Ricerche

 Il nuovo processo rivela segreti di single cellule per obiettivi terapeutici innovativi.

Rappresentazione grafica dello studio.

Neuroscienziati dell'Università della California di Irvine, nel sondare i cambiamenti genici che stanno dietro il morbo di Alzheimer (MA), hanno sviluppato un processo che realizza 'meta-cellule', superando le sfide dello studiare una singola cellula. La loro tecnica ha già rivelato nuove informazioni importanti e può essere impiegata per studiare altre malattie in tutto il corpo.

I dettagli sulla meta-cellula, creata dai ricercatori dell'UCI MIND, sono pubblicati su Cell Press.

La tecnologia chiamata 'trascrittomica', che studia insiemi di RNA all'interno degli organismi, consente agli scienziati di capire cosa fa ogni cellula. Tuttavia, non è ancora stata studiata ampiamente la questione di come funzionano geni specifici all'interno di una cellula singola, un processo chiamato 'genomica a cellula singola'. Di conseguenza, è tuttora difficile determinare quali geni sono associati alla malattia o alle funzioni normali.

"La difficoltà è che una singola cellula non contiene molto RNA", ha dichiarato il primo autore Samuel Morabito, ricercatore dottorando dell'UCI nel programma dei sistemi matematico, computazionale e biologico. “Questa scarsità rende difficile studiare. Anche se è presente un gene, la tecnologia potrebbe perderlo".

Tuttavia, la genomica a cellula singola è uno strumento potente nella ricerca su prevenzione e cure delle malattie.

"Se sappiamo che un processo genico sta degradando le cellule, possiamo potenzialmente intervenire", ha affermato l'autore principale Vivek Swarup, assistente professore di neurobiologia e comportamento dell'UCI. "Possiamo escogitare terapie e puntare centinaia di geni per impedire lo sviluppo della malattia".

La squadra ha ora ideato un modo per eliminare questo ostacolo:

"Nel lavorare con una singola cella, abbiamo cercato quelle più simili in termini di trascrittomica", ha detto Swarup. "Prendendo una media di 50 di queste cellule, abbiamo sviluppato una meta-cellula che rappresenta una singola cellula ma senza i problemi di scarsità".

Il nuovo processo, chiamato hdWGCNA, migliora un metodo chiamato 'sequenziamento di massa dell'RNA' (RNA bulk sequencing) che è ampiamente utilizzato ma non affronta i genomi delle singole cellule. I ricercatori hanno usato i dati e le informazioni del loro laboratorio tratti da altri due studi pubblicati per delineare il processo. Hanno esaminato le microglia, le cellule immunitarie primarie del cervello, che portano la maggior parte dei fattori comuni di rischio genetico del MA. I loro risultati hanno rivelato importanti intuizioni e aree chiave per indagare ulteriormente.

"Abbiamo scoperto che non è facile distinguere tra microglia buone che stanno facendo il loro lavoro normale e microglia cattive che danneggiano i neuroni", ha detto Swarup. "Il cervello normale ha microglia buone, ma nelle persone con MA una grande percentuale di microglia è alterata e diventano reattive. Inoltre, il genere cattivo specifico del MA ha diversi tipi e abbiamo scoperto stati di microglia che non erano ancora noti".

Il team prevede di esaminare come i geni regolano le microglia e se l'attività genica può essere moderata o fermata attraverso una terapia. Anche se i ricercatori si stanno concentrando sui disturbi neurologici, l'hdWGCNA è un approccio computazionale versatile in grado di identificare i modelli di espressione genica e i moduli genici associati a malattie specifiche, indipendentemente dall'organo o dal tessuto coinvolto.