Spatial Delivery / Consegna spaziale

 

Spatial Delivery.The process of the ENEA patent RM2012A000637 is very useful in this type of application. Consegna spaziale. Il procedimento del brevetto ENEA RM2012A000637 è molto utile in questo tipo di applicazione.


Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa


Spatial omics enables the profiling of a variety of biomolecules with high spatial resolution across the central dogma of molecular biology directly in the natural tissue context. It has emerged as a powerful tool to analyze clinical samples for human biology research, therapeutic discovery, and translational medicine. As one of the fastest growing areas in the biotech industry, spatial omics is poised to drive the next biology revolution with broad impact across life science and medicine.

In this debut special issue of GEN Biotechnology, we are delighted to feature a collection of spatial omics perspectives, reviews, and original research articles capturing the breadth of the field from cancer research to the newest advances in imaging methods.

Lift Off

The historical roots of visualizing biological function date back 300 years with the invention of the compound microscope by Robert Hooke. Individual cells were seen for the first time in a plant leaf, and researchers could already visualize highly heterogeneous cell morphology implicated in distinct functions in various tissue regions. While the modern era of molecular and cell biology associates morphological heterogeneity with differential gene expression, it was the rise of single-cell genomewide gene expression measured by next-generation sequencing (NGS) platforms that allowed for detailed quantification of cellular heterogeneity in gene expression. Further breakthroughs in massively parallel single-cell sequencing via cellular barcoding enabled the gene expression profiling of thousands of single cells, thereby dissecting cell types and states in large cell populations. But despite these major breakthroughs in single-cell omics, analyzing cellular heterogeneity in the tissue context remained a challenge.

Over the past decade, we have witnessed the exponential growth of an emerging field—spatial omics. The goal is to map genomewide biomolecular information pixel-by-pixel in undissociated tissue to yield a holistic view of cell type, state, and function in the native tissue context. Broadly speaking, there are two avenues to achieve this goal—one based on imaging, and the other based on NGS.

Imaging-based spatial omics

Although single-molecule imaging and fluorescence in situ hybridization (FISH) are established techniques, it was not intuitive how to expand them to image genomewide expression. It was the conceptional breakthrough to combine FISH probes, as demonstrated in multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization (MERFISH) and sequential FISH, with repeated hybridization and imaging that eventually led to genomewide spatial gene expression profiling by single-molecule FISH.

Spatial phenotyping at single-cell resolution has become valuable to analyze tumors and the tumor microenvironment (TME). While most high-plex spatial studies have focused on transcriptomic analysis researchers from Akoya Biosciences present a framework for single-cell spatial analysis of proteins to analyze head and neck squamous cell carcinomas, the seventh most common cancer. The authors state that this spatial mapping of the proteome in homeostasis and disease provides applications to identify novel biomarkers, disease stratification, and understand the basis of variable clinical responses. 

NGS-based spatial omics

A landmark paper published by Joakim Lundeberg and colleagues in 2016 in Science demonstrated the use of DNA microarrays (spot size 100 μm) to capture mRNA molecules released from a tissue section that was placed on the slide and permeabilized to allow mRNA molecules to escape. Then, reverse transcription on the slide generates spatially barcoded cDNA that can be pooled, amplified, and profiled using paired-end NGS to read spatially resolved unbiased genomewide gene expression spot-by-spot in a tissue section. This technology was commercialized by 10 × Genomics in 2019 as the Visium Spatial platform, resulting in rapid and wide-spread adoption in a variety of biological and biomedical fields.

The cover of this issue, crafted by talented artist Mon Oo Yee, features one of the most-studied human organs, the brain, and illustrates how spatial omics provides a powerful tool to understand neurodegenerative disorders such as Alzheimer's disease (AD). Researchers from Johns Hopkins University present a roadmap for identifying spatially resolved transcriptional signatures associated with amyloid-beta pathology in postmortem brain tissue from AD patients. The authors state that their data analysis workflow, using the 10 × Visium Spatial Proteogenomics platform, represents a proof-of-principle for the power of multiomic profiling in spatial characterization of molecular dynamics associated with brain pathology.

