Transcriptómica Espacial: Mapeando la Vida

La biología de los organismos multicelulares es inherentemente espacial. Las células no operan de forma aislada; su función y destino están intrínsecamente ligados a su ubicación dentro de un tejido y a sus interacciones con las células vecinas. Comprender esta intrincada "geografía" celular a nivel molecular ha sido un desafío fundamental en las ciencias de la vida. Aquí es donde entra en juego la Transcriptómica Espacial, una familia de métodos innovadores diseñados para capturar el contexto posicional de la actividad transcripcional dentro de un tejido intacto.

A diferencia de las técnicas tradicionales de secuenciación de ARN que disocian las células del tejido, perdiendo así su información espacial, la transcriptómica espacial permite medir qué genes se están expresando (el transcriptoma) y, crucialmente, dónde se encuentran esas moléculas de ARN mensajero (ARNm) dentro de la muestra de tejido. Esto proporciona una visión sin precedentes de la heterogeneidad celular y la organización molecular que define la arquitectura tisular.

¿Para Qué Se Utiliza la Transcriptómica Espacial? Sus Aplicaciones Clave

La principal utilidad de la transcriptómica espacial radica en su capacidad para revelar la distribución espacial de las moléculas de ARNm. Esta información es invaluable para una amplia gama de aplicaciones:

• Revelar la Heterogeneidad Celular: Permite identificar diferentes tipos de células y estados celulares basándose en sus perfiles de expresión génica y ver cómo se agrupan o distribuyen dentro de un tejido.
• Decifrar la Arquitectura Tisular: Ayuda a comprender cómo las células con perfiles de expresión específicos se organizan espacialmente para formar estructuras y compartimentos funcionales dentro de órganos o tejidos complejos.
• Determinar la Distribución Subcelular de Transcritos: Algunas técnicas de mayor resolución pueden incluso mostrar dónde se localizan las moléculas de ARNm dentro de una célula individual, lo que puede indicar la función o el destino de esa proteína.
• Estudiar Interacciones Célula-Célula: Al mapear la ubicación de las células y sus perfiles de expresión, se pueden inferir y estudiar las interacciones moleculares entre células vecinas.
• Investigación en Diversas Áreas Biomédicas: Proporciona información crucial en campos como la embriología (desarrollo de tejidos), la oncología (microambiente tumoral, progresión del cáncer), la inmunología (localización de células inmunes y respuestas), la neuropatología (cambios en enfermedades neurodegenerativas), y la histología y patología en general, permitiendo vincular la morfología del tejido con su estado molecular.
• Vincular Tipos Celulares Moleculares con Contexto Físico: En particular, en órganos complejos como el cerebro, permite mapear los tipos celulares definidos molecularmente a sus ubicaciones exactas, relacionando su identidad genética con su función potencial basada en su posición.

En esencia, la transcriptómica espacial responde a la pregunta fundamental de "¿dónde?" dentro del contexto de la expresión génica, lo que es esencial para comprender completamente la función de las células individuales en organismos multicelulares.

Evolución Histórica: De la Hibridación a la Alta Resolución

La precursora histórica de la transcriptómica espacial es la hibridación in situ (ISH), desarrollada a finales de la década de 1960. La ISH permite detectar la presencia y localización de secuencias específicas de ARN o ADN en tejidos o células fijas, típicamente utilizando sondas marcadas. Aunque revolucionaria para su época, la ISH clásica generalmente solo permitía detectar un número limitado de dianas de ARN a la vez.

Las décadas siguientes vieron avances significativos en las técnicas de ISH, como la ISH de molécula única (smFISH) en los 80 y métodos más recientes como RNAscope, seqFISH, MERFISH y osmFISH en la década de 2010. Estos métodos mejoraron la especificidad, la sensibilidad y la capacidad de multiplexación (detectar más genes simultáneamente) de la ISH.

Paralelamente, surgieron técnicas de microdisección a finales de los 90, como la microdisección por captura láser (LCM), que permitían aislar regiones o células específicas de un tejido para su posterior análisis de ARN (RNA-seq). Estas técnicas permitían obtener perfiles de expresión de áreas seleccionadas, pero aún implicaban la destrucción parcial del tejido o la pérdida de información espacial fina.

El concepto de indexación espacial a gran escala fue explorado a principios de los 90 en el Proyecto Embrión Visible, pero el término "transcriptómica espacial" tal como lo conocemos hoy fue acuñado en 2016 con la publicación de un método innovador que utilizaba matrices de oligonucleótidos barcoded en portaobjetos de vidrio para capturar ARNm difundido desde una sección de tejido y codificar su posición.

Desde entonces, el campo ha explotado, con el desarrollo de numerosas metodologías que se pueden dividir en dos modalidades principales: aquellas basadas en secuenciación de próxima generación para la detección de genes y aquellas basadas en técnicas de imagen avanzada. La resolución espacial, el número de genes que se pueden medir simultáneamente y la compatibilidad con diferentes tipos de muestras (tejido fresco congelado o fijado en formalina e incluido en parafina, FFPE) son características clave que distinguen las diferentes técnicas.

