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GeoMx® Digital Spatial Profiler (DSP)

El software de análisis de datos en GeoMx DSP admite una fácil visualización e interpretación de datos. Las imágenes de alta resolución se pueden mostrar junto con datos de perfiles cuantitativos, lo que permite la interacción con cualquiera de los conjuntos de datos en tiempo real.

¿Cómo funciona GeoMx DSP?

El ensayo se basa en sondas de ARN junto con etiquetas de oligonucleótidos fotoescindibles. Después de la hibridación de las sondas con secciones de tejido fijadas en formol e incluidas en parafina (FFPE) montadas en portaobjetos, las etiquetas de oligonucleótidos se liberan de regiones discretas y elegidas del tejido a través de la exposición a los rayos UV. Las etiquetas liberadas se cuantifican utilizando RNAseq o un ensayo nCounter estándar, y los recuentos se asignan a la ubicación del tejido, lo que produce un perfil digital de abundancia de analito resuelto espacialmente.1

Pasos 1. Teñir 2. Seleccionar ROI 3. Escisión UV 4. Recoger y dispensar 5. Contar se muestra en una línea de tiempo. Hay ilustraciones del proceso


Aplicaciones de GeoMx DSP2

  • Descubra biomarcadores que predicen la respuesta terapéutica
  • Perfilar distintas regiones o tipos de células dentro del microambiente tumoral.
  • Descubra el mecanismo de acción de un fármaco
  • Explorar qué genes se ven afectados por un fármaco en componentes específicos de un tejido
  • Revelar subtipos moleculares para enfermedades
  • Comprender los mecanismos y la progresión de la enfermedad
  • Estudiar modelos preclínicos

Foco técnico

Explorar la heterogeneidad de los tejidos a través del perfil transcriptómico espacial

Con el objetivo de comprender y mejorar la respuesta inmune antitumoral en el microambiente tumoral (TME), utilizamos la plataforma GeoMx® DSP para examinar los efectos de la terapia anti-mPD-1 en las células inmunes CD45+ y las células tumorales PanCK+ dentro del TME del modelo de carcinoma de colon murino subcutáneo (SC) MC38-NCI.TD1.

Explorar la heterogeneidad de los tejidos a través del perfil transcriptómico espacial

La sección tumoral teñida con marcador morfológico MC38 NCI.TD1 muestra las regiones de interés segmentadas en áreas de iluminación (AOIs) que contienen células inmunitarias CD45+ en proximidad a células tumorales con alta versus baja expresión de PanCK. Los gráficos de volcán muestran la modulación transcriptómica de tales AOI en el control de isotipos y en los tumores MC38-NCI.TD1 tratados con anticuerpo anti-mPD-1.

Ventajas de GeoMx DSP

Resolución espacial

Proporciona información espacial de alta resolución, lo que permite a los investigadores analizar patrones de expresión génica a nivel celular y subcelular dentro de tejidos complejos. Este contexto espacial es fundamental para comprender la organización funcional y las interacciones entre los diferentes tipos de células.

Análisis multiplexado

Admite análisis multiplexados, lo que permite la medición simultánea de hasta 21.000+ objetivos de ARN. Esta eficiencia no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también proporciona una visión más completa del panorama molecular, lo que facilita una comprensión holística de los patrones de expresión génica.

Heterogeneidad celular

A diferencia del análisis de ARN a granel, GeoMx DSP permite la identificación y el perfil de tipos de células individuales dentro de una muestra de tejido. Esto es particularmente valioso en tejidos heterogéneos como los tumores, donde comprender los patrones de expresión específicos de diferentes poblaciones celulares es esencial para la medicina de precisión y el descubrimiento de biomarcadores.

Compatibilidad con las tecnologías existentes

Diseñado para ser compatible con otras técnicas de análisis molecular, incluida la secuenciación tradicional de ARN. La integración perfecta permite a los investigadores combinar información espacial con datos genómicos de alto rendimiento, proporcionando un análisis más completo y complementario.

Información sobre la arquitectura de los tejidos

Ofrece un mapa detallado de la expresión génica dentro de la arquitectura del tejido, proporcionando información sobre la organización y estructura de las muestras biológicas. Esta información es crucial para descubrir relaciones espaciales y comprender cómo varía la expresión génica en diferentes regiones de un tejido.

Paneles personalizables

Los investigadores pueden diseñar paneles personalizados para apuntar a genes o vías específicas de interés, adaptando los experimentos GeoMx DSP para cumplir con los requisitos únicos de sus estudios. Esta flexibilidad mejora la versatilidad de la plataforma para una amplia gama de aplicaciones de investigación.

Descubrimiento de biomarcadores

 El enfoque espacialmente resuelto de GeoMx DSP mejora el descubrimiento de biomarcadores asociados espacialmente, que pueden pasarse por alto en el análisis de ARN a granel. Esta capacidad es esencial para identificar posibles dianas terapéuticas y marcadores de diagnóstico de enfermedades.

Relevancia clínica 

La capacidad de analizar muestras clínicas, incluidos los tejidos FFPE, lo hace muy relevante para la investigación traslacional y los estudios clínicos. Esta característica amplía el impacto potencial de GeoMx DSP en el desarrollo de herramientas de diagnóstico y medicina personalizada.