New Dimensions

Over the past 3 years, the general foundational approach of barcoded solid-phase RNA capture for spatial transcriptomics profiling has been further improved to demonstrate subcellular spatial gene expression mapping (e.g., SeqScope, Stereo-seq, and Pixel-seq). Nevertheless, they all follow the same fundamental principles coined by Lundeberg as “barcoded solid surface for mRNA capture and spatial transcriptomics.” Since 2019, there has been a technically distinct, contrasting approach to spatial omics, one based on spatially defined delivery of DNA barcodes into a fixed and permeabilized tissue to perform deterministic barcoding in tissue for spatial omics sequencing (DBiT-seq). This approach turns out to be highly versatile, which not only demonstrated for the first time spatial multi-omics sequencing (transcriptome and proteins) but also has been further developed to enable spatially resolved epigenome sequencing (i.e., spatial-ATAC-seq and spatial-CUT&Tag) as well as spatial epigenome-transcriptome co-sequencing. This has opened an entirely new dimension in the field of spatial biology.

Given the important role of gene expression profile to determine a cell type or state, spatial transcriptomics is largely synonymous with spatial gene expression mapping. But what is emerging beyond spatial gene expression represents the most exciting frontiers in this field. As noted above, DBiT is unique in its versatility, unlocking a whole new direction in spatial epigenomics. Recently, image-based methods such as MERFISH have also demonstrated targeted detection of epigenetic loci associated with specific histone markers.

Spatial metabolomics is another branch that is poised to provide indispensable information regarding cellular function in relation to diet, aging, and disease. Mass spectrometry imaging allows for near single cell resolution profiling of metabolites such as lipidome in an unbiased manner to differentiate different lipid species. Optical chemical imaging including infrared and stimulated Raman scattering (SRS) imaging is unique in that it can detect select metabolites at an unprecedented subcellular or even nanometer-scale resolution, and it is nondestructive and label free.

Researchers from Duke University present a label-free reflection-mode hyperspectral photoacoustic microscopy (RHS-PAM) system to overcome the limitations of conventional hyperspectral imaging methods, which predominantly rely on fluorescent signatures, limiting their application to nonfluorescent samples. The report illustrates the ability of RHS-PAM to utilize the optical absorption contrast of nucleic acids, proteins, hemoglobin, melanin, and lipids in an array of model organisms, including Caenorhabditis elegans, zebrafish, and mice. RHS-PAM may offer clinicians a more noninvasive method to obtain cellular-level spatial omics, thereby opening new doors to diagnostics and treatments.

Back to spatial mapping of RNA molecules, the life of an RNA molecule is rich and dynamic, far beyond the capacity of spatial gene expression to reveal. Thus, researchers are still grappling with how to map RNA molecules at different stages of their life cycles, their splicing variants, their interaction with proteins, and the regulation mechanism of noncoding RNAs—these are all important questions in cellular and tissue biology. Finally, we would like to know how to map temporal dynamics of biomolecules and cells and how to map them in large 3D tissue structure at genome scale. These are the next frontiers of spatial omics, which may be on the horizon in the following years.

ITALIANO

L'omica spaziale consente la profilazione di una varietà di biomolecole con elevata risoluzione spaziale attraverso il dogma centrale della biologia molecolare direttamente nel contesto dei tessuti naturali. È emerso come un potente strumento per analizzare campioni clinici per la ricerca sulla biologia umana, la scoperta terapeutica e la medicina traslazionale. Essendo una delle aree in più rapida crescita nel settore biotecnologico, l’omica spaziale è pronta a guidare la prossima rivoluzione biologica con un ampio impatto nelle scienze della vita e nella medicina.

In questo numero speciale di debutto di GEN Biotechnology, siamo lieti di presentare una raccolta di prospettive di omica spaziale, recensioni ed articoli di ricerca originali che catturano l’ampiezza del campo, dalla ricerca sul cancro ai più recenti progressi nei metodi di imaging.

