Расшифровка взаимодействия генов и механики в тканях с разрешением на уровне одной клетки

Исследователи из Института Кеннеди разработали новый вычислительный фреймворк, позволяющий одновременно анализировать экспрессию генов и механические силы внутри клеток и тканей. Это раскрывает понимание того, как взаимодействие транскрипционных и механических сигналов направляет такие процессы, как принятие клеточной судьбы или формирование пространственно обособленных компартментов ткани.

Новая методология, опубликованная в Nature Methods, интегрирует основанную на изображениях пространственную транскриптомику (которая картирует экспрессию генов с разрешением на уровне одной клетки) с вычислительным выводом механических сил, действующих на отдельные клетки по всей ткани. Это позволяет исследователям выявлять связи между молекулярными программами, контролирующими клеточную судьбу, и физическими силами, формирующими ткани.

Ведущий исследователь Адриен Аллу, руководитель группы по биологии тканей в Институте Кеннеди, заявил: «Пространственные технологии профилирования дают представление о том, как на молекулярные программы влияют локальная сигнализация и факторы окружающей среды. Однако спецификация клеточной судьбы и паттернирование ткани включают взаимодействие биохимических и механических обратных связей. Поэтому для проверки их взаимосвязей потребовались новые методы.

«Наш подход открывает окно в реципрокные отношения между регуляцией генов и механикой в тканях. Рассматривая эти факторы вместе, мы можем получить более целостное понимание механизмов, управляющих морфогенезом тканей во время развития, поддержанием тканевого гомеостаза или дисрегуляцией архитектуры и функции тканей при заболеваниях».

Исследовательская группа разработала трёхэтапный вычислительный конвейер, применённый к срезам развивающегося эмбриона мыши.

1. Обработка данных и анализ изображений: Начиная с изображений образцов ткани, где клеточные мембраны были помечены для лёгкой идентификации, этот этап включал сегментацию изображений с использованием алгоритмов на основе ИИ для точного определения отдельных клеток и измерения их формы.
2. Вывод механических сил: Алгоритм на основе математической модели механики и геометрии ткани использовался для вывода механических сил, действующих на каждую отдельную клетку в срезе эмбриона. Понимая натяжение в клеточных контактах и внутреннее давление в клетках, можно количественно оценить, как эти механические силы влияют на поведение клеток.
3. Статистический анализ: Механические измерения были объединены с данными об экспрессии генов для выявления взаимосвязей между ними на уровне одной клетки. Использовались передовые методы пространственного моделирования для учёта пространственных вариаций, что обеспечило надёжность и достоверность результатов.

Исследователи сосредоточили свой анализ на трёх ключевых областях в голове развивающегося эмбриона мыши E8.5. В каждой области они обнаружили, что границы между тканевыми компартментами характеризовались повышенным механическим натяжением на клеточно-клеточных контактах по сравнению с окружающими тканевыми компартментами. Эта механическая сигнатура совпадала с различными пространственными профилями экспрессии генов, что позволяет предположить, что как биохимические, так и физические сигналы способствуют установлению и поддержанию тканевых компартментов.

Они также показали, что некоторые гены всегда демонстрируют паттерны экспрессии, коррелирующие с механическим состоянием клеток, например, повышаясь или понижаясь, когда клеточное давление высокое или низкое, или когда клетки находятся под механическим натяжением или сжатием со стороны соседей.

«Наши результаты демонстрируют, как вычислительная интеграция пространственной транскриптомики и механического профилирования с разрешением на уровне одной клетки может выявить важные и новые взаимосвязи между регуляцией генов и физическими силами, понимая, как формируются и функционируют ткани», — сказал Аллу.

«Наша платформа может быть применена к различным типам тканей и состояний, прокладывая путь к лучшему пониманию роли механических сил при различных патологиях, таких как воспалительные заболевания или рак, а также к новым диагностическим и терапевтическим стратегиям и достижениям в регенеративной медицине».