Análisis unicelular

Permite la resolución a nivel de célula única, lo que permite el estudio de los perfiles de expresión génica únicos de las células individuales. Este nivel de granularidad es particularmente valioso para desentrañar la complejidad de los sistemas biológicos y puede conducir a intervenciones terapéuticas más precisas y específicas.

Herramientas de visualización de datos

La plataforma está equipada con herramientas avanzadas de visualización de datos que facilitan la interpretación de los datos de expresión génica espacial. Los investigadores pueden crear mapas detallados y representaciones visuales que ayudan al análisis intuitivo y completo de muestras biológicas complejas.

Preguntas frecuentes sobre GeoMx DSP

GeoMx DSP ofrece claras ventajas sobre el análisis tradicional de ARN de tejido completo a granel, revolucionando el campo de la genómica espacial. A diferencia del análisis de ARN a granel, GeoMx DSP permite a los investigadores diseccionar tejidos biológicos complejos con una resolución espacial, proporcionando un mapa detallado de la expresión génica dentro del contexto de la arquitectura del tejido. Este enfoque espacialmente resuelto permite una comprensión más precisa de la heterogeneidad celular y las interacciones dentro de una muestra, ofreciendo información sobre la organización espacial de los patrones de expresión génica. Al preservar el contexto espacial, GeoMx DSP permite la identificación de perfiles de expresión específicos de células y biomarcadores asociados espacialmente que se pasarían por alto en el análisis de ARN a granel. Además, GeoMx DSP es particularmente valioso en el estudio de muestras heterogéneas, como tumores, donde la información espacial es crucial para descifrar el intrincado paisaje molecular. En general, GeoMx DSP representa un poderoso avance en la investigación genómica, ofreciendo una comprensión más completa y matizada de los sistemas biológicos en comparación con el análisis convencional de ARN a granel.

La citometría de flujo es el método estándar de oro para el análisis de los efectos desencadenados por la inmunoterapia en las células inmunitarias del tumor. Sin embargo, una limitación inherente a este ensayo es que la citometría de flujo no puede diferenciar las células inmunitarias activadas en diferentes compartimentos dentro del microambiente tumoral (TME). Debido a la naturaleza heterogénea del TME, es importante visualizar y examinar las células inmunitarias que están en estrecho contacto con las células tumorales diana.    Las respuestas inmunomoduladoras en las células inmunitarias que entran en contacto con las células tumorales no se pueden dilucidar mediante citometría de flujo. Con GeoMx DSP, podemos seleccionar tipos específicos de células en regiones de interés (ROI) que se identifican utilizando marcadores morfológicos y analizar las respuestas inmunomoduladoras específicas de ROI y células. 

  • Células tumorales
    • Células madre cancerosas
    • Células cancerosas metastásicas
    • Células cancerosas inactivas
    • Células cancerosas con alta expresión de PanCK
    • Células cancerosas con baja expresión de PanCK
    • Células cancerosas apoptóticas
    • Células cancerosas necróticas
  • Células inmunitarias
    • Células T: CD4+, CD8+ y Tregs
    • Células T con CAR
    • Células B: Bregs
    • Células NK
    • Células supresoras derivadas de mieloides
    • Macrófagos asociados a tumores: M1, M2
    • Neutrófilos asociados a tumores: N1, N2
    • Células dendríticas
  • Células estromales
    • Células endoteliales tumorales
    • Pericitos
    • Fibroblastos asociados al cáncer
    • Células madre mesenquimales
    • Adipocitos asociados a tumores
    • Células estrelladas
  • Vasos sanguíneos
  • Vasos linfáticos
  • Tejidos/células normales del huésped
  • Matriz extracelular
  • Exosomas

Pueden ser tejidos FFPE o portaobjetos FFPE. También podemos preparar las diapositivas si está realizando su estudio in vivo con nosotros.

  • Qué organismo huésped y organismo modelo tumoral se usarán
  • Número de portaobjetos a procesar y analizar por el sistema DSP
  • Marcadores morfológicos y paneles de ARNm diana
  • Número de ROIs por portaobjetos
  • Cómo se elegirán y dibujarán los ROIs
  • Si se segmentarán los ROIs
  • Cuánto análisis de datos se necesitará (se puede decidir al final del estudio)

  • Los cambios en genes específicos se pueden analizar más a fondo para:
    • Encontrar nuevos biomarcadores
    • Determinar cómo el tratamiento afectó a biomarcadores específicos
    • Encontrar nuevos oncogenes o genes supresores de tumores
    • Encontrar dianas farmacológicas
    • Determinar si y cómo el tratamiento afectó a genes diana específicos
  • Los cambios en conjuntos de genes específicos se pueden analizar más a fondo para determinar:
    • Cómo responden las vías de señalización específicas al tratamiento
    • Qué tipos de células responden al tratamiento
    • Cómo se ven afectadas por el tratamiento en lugares específicos dentro del microambiente tumoral
    • Qué componentes celulares/moleculares están involucrados en la eficacia o la falla de los medicamentos


Referencias

  1. Centro de Investigación del Cáncer del Instituto Nacional del Cáncer. NanoString GeoMX Digital Spatial Profiler (DSP). https://genomics.ccr.cancer.gov/technologies/nanostring-geomx-digital-spatial-profiler-dsp/
  2.  Perfilador espacial digital GeoMx®. NanoString. https://nanostring.com/products/geomx-digital-spatial-profiler/geomx-dsp-overview/

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