di gocce d’olio. Nel frattempo, i bioinformatici hanno costruito algoritmi per rappresentare i dati multidimensionali, identificando distinti stati cellulari e modellando le transizioni tra tali stati. Grazie a questi sviluppi, i ricercatori possono ora catturare centinaia di migliaia (o addirittura milioni) di cellule e misurare con precisione il contenuto di DNA, RNA e proteine di ciascuno. Strumenti di editing geneticocome il sistema CRISPR-Cas9 possono essere usati per introdurre una specifica mutazione nel genoma di una sola cellula e poi una diversa alterazione nella successiva. Pertanto, la funzione di decine di geni può essere dedotta da un solo esperimento leggendo il “codice a barre” risultante dal RNA in parallelo con le informazioni genetiche delle singole cellule.
Con tali misurazioni, i ricercatori possono registrare potenzialmente gli stati funzionali di molte cellule contemporaneamente. Essi possono anche sondare l’origine di singole cellule o individuare le mutazioni nel DNA di una particolare cellula, nonché tracciare la comunicazione tra le cellule. In altre parole, la genomica a singola cellula consente ai ricercatori di costruire una rappresentazione accurata dell’intera composizione di un tessuto, come un organo specifico o un tumore, o di un processo multicellulare come la risposta del sistema immunitario ad un’infezione.
Nonostante la genomica a singola cellula sia ancora agli esordi, alcune importanti insegnamenti possono essere apprese dagli esperimenti effettuati finora. In primo luogo, è chiaro che molte delle attuali categorie cellulari comprendono in realtà popolazioni eterogenee.
Per sondare la complessità cellulare, i ricercatori devono raccogliere tutte le cellule all’interno di un tessuto o regione di interesse e caratterizzarle una per una: un approccio diametralmente opposto a quello utilizzato finora con i metodi basati su marcatori di superficie cellulare che mirano ad ottenere un campione più puro possibile. In secondo luogo, il successo dipenderà in parte dalla misura in cui i ricercatori conservano gli stati delle cellule e la composizione originale di un tessuto. Lo stress cellulare o la morte dovrebbero essere minimizzati per garantire che la preparazione dei tessuti non favorisca tipi specifici di cellule. In terzo luogo, i bioinformatici dovranno sviluppare algoritmi scalabili e robusti per far fronte a un maggior numero di cellule, profili di espressione genica conflittuali o sovrapposti e fasi progressive dello sviluppo. In quarto luogo, dopo che i ricercatori avranno caratterizzato tutte le cellule in un campione, dovranno trovare marcatori molecolari che possano essere usati per arricchire o esaurire certi tipi di cellule in ulteriori campioni in modo da purificare la sottopopolazione di interesse ed eseguire esperimenti solo su di essa.
Una quinta lezione riguarda un notevole inconveniente delle attuali tecnologie a singole cellule: esse catturano istantanee di sistemi dinamici, in cui le cellule sono avulse da importanti contesti – spaziali, temporali, clonali e epigenetici. Senza sapere da dove proveniva una cellula profilata, quali erano le cellule che la circondavano o da quale cellula si è sviluppata è difficile modellare processi complessi come la formazione di tessuti o un’interazione tumorale con le cellule immunitarie vicine.
Un modo per risolvere questo problema potrebbe essere combinare diversi livelli di informazioni dalla stessa cellula. Ad esempio, l’etichettatura fluorescente genetica può essere utilizzata per monitorare le variazioni nello stato di una cellula nel tempo o per trovare esattamente dove si trova in un tessuto. In conclusione, le definizioni da libro di testo e le teorie storiche sulle identità cellulari, come la distinzione tra il tipo di cellula e lo stato delle cellule, dovranno certamente essere riconsiderate.
Una soluzione funzionale potrebbe essere che i ricercatori sostituiscano rigide classificazioni con gruppi di profili di espressione genica. Queste elaborate mappe genetiche potrebbero rappresentare tutti i tipi e gli stati di cellule, compresi quelli di diversi contesti fisiologici e patologici e consentirebbero ai biologi di definire le cellule non solo dal destino, dalla linea di origine o dalla funzione, ma dalla combinazione di tutti questi elementi e permetterebbero anche di confrontare queste entità funzionali tra i vari organismi.
È possibile che subiscano una rapida trasformazione anche la nostra comprensione dei tumori e delle cellule staminali tumorali, processi quali lo sviluppo neuronale, i disturbi metabolici e la funzione neurale. Quasi ogni scoperta scientifica è nata da una nuova misurazione o osservazione che ha permesso agli scienziati di trovare nuove ipotesi e unirle in teorie unificanti.
L’osservazione delle cellule come unità di organismi multicellulari da parte di Robert Hooke, la scoperta della struttura 3D del DNA di James Watson e Francis Crick e l’individuazione di galassie oltre la Via Lattea di Edwin Hubble non avrebbero potuto essere raggiunte senza nuovi modi di vedere le cose. Il microscopio molecolare della genomica a singole cellule sta già aggiungendo informazioni fondamentali alla nostra conoscenza dei tipi di cellule e dei percorsi genetici.

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