Decollo

Le radici storiche della visualizzazione delle funzioni biologiche risalgono a 300 anni fa con l'invenzione del microscopio composto da parte di Robert Hooke. Le singole cellule sono state osservate per la prima volta in una foglia di pianta e i ricercatori hanno già potuto visualizzare una morfologia cellulare altamente eterogenea implicata in funzioni distinte in varie regioni dei tessuti. Mentre l’era moderna della biologia molecolare e cellulare associa l’eterogeneità morfologica all’espressione genica differenziale, è stato l’aumento dell’espressione genica dell’intero genoma di una singola cellula misurata mediante piattaforme di sequenziamento di prossima generazione (NGS) che ha consentito una quantificazione dettagliata dell’eterogeneità cellulare nell’espressione genica. Ulteriori scoperte nel sequenziamento massiccio e parallelo di singole cellule tramite codici a barre cellulari hanno consentito la profilazione dell'espressione genica di migliaia di singole cellule, sezionando così tipi e stati cellulari in popolazioni di grandi cellule. Ma nonostante questi importanti progressi nel campo dell’omica unicellulare, l’analisi dell’eterogeneità cellulare nel contesto dei tessuti è rimasta una sfida.

Negli ultimi dieci anni abbiamo assistito alla crescita esponenziale di un campo emergente: l’omica spaziale. L'obiettivo è quello di mappare le informazioni biomolecolari dell'intero genoma pixel per pixel nel tessuto non dissociato per ottenere una visione olistica del tipo, dello stato e della funzione delle cellule nel contesto del tessuto nativo. In generale, ci sono due strade per raggiungere questo obiettivo: una basata sull’imaging e l’altra basata su NGS.

Omiche spaziali basate sull'imaging

Sebbene l'imaging di singole molecole e l'ibridazione in situ fluorescente (FISH) siano tecniche consolidate, non era intuitivo come espanderle per visualizzare l'espressione dell'intero genoma. È stata la svolta concettuale quella di combinare sonde FISH, come dimostrato nell'ibridazione in situ fluorescente con errore multiplex (MERFISH) e FISH sequenziale, con ibridazione ed imaging ripetuti che alla fine hanno portato alla profilazione spaziale dell'espressione genica su tutto il genoma mediante FISH a molecola singola.

La fenotipizzazione spaziale con risoluzione di singola cellula è diventata preziosa per analizzare i tumori ed il microambiente tumorale (TME). Mentre la maggior parte degli studi spaziali ad alto plesso si sono concentrati sull'analisi trascrittomica, i ricercatori di Akoya Biosciences presentano un quadro per l'analisi spaziale di proteine a singola cellula per analizzare i carcinomi a cellule squamose della testa e del collo, il settimo tumore più comune cancro. Gli autori affermano che questa mappatura spaziale del proteoma nell’omeostasi e nella malattia fornisce applicazioni per identificare nuovi biomarcatori, stratificazione della malattia e comprendere le basi delle risposte cliniche variabili. 

Omiche spaziali basate su NGS

Un articolo fondamentale pubblicato da Joakim Lundeberg e colleghi nel 2016 su Science ha dimostrato l'uso di microarray di DNA (dimensione dello spot 100μm) per catturare le molecole di mRNA rilasciate da una sezione di tessuto posizionata sul vetrino e permeabilizzata per consentire alle molecole di mRNA di fuoriuscire. Quindi, la trascrizione inversa sul vetrino genera cDNA con codice a barre spaziale che può essere raggruppato, amplificato e profilato utilizzando NGS a estremità accoppiate per leggere l'espressione genica imparziale dell'intero genoma risolta spazialmente punto per punto in una sezione di tessuto. Questa tecnologia è stata commercializzata da 10 × Genomics nel 2019 come piattaforma Visium Spatial, con conseguente adozione rapida e diffusa in una varietà di campi biologici e biomedici.

La copertina di questo numero, realizzata dal talentuoso artista Mon Oo Yee, presenta uno degli organi umani più studiati, il cervello, ed illustra come l'omica spaziale fornisca un potente strumento per comprendere i disturbi neurodegenerativi come il morbo di Alzheimer (AD). I ricercatori della Johns Hopkins University presentano una tabella di marcia per identificare le firme trascrizionali risolte spazialmente associate alla patologia da amiloide-beta nel tessuto cerebrale post-mortem di pazienti con AD. Gli autori affermano che il loro flusso di lavoro di analisi dei dati, utilizzando la piattaforma 10 × Visium Spatial Proteogenomics, rappresenta una prova di principio del potere della profilazione multiomica nella caratterizzazione spaziale delle dinamiche molecolari associate alla patologia cerebrale.

