Método de secuenciación de ARN de una sola célula

La secuenciación de ARN de una sola célula puede descubrir poblaciones celulares raras, relaciones reguladoras entre genes y determinar linajes celulares durante el desarrollo.

Sabemos que la diversidad es una de las características de la vida. Una simple especie de virus con su diversidad le permite actuar y modificar su comportamiento frente al hospedador. Lo mismo ocurre con las células cancerosas que suelen ser poblaciones heterogéneas. Estudiar estas poblaciones como conjunto provoca que, a veces, se pierda mucha información importante.

En el año 2.015 investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto Tecnológico de Massachusetts diseñaron el método “Dropseq”, que permite caracterizar de manera simultánea y eficiente la identidad de miles de células.

Para ello se utilizaba “gotas” a escala de nanolitros, uniendo un identificador único al ARN de cada célula, una vez estas han sido encapsuladas con micropartículas marcadas que inician la transcripción inversa del ARNm celular.

Pero este método tiene una limitación ya que solo puede identificar un determinado tipo de moléculas de ARNm, lo que limita el alcance potencial de los análisis.

El Dr.De Vlaminck y sus colaboradores han ideado una modificación simple del “Drop-seq” que permitiría la secuenciación de estos ARN en células individuales.

Lo denominan “Dart-seq” y es un método eficaz para personalizar enzimáticamente esas “gotas”, antes del análisis convencional de “Drop-seq”.

El nuevo sistema sería un método mejorado de secuenciación unicelular que puede conducir a descubrimientos en inmunología y en el estudio de infecciones. Por ejemplo, esta tecnología podría llegar a identificar las células infectadas por un virus, cuantificar la expresión viral y del gen del huésped, permitiendo el examen de la respuesta del paciente a la infección a nivel de una sola célula.

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Artículo original: Saikia M, Burnham P, Keshavjee SH, Wang MFZ, et al. Simultaneous multiplexed amplicon sequencing and transcriptome profiling in single cells. Nat Methods. 2019;16(1):59-62.

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