Экспрессию генов удалось проанализировать в отдельных клетках

 мотонейрон спинного мозгамотонейрон спинного мозга

Шведские ученые разработали методику, позволяющую выделять из образца ткани отдельные клетки и анализировать в них экспрессию генов. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Communications.

Сотрудники Каролинского института использовали комбинацию двух методов: лазерной захватывающей микродиссекции (ЛЗМ, LCM) и полного транскриптомного анализа с помощью технологии секвенирования РНК Smart-seq2. Принцип ЛЗМ заключается в том, что с помощью микроскопа в образце ткани выбирают интересующую клетку, после чего образец накрывают прозрачной пленкой и лазером «приклеивают» к ней интересующую клетку, не разрушая ее. Smart-seq2 позволяет синтезировать на основе матричных РНК (мРНК) единственной клетки полноразмерные комплементарные ДНК (кДНК), которые затем усиливают методом ПЦР и секвенируют.

Сочетание ЛЗМ с анализом транскриптома использовали и ранее, однако такие методики требовали от 200 до 4000 клеток для получения достаточного количества РНК для анализа. Однако в ряде случаев необходимо оценить разницу в экспрессии генов между отдельными схожими клетками в небольшом образце ткани. Применение Smart-seq2 и нескольких усовершенствований комбинированной методики позволило ученым с достаточной точностью оценить транскриптом единичных клеток.

В ходе работы исследователи приготовили 12-микрометровые срезы ткани спинного мозга новорожденных мышат и визуализировали в них двигательные нейроны специальным красителем. При этом они успешно использовали не стандартный дорогостоящий набор реактивов, а фиксировали клетки обычным обезвоженным этанолом. Выделенные с помощью ЛЗМ отдельные клетки подвергали прямому лизису гипотоническим раствором и без экстракции и очистки РНК, необходимых для стандартных методик секвенирования, проводили Smart-seq2.

 

9587b24aea774c593291fe60d4de4bb3Схема проведения LCM-seq Susanne Nichterwitz et al, Nature Communications, 2016 

 

Эксперимент начали со 120 нейронов, постепенно снижая их количество до 50, 30, 10, 5, 2 и 1 клетки. Выяснилось, что выход кДНК при использовании прямого лизиса 50, 30 и 10 клеток сопоставим с результатами экстракции РНК и даже позволяет выделить из единицы образца в среднем больше генов (по мнению исследователей, это происходит из-за потери части генетического материала в ходе очистки РНК). Более того, новая методика, названная LCM-seq, обеспечила уровень успешного полнотранскриптомного анализа в 62 процента для одной клетки, 81 процент для двух клеток и 100 процентов для образцов, содержащих пять и более клеток.

Эффективность LCM-seq подтвердили, выявив с ее помощью разницу в экспрессии генов у близких по структуре и функциям двигательных нейронов из разных участков спинного мозга мыши. После этого, используя методику, ученые успешно определили разницу транскриптомов схожих мотонейронов из посмертных образцов спинного мозга больных боковым амиотрофическим склерозом, а также черной субстанции и вентральной покрышечной области головного мозга пациентов с болезнью Паркинсона.

Таким образом, LCM-seq подходит для анализа экспрессии генов в отдельных клетках даже в крайне малых или частично разложившихся образцах тканей, пишут исследователи. Один из них, Цяолинь Дэн (Qiaolin Deng), отметил, что она проще, дешевле и обладает гораздо большей чувствительностью и воспроизводимостью, чем существующие методики. По мнению ученых, их разработка может найти широкое применение в различных областях биологии и медицины, в том числе в изучении развития рака и идентификации его биомаркеров.

11.07.2016 Источник: Олег Лищук nplus1.ru

Image

Оцифровка пользователя, Моделирование, 3D-визуализация.

Создание подробной цифровой копии на основе данных из медкарты.

Анализ данных. Исправление показателей организма.

Image

Взаимодействие цифровых профилей с целью улучшения показателей.

Обмен знаниями, проведение общих исследований.

Загрузка личного аватара в 3D мир. Игрификация, соревнования.

Image

В разработке

  • Официальная страница о медицинских чат-ботах на сайте Сверхчеловечество.рф
  • Подробности разработки чат-бота для проекта "Карта управления возрастом" (для партнеров и разработчиков) здесь:
Image

Обзор мировых разработок по хранению данных в разработке

Хранилище данных для Электронной Медицинской Карты Управления Возрастом в разработке

Материалы по теме:

Image

Основное взаимодействие планируется производить посредством Социальной сети:

Также существует множество специализированных телемедицинских сервисов:

Image

Данный раздел находится в разработке и будет доступен после запуска Электронной медицинской Карты Управления Возрастом:

Image

Основной материал сайта по теме искусственного интеллекта в медицине здесь:

На основе данной статьи будет определяться разработчик искусственного интеллекта для данной системы управления возрастом.

Image

ВАШ ЛИЧНЫЙ ВКЛАД В БОРЬБУ СО СТАРЕНИЕМ

Скооперируйтесь с тысячами других участников и создайте любой проект в области антистарения, проведите научные исспедования

Площадка для создания и финансирования проектов. Официальная страница сайта Сверхчеловечество.рф для сбора средств на ускорение прогресса в области омоложения:

Image
Image

Основная страница сайта Сверхчеловечество.рф о создании и участии в клинических испытаниях терапий антистарения и отката возраста организма здесь: