Пространственная мультиомика позволяет прогнозировать патологию

Пространственная мультиомика, все еще находящаяся на этапе своего открытия, может означать разные вещи для разных людей. Обычно это означает визуализацию транскриптомных и протеомных данных в контексте тканевой архитектуры либо непосредственно на одном и том же срезе, либо на последовательных срезах, которые интегрируются вычислительно.

Пространственная мультиомика может в конечном итоге вырасти и включить в себя липиды, гликаны, метаболиты, эпигенетические маркеры и временные посттрансляционные отпечатки на белках. «Каждая новая технология в медицине развивается от открытия через преобразование к диагностике», — говорит Йоахим Шмид, доктор философии, вице-президент по исследованиям и разработкам в области пространственной информатики и искусственного интеллекта, NanoString Technologies.

Тем не менее, даже в своем нынешнем воплощении пространственная мультиомика используется в исследовательских лабораториях патологии для разработки точных методов идентификации и классификации заболеваний, а также для определения специфичности и эффективности лекарств. По словам Джонатана Свидлера, доктора философии, заведующего кафедрой химии, финансируемой семьей Джеймса Р. Эйснера, в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн: «Для некоторых классов молекул пространственная мультиомика уже может обеспечить качественное химическое распределение в тканях и опухолях. Масс-спектрометрическая визуализация и вибрационная спектроскопия предоставляют молекулярную информацию, связанную со здоровьем тканей».

Иммунотерапия привела к необходимости тщательного и воспроизводимого молекулярного анализа для детальной классификации заболеваний, которая позволит подобрать пациентам оптимальные методы лечения.

«Для патологоанатома все усложняется. Раньше это было просто — посмотрите несколько слайдов H&E и IHC, передайте их в молекулярную лабораторию, — но теперь мы хотим знать взаимосвязь микроокружения опухоли (TME) с опухолевыми клетками. Вот тут-то и приходит на помощь пространственный подход», — говорит Кеннет Блум, доктор медицинских наук, руководитель отделения патологии Nucleai. «Мы должны одновременно идентифицировать типы клеток в TME и понимать их взаимоотношения, потому что иногда клетки работают определенным образом только тогда, когда они соседствуют с другими ячейками».

Элизабет Нойманн, доктор философии, доцент кафедры химии Калифорнийского университета в Дэвисе, утверждает: «Болезни, которые мы когда-то считали однородными, можно классифицировать на подтипы, когда мы получаем больше пространственных мультиомных данных».

На конференции Pathology Visions 2022 (конференция, которая прошла в октябре прошлого года в Лас-Вегасе, штат Невада) Шмид почувствовал волнение по поводу визуализации отдельных молекул в пространственном контексте. Цифровая патология оцифровывает целые образцы на предметных стеклах посредством визуализации всего предметного стекла и использует виртуальную микроскопию и вычислительные методы для раскрытия клинических данных. «Это был первый раз, когда билеты на конференцию были распроданы», — отмечает Шмид. «Лидеры мнений говорят о проникновении в пространство пространственной биологии. Никто еще не знает, как это будет реализовано в повседневной работе, но пространственная мультиомика генерирует много цифровой информации, подходящей для этой области».

Патологи исторически полагались на ткани, фиксированные формалином и залитые парафином (FFPE). Пространственная технология разрабатывается для FFPE, а также для свежезамороженных тканей. Тем не менее, пересмотр устаревших технологий для сложных рабочих процессов требует серьезных преимуществ.

«Если вы посмотрите на ткань под микроскопом глазами, количество информации, которую вы получите, ограничено», — отмечает Свидлер. «Патологи проявили новаторство в окрашивании тканей, так что интересующие молекулы становятся видимыми, что позволяет сделать вывод о болезненных состояниях. Это работает. Вопрос в том, можно ли получить более детальную информацию с помощью пространственной мультиомики».

Выгода для пациентов является основной движущей силой внедрения новых технологий. Использование пространственной мультиомики дает явные преимущества для стратификации пациентов не только в получении большего количества информации для проверки предварительных результатов, но также в получении информации, к которой ранее не было доступа.

«Вы можете использовать комбинацию белков в качестве признака [болезни], но во многих случаях, чтобы понять механизм лечения или прогрессирования заболевания, может быть полезно иметь белок клеточной поверхности вместе с цитокинами и хемокинами, которые могут быть намного лучше. измеряется с помощью РНК», — говорит Джулия Кеннеди-Дарлинг, доктор философии, вице-президент по инновациям Akoya Biosciences.