Proteómica espacial en muestras tridimensionales intactas

Área de la Ciencia:

• Biotecnología
• Proteomía
• La neurociencia

Sus antecedentes:

• El perfil molecular espacial es crucial para comprender las funciones celulares en la salud y la enfermedad.
• Los métodos existentes carecen de la capacidad para el análisis molecular de grandes muestras biológicas con imágenes en 3D.
• Existe la necesidad de tecnologías que puedan analizar la distribución espacial de las moléculas dentro de órganos u organismos enteros.

Objetivo del estudio:

• Introducir DISCO-MS, una nueva tecnología para el perfil molecular espacial de órganos y organismos enteros en 3D.
• Demostrar la capacidad de DISCO-MS para generar datos proteómicos de alta calidad a partir de tejidos eliminados y no eliminados.
• Aplicar DISCO-MS para investigar cuestiones biológicas complejas en neurociencia y enfermedades cardiovasculares.

Principales métodos:

• DISCO-MS integra la limpieza de tejidos, las imágenes en 3D, el análisis de aprendizaje profundo, la extracción robótica y la espectrometría de masas de ultra alta sensibilidad.
• El sistema DISCO-bot automatiza el muestreo de tejidos para el análisis proteómico.
• Los datos proteómicos de DISCO-MS se compararon con los métodos tradicionales que utilizan tejidos de roedores y humanos.

Principales resultados:

• DISCO-MS generó con éxito datos de proteoma comparables a los de las muestras no limpiadas.
• La tecnología se utilizó para mapear la activación de la microglía en modelos de lesión cerebral.
• DISCO-MS caracterizó placas de beta amiloide en modelos de enfermedad de Alzheimer y analizó la heterogeneidad de las células inmunes en cuerpos de ratón intactos y placas aórticas humanas.

Conclusiones:

• DISCO-MS proporciona un análisis imparcial del proteoma de muestras preclínicas y clínicas completas después de la obtención de imágenes 3D.
• Esta tecnología abre nuevas vías para identificar marcadores diagnósticos y objetivos terapéuticos en enfermedades complejas.
• DISCO-MS facilita una comprensión más profunda de la heterogeneidad de los tejidos y los mecanismos de la enfermedad a nivel espacial.