Modalidades y Métodos de la Transcriptómica Espacial

Existe una gran diversidad de métodos dentro de la transcriptómica espacial, cada uno con sus propias fortalezas y limitaciones en cuanto a resolución, rendimiento, número de genes medibles y tipo de muestra compatible. Se pueden agrupar en categorías principales:

Métodos Basados en Microdisección

Estos métodos implican la selección física o virtual de regiones de interés dentro del tejido y el análisis posterior del ARN de esas áreas. Aunque no siempre mantienen la conexión molécula a molécula con la ubicación exacta, preservan el contexto regional.

• Microdisección por Captura Láser (LCM): Permite aislar células o regiones de interés con gran precisión morfológica utilizando un láser. El ARN de las áreas capturadas se analiza posteriormente por RNA-seq (LCM-seq).
• RNA Sequencing de Criosecciones Individuales: Análisis directo del ARN de secciones finas de tejido congelado. Métodos como la Tomografía de ARN (tomo-seq) buscan reconstrucciones 3D a partir de múltiples secciones.
• NanoString GeoMx Digital Spatial Profiler (DSP): Un instrumento comercial que permite perfilar espacialmente ARN y proteínas en secciones de tejido (incluido FFPE) mediante la selección de regiones de interés basadas en la morfología y el uso de códigos de barras fotoclivables.
• TIVA (Transcriptome in vivo analysis): Técnica para capturar ARNm en células vivas dentro de tejido intacto utilizando una etiqueta fotoactivable.

Métodos Basados en Hibridación in situ Fluorescente (FISH)

Estas técnicas visualizan y cuantifican moléculas de ARNm directamente en el tejido utilizando sondas fluorescentes. La clave es la capacidad de multiplexar (detectar muchos genes a la vez) y la alta resolución que pueden alcanzar.

• smFISH (single-molecule FISH): Uno de los primeros métodos para visualizar moléculas de ARN individuales. Mejoras posteriores utilizaron múltiples sondas cortas para una mayor señal.
• RNAscope: Técnica de ISH con un diseño de sonda en forma de Z que amplifica la señal y reduce el ruido de fondo, permitiendo la visualización de ARN de molécula única en diversos tipos celulares.
• seqFISH (sequential fluorescence in situ hybridization): Utiliza múltiples rondas de hibridación y tinción con códigos de barras temporales para identificar diferentes ARNm, preservando el contexto espacial.
• MERFISH (Multiplexed Error-Robust FISH): Mejora la multiplexación de FISH utilizando códigos binarios robustos a errores en múltiples rondas de hibridación, permitiendo medir cientos o miles de especies de ARN simultáneamente con resolución de molécula única.
• NanoString CosMx Spatial Molecular Imager: Una plataforma comercial de alta multiplexación para análisis espacial in situ de ARN y proteínas con resolución celular y subcelular, compatible con FFPE y tejido congelado.

Métodos Basados en Secuenciación in situ

Estas técnicas realizan parte o la totalidad del proceso de secuenciación directamente en el tejido, generando secuencias de ARN (o ADNc) en su contexto espacial original.

• ISS (in situ sequencing): Utiliza sondas padlock y amplificación por círculo rodante (RCA) seguida de secuenciación por ligación o hibridación directamente en secciones de tejido.
• FISSEQ (Fluorescent in situ sequencing): Realiza secuenciación por ligación en ADNc inmovilizado en la matriz celular después de la amplificación por RCA, creando una "biblioteca" 3D de RNA-seq in situ.
• STARmap (Spatially-resolved transcript amplicon readout mapping): Utiliza sondas padlock para amplificar ARNm directamente dentro de un hidrogel polimerizado en la célula, permitiendo la secuenciación in situ y la localización 3D del ARNm.

Métodos Basados en Captura in situ en Matrices

Estas técnicas utilizan portaobjetos con matrices espacialmente barcoded para capturar ARNm que se difunde desde una sección de tejido colocada encima. La posición de cada ARNm capturado se registra mediante el código de barras de la matriz.

• Spatial Transcriptomics (Original): Método pionero que utilizó matrices con manchas de 100 µm de diámetro conteniendo códigos de barras espaciales para capturar ARNm de tejido congelado. Cada mancha capturaba ARNm de múltiples células.
• 10X Genomics Visium: Versión comercial mejorada del método original, con manchas más pequeñas (55 µm) y mayor densidad, logrando una resolución más cercana a la unicelular (típicamente ARNm de 1-10 células por mancha). Compatible con tejido congelado y, en versiones más recientes, con FFPE.
• Slide-seq / HDST (High-Definition Spatial Transcriptomics): Utilizan microesferas con códigos de barras espaciales incrustadas en una superficie para capturar ARNm, logrando alta resolución espacial.
• STOmics Stereo-seq: Técnica de captura in situ con chips de ultra alta densidad (manchas de ~220 nm) para una resolución espacial muy alta y un amplio campo de visión.