Nuove dimensioni

Negli ultimi 3 anni, l'approccio fondamentale generale della cattura dell'RNA in fase solida con codice a barre per la profilazione della trascrittomica spaziale è stato ulteriormente migliorato per dimostrare la mappatura dell'espressione genica spaziale subcellulare (ad esempio, SeqScope, Stereo-seq e Pixel-seq). Tuttavia, seguono tutti gli stessi principi fondamentali coniati da Lundeberg come “superficie solida con codice a barre per la cattura di mRNA e la trascrittomica spaziale”. Dal 2019, esiste un approccio tecnicamente distinto e contrastante alle omiche spaziali, basato sulla consegna spazialmente definita di codici a barre del DNA in un tessuto fisso e permeabilizzato per eseguire codici a barre deterministici nel tessuto per il sequenziamento delle omiche spaziali (DBiT-seq). Questo approccio risulta essere altamente versatile, che non solo ha dimostrato per la prima volta il sequenziamento spaziale multi-omico (trascrittoma e proteine), ma è stato anche ulteriormente sviluppato per consentire il sequenziamento dell'epigenoma risolto spazialmente (cioè, Space-ATAC-seq e Space-Seq). CUT&Tag) così come il co-sequenziamento spaziale epigenoma-trascrittoma. Ciò ha aperto una dimensione completamente nuova nel campo della biologia spaziale.

Dato l'importante ruolo del profilo di espressione genica nel determinare un tipo o stato di cellula, la trascrittomica spaziale è in gran parte sinonimo di mappatura dell'espressione genica spaziale. Ma ciò che sta emergendo oltre l’espressione genica spaziale rappresenta le frontiere più interessanti in questo campo. Come notato sopra, DBiT è unico nella sua versatilità, aprendo una direzione completamente nuova nell’epigenomica spaziale. Recentemente, metodi basati su immagini come MERFISH hanno anche dimostrato il rilevamento mirato di loci epigenetici associati a specifici marcatori istonici.

La metabolomica spaziale è un’altra branca pronta a fornire informazioni indispensabili sulla funzione cellulare in relazione alla dieta, all’invecchiamento ed alle malattie. L'imaging mediante spettrometria di massa consente la profilazione con risoluzione quasi singola di metaboliti come il lipidoma in modo imparziale per differenziare le diverse specie lipidiche. L'imaging chimico ottico, compreso l'imaging a infrarossi e lo scattering Raman stimolato (SRS), è unico in quanto è in grado di rilevare metaboliti selezionati con una risoluzione subcellulare od addirittura su scala nanometrica senza precedenti, ed è non distruttivo e privo di etichette.

I ricercatori della Duke University presentano un sistema di microscopia fotoacustica iperspettrale in modalità riflessione label-free (RHS-PAM) per superare i limiti dei metodi di imaging iperspettrale convenzionali, che si basano prevalentemente su firme fluorescenti, limitando la loro applicazione a campioni non fluorescenti. Il rapporto illustra la capacità di RHS-PAM di utilizzare il contrasto di assorbimento ottico di acidi nucleici, proteine, emoglobina, melanina e lipidi in una serie di organismi modello, tra cui Caenorhabditis elegans, pesce zebra e topi. RHS-PAM può offrire ai medici un metodo più non invasivo per ottenere omiche spaziali a livello cellulare, aprendo così nuove porte alla diagnostica ed ai trattamenti.

Tornando alla mappatura spaziale delle molecole di RNA, la vita di una molecola di RNA è ricca e dinamica, ben oltre la capacità di rivelare l'espressione genica spaziale. Pertanto, i ricercatori sono ancora alle prese con come mappare le molecole di RNA nelle diverse fasi del loro ciclo di vita, le loro varianti di splicing, la loro interazione con le proteine ed il meccanismo di regolazione degli RNA non codificanti: queste sono tutte domande importanti nella biologia cellulare e tissutale. Infine, vorremmo sapere come mappare la dinamica temporale di biomolecole e cellule e come mapparle in grandi strutture tissutali 3D su scala genomica. Queste sono le prossime frontiere dell’omica spaziale, che potrebbero profilarsi all’orizzonte nei prossimi anni.

Da:

https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/genbio.2023.29117.editorial?utm_campaign=Resend+of+GENBIO+FP+Oct+26+2023&utm_content=ReadMore-1&utm_term=&utm_medium=email&utm_source=Adestra

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