Новый инструмент для отслеживания клеточных «родословных»
Исследователи из EPFL разработали GEMLI — новаторский инструмент, который может демократизировать и значительно улучшить изучение пути клеток от эмбрионального состояния до специализированных ролей в организме, а также их изменений при раке и других заболеваниях. Прогресс описан в Nature Communications.
Понимание происхождения каждой клетки — её «клеточной линии» или «родословной» — имеет решающее значение для изучения развития организмов и заболеваний. Однако методы отслеживания линий часто сложны и трудоёмки.
Представляем GEMLI
Учёные под руководством Алмут Айзеле и Давида Сутера из EPFL создали вычислительный инструмент Gene Expression Memory-based Lineage Inference (GEMLI). Он определяет родственные связи между клетками без необходимости в специализированных экспериментальных методах.
GEMLI требует только данных одноклеточного РНК-секвенирования (scRNA-seq) — широко используемой техники, фиксирующей «снимки» экспрессии генов в отдельной клетке.
Инструмент использует феномен памяти экспрессии генов: некоторые гены сохраняют интенсивность своей экспрессии на протяжении нескольких клеточных поколений. Анализируя эти «гены памяти» в наборах данных scRNA-seq, GEMLI восстанавливает родственные связи между клетками, реконструируя их «семейное древо» на основе паттернов экспрессии генов.
GEMLI был тщательно протестирован на различных типах клеток и условиях, включая эмбриональные стволовые клетки, фибробласты, клетки крови, кишечные и раковые клетки, как in vitro, так и in vivo. Во всех тестах он показал себя надёжным и универсальным.
GEMLI определяет клеточные линии в первичных опухолях человека
Команда также применила GEMLI к образцам первичного рака молочной железы человека, где альтернативные методы идентификации линий неприменимы.
«GEMLI лучше всего работает при реконструкции линий малого и среднего размера (около 30–50 клеток), позволяя приблизиться к точкам ветвления в ходе прогрессии рака», — говорит Давид Сутер. — «Идентифицируя клетки в точке перехода от in situ к инвазивному фенотипу, можно обнаружить гены, потенциально управляющие прогрессированием рака».
GEMLI работает, выявляя и используя гены памяти в море генетической информации, как «хлебные крошки» для отслеживания происхождения клеток. Анализируя тонкие нюансы в экспрессии генов, он раскрывает, как клетки связаны друг с другом.
Инструмент не требует специализированного оборудования или изменений в стандартных лабораторных практиках, свободно доступен на GitHub и позволяет идентифицировать линии практически из любого стандартного набора данных scRNA-seq.
«Мы воодушевлены потенциалом GEMLI для использования большого числа общедоступных наборов данных scRNA-seq по раку человека, чтобы изучить, как другие типы рака переключаются на инвазивный фенотип», — говорит Сутер.