Métodos Basados en Reconstrucción in silico

Estos enfoques no capturan directamente la información espacial en el experimento húmedo, sino que la infieren computacionalmente combinando datos de transcriptómica unicelular (sin información espacial) con atlas de expresión espacial existentes (a menudo basados en ISH) del mismo tipo de tejido.

• Reconstrucción usando ISH: Asigna células disociadas a posiciones estimadas basándose en la correlación de sus perfiles de expresión con atlas de ISH.
• DistMap: Algoritmo que mapea datos de secuenciación unicelular a un modelo 3D virtual de un tejido utilizando un atlas de ISH como referencia.

La Promesa de la Transcriptómica Espacial en Neurociencia

La neurociencia es un campo que se beneficia enormemente de la transcriptómica espacial. La función cerebral está fundamentalmente ligada a la organización espacial de sus diversos tipos neuronales y no neuronales, sus proyecciones y sinapsis. El desarrollo y las enfermedades neurológicas a menudo implican cambios en la distribución y el estado de las células en regiones cerebrales específicas.

Las recientes décadas han visto un gran avance en la identificación de tipos celulares moleculares en el cerebro gracias a la transcriptómica unicelular. Sin embargo, para comprender plenamente cómo funcionan estos tipos celulares, es crucial saber dónde se encuentran, cómo interactúan y cómo su ubicación se relaciona con su morfología, fisiología y papel en los circuitos neuronales.

La transcriptómica espacial permite vincular directamente la identidad molecular de una célula (su transcriptoma) con su ubicación física en el tejido cerebral. Esto es vital para:

• Mapear la distribución exacta de los tipos celulares moleculares en diferentes regiones cerebrales.
• Identificar nichos celulares específicos y sus microambientes moleculares.
• Estudiar los cambios espaciales en la expresión génica durante el desarrollo cerebral, el envejecimiento o en modelos de enfermedades neurológicas como el Alzheimer, el Parkinson o el cáncer cerebral.
• Relacionar la organización molecular de sinapsis y dendritas con la función neuronal a nivel subcelular (con técnicas de alta resolución).

Al proporcionar un mapa molecular del cerebro que preserva su intrincada arquitectura, la transcriptómica espacial está abriendo nuevas vías para comprender la complejidad de este órgano y desarrollar terapias dirigidas a tipos celulares o regiones específicas.

Comparación de Métodos Seleccionados

La elección del método de transcriptómica espacial depende de los objetivos de la investigación, el tipo de muestra y los recursos disponibles. Aquí se comparan brevemente algunos ejemplos representativos de diferentes categorías:

Esta tabla ilustra el compromiso entre la resolución espacial, el número de genes que se pueden medir y la compatibilidad con el tipo de muestra. Métodos como Visium o Stereo-seq ofrecen el transcriptoma completo con resolución a nivel de grupo de células o casi unicelular, mientras que MERFISH o smFISH permiten resolución unicelular o subcelular para un panel de genes seleccionado.

Preguntas Frecuentes sobre Transcriptómica Espacial

1. ¿Qué diferencia hay entre la transcriptómica espacial y la transcriptómica unicelular?
   La transcriptómica unicelular mide el transcriptoma de células individuales, pero generalmente requiere disociar el tejido, perdiendo información sobre la ubicación original de las células. La transcriptómica espacial mide el transcriptoma (o un panel de genes) mientras preserva la estructura del tejido, indicando dónde se encuentra cada transcrito o célula con un perfil genético particular.
2. ¿Puede la transcriptómica espacial analizar cualquier tipo de tejido?
   La mayoría de las técnicas se han desarrollado y optimizado para tejidos de mamíferos (ratón, humano), pero se están adaptando para otros organismos. La preparación de la muestra (fresco congelado vs. FFPE) es crucial y no todas las técnicas son compatibles con ambos tipos. FFPE es más desafiante debido a la degradación del ARN.
3. ¿Cuántos genes se pueden medir simultáneamente?
   Varía enormemente según la técnica. Algunas técnicas basadas en ISH o secuenciación in situ pueden medir paneles de cientos o miles de genes, mientras que las técnicas basadas en captura in situ (como Visium o Stereo-seq) pueden medir prácticamente todo el transcriptoma.
4. ¿Cuál es la resolución espacial?
   También varía significativamente. Puede ir desde regiones de cientos de micrómetros (varias células) hasta resolución unicelular o incluso subcelular (menos de 1 micrómetro), dependiendo de la técnica utilizada. La búsqueda de una mayor resolución espacial es un área activa de investigación.
5. ¿Es posible estudiar proteínas además de ARN?
   Sí, algunas plataformas como NanoString GeoMx DSP o NanoString CosMx permiten el perfilado espacial de proteínas además de ARN en la misma muestra.

En conclusión, la transcriptómica espacial representa un avance fundamental en nuestra capacidad para estudiar la biología de los tejidos. Al añadir la dimensión espacial a la información transcriptómica, está desbloqueando nuevos niveles de comprensión sobre la organización celular