Translatomica con RIBOmap: lo strato multiomico mancante nella biologia spaziale 3D / Translatomics With RIBOmap: The Missing Multiomic Layer in 3D Spatial Biology
La vera biologia spaziale tridimensionale (3D) fornisce una visione più fisiologicamente rilevante della biologia dei tessuti e delle interazioni cellulari rispetto alle tecniche convenzionali di biologia spaziale a singola cellula o bidimensionale (2D) di tessuti sottili.
Grazie all'imaging di sezioni di tessuto spesse fino a 100 micron, è ora possibile analizzare le cellule all'interno di tessuto intatto, consentendo ai ricercatori di esaminare più strati cellulari intatti preservando al contempo l'architettura del tessuto. Estendendo l'analisi 3D per includere diversi strati multiomici, gli scienziati possono – per la prima volta – ottenere un quadro completo della biologia tissutale che comprenda trascrittoma, traslatoma, proteoma e morfoloma.
La traslatomica colma il divario tra l'espressione dell'mRNA e quella delle proteine.
La translatomica colma il divario tra i livelli statici di mRNA e proteine nelle cellule utilizzando l'mRNA legato ai ribosomi come indicatore della traduzione proteica attiva, rilevando i trascritti che sono effettivamente in fase di traduzione.
La mappatura dell'mRNA legato ai ribosomi (RIBOmap), una tecnologia di mappatura traslatomica 3D, contribuisce ad una comprensione più completa dei sistemi biologici sani e malati. RIBOmap fornisce una visione attiva della produzione proteica a livello di singola cellula, utilizzando l'mRNA legato ai ribosomi come indicatore dell'espressione proteica. Ciò rappresenta un significativo progresso nella comprensione della produzione proteica, contestualizzando la traduzione localizzata ad alta risoluzione spaziale.
Esiste una forte correlazione tra i dati di profilazione ribosomiale ed i dati proteomici consolidati in tipi cellulari corrispondenti, ed i dati RIBOmap correlano analogamente con i dati proteomici sia nelle cellule in coltura che nel tessuto cerebrale.
Se combinato con STARmap ( mappatura della lettura degli ampliconi di trascrizione con risoluzione spaziale ), che rileva l'RNA in sezioni di tessuto spesse e intatte con risoluzione subcellulare, RIBOmap aggiunge un livello multiomico complementare all'analisi dell'espressione genica.
Applicazioni di RIBOmap nella ricerca traslazionale
Analizzando gli mRNA legati ai ribosomi, RIBOmap consente di caratterizzare la regolazione traslazionale specifica per regione subcellulare e tissutale, fornendo informazioni più approfondite sull'espressione proteica. Studi iniziali condotti con RIBOmap hanno identificato modelli spaziali differenziali di traduzione a livello subcellulare nelle cellule gliali e nei neuroni in diverse regioni cerebrali.
Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato RIBOmap per identificare la traduzione proteica subcellulare localizzata nel corpo cellulare rispetto ai processi dei neuroni. In un modello murino di schizofrenia, RIBOmap ha dimostrato che i livelli ridotti di proteine sinaptiche chiave sono determinati da un meccanismo di controllo della traduzione piuttosto che da una diminuzione dei livelli di mRNA.
Applicazioni emergenti di RIBOmap
L'analisi 2D tradizionale spesso oscura l'eterogeneità dei tessuti, alimentando la domanda di strumenti 3D in grado di catturare la vera complessità biologica di volumi di tessuto intatti. Oltre alle applicazioni sopra menzionate, prevediamo che RIBOmap venga utilizzato insieme ad altri strumenti per comprendere meglio la biologia dell'RNA nel contesto della salute e della malattia.
Comprendere le relazioni spaziali all'interno del microambiente tumorale è fondamentale per far progredire la ricerca oncologica, dove l'architettura tissutale e la segnalazione localizzata determinano il comportamento cellulare e la progressione della malattia. Il campo oncologico è pronto a sfruttare RIBOmap per ampliare i dati di traslatomica 2D e di trascrittomica 3D.
STARmap è stato utilizzato per studiare il carcinoma squamocellulare cutaneo umano, mappando i modelli di adiacenza cellula-cellula che hanno rivelato una risposta immunitaria antitumorale localizzata, guidata dall'interazione tra le cellule di Langerhans e i cheratinociti specifici del tumore. Le analisi su tessuti sottili non riescono a cogliere questo modello, poiché non possono tenere conto delle cellule adiacenti assialmente, interrompendo di fatto il contesto tridimensionale del vicinato cellulare. L'integrazione di RIBOmap, un'analisi su tessuti spessi, accelererebbe notevolmente tali studi.
RIBOmap trova applicazione anche nella valutazione dell'efficacia delle terapie cellulari e geniche. In combinazione con STARmap, può essere utilizzato per valutare le terapie con cellule CAR-T , individuando popolazioni cellulari rare all'interno di ampi volumi di tessuto e monitorando l'attività delle cellule CAR-T attraverso la traduzione dei recettori ricombinanti. RIBOmap può essere impiegato anche per valutare l'efficacia della modulazione della traduzione mediata da oligonucleotidi antisenso (ASO), dei vaccini a mRNA e delle terapie geniche , come l'editing genetico basato su CRISPR. Ad esempio, uno studio ha dimostrato l'utilizzo di STARmap e RIBOmap per valutare la stabilità e la durata delle terapie basate su CRISPR nel fegato.
Conclusione
RIBOmap può essere sfruttato in numerose applicazioni di ricerca traslazionale per fornire un quadro più completo della biologia tissutale. Questo metodo consente di rilevare gli mRNA attivamente tradotti in 3D, offrendo informazioni sugli eventi di traduzione spazialmente risolti e un indicatore ad alta complessità della produzione proteica.
ENGLISH
Could translatomics be the missing piece needed to unlock the full potential of 3D spatial biology?
True three-dimensional (3D) spatial biology provides a more physiologically relevant view of tissue biology and cellular interactions than conventional single-cell or two-dimensional (2D) thin-tissue spatial biology techniques.
By imaging thick tissue sections up to 100 microns, cells can now be analyzed within intact tissue, allowing researchers to interrogate multiple intact cell layers while preserving tissue architecture. By extending 3D analysis to include several multiomic layers, scientists can—for the first time—obtain a complete picture of tissue biology encompassing the transcriptome, translatome, proteome, and morpholome.
Translatomics bridges the gap between mRNA and protein expression
Translatomics bridges the gap between static levels of mRNA and protein in cells by using ribosome-bound mRNA as a proxy for active protein translation—detecting transcripts that are actively being translated.
Ribosome-bound mRNA mapping (RIBOmap), a 3D translatomic mapping technology, advances efforts to build a more comprehensive understanding of healthy and diseased biological systems. RIBOmap provides an active view of protein production at the single-cell level, using ribosome-bound mRNA as a proxy for protein expression. This marks a significant advancement in understanding protein production by contextualizing high-plex spatially resolved localized translation.
There is a strong correlation between established ribosome profiling and proteome datasets in matched cell types, and RIBOmap data likewise correlates with proteome data in both cultured cells and brain tissue.
When combined with STARmap (spatially-resolved transcript amplicon readout mapping), which detects RNA in intact, thick tissue sections at subcellular resolution, RIBOmap adds a complementary multiomic layer to gene expression analysis.
Applications of RIBOmap in translational research
By analyzing ribosome-bound mRNAs, RIBOmap enables the characterization of subcellular and tissue region–specific translational regulation, providing deeper insights into protein expression. Initial studies using RIBOmap identified differential spatial patterns of translation at the subcellular level in glia and neurons across different brain regions.
For example, researchers used RIBOmap to identify subcellular localized protein translation in the cell body versus processes of neurons. In a mouse model of schizophrenia, RIBOmap demonstrated* that decreased levels of key synaptic proteins are driven by a translational control mechanism rather than decreased mRNA levels.
Emerging applications of RIBOmap
Traditional 2D analysis often obscures tissue heterogeneity, driving demand for 3D tools that can capture the true biological complexity of intact tissue volumes. Beyond the applications mentioned above, we envision RIBOmap being used alongside other tools to better understand RNA biology in the context of health and disease.
Understanding spatial relationships within the tumor microenvironment is critical for advancing oncology research, where tissue architecture and localized signaling dictate cellular behavior and disease progression. The oncology field is poised to leverage RIBOmap to extend upon both 2D translatomics and 3D transcriptomics data.
STARmap has been leveraged to study human cutaneous squamous cell carcinoma, mapping patterns of cell‒cell adjacency that uncovered a localized anti-tumor immune response driven by the interaction between Langerhans cells and tumor-specific keratinocytes. Thin-tissue analyses fail to capture this pattern as they cannot account for axially adjacent neighbors, effectively severing the 3D context of the cellular neighborhood. The integration of thick-tissue RIBOmap would greatly accelerate such studies.
RIBOmap also has applications in evaluating the efficacy of cell and gene therapies. In combination with STARmap, it can be used to assess CAR-T cell therapies by detecting rare cell populations within large tissue volumes and monitoring CAR-T activity via translation of recombinant receptors. RIBOmap can also be used to assess the efficacy of antisense oligonucleotide (ASO)-mediated modulation of translation, mRNA vaccines, and gene therapies such as CRISPR-based gene editing. For example, a study demonstrated the use of STARmap and RIBOmap to assess the stability and durability of CRISPR-based therapeutics in the liver.
Conclusion
RIBOmap can be leveraged across many translational research applications to provide a more comprehensive picture of tissue biology. This method allows for the detection of actively translated mRNAs in 3D, providing insight into spatially resolved translation events and a high-plex proxy for protein production.
Da:
https://www.technologynetworks.com/drug-discovery/articles/translatomics-with-ribomap-the-missing-multiomic-layer-in-3d-spatial-biology-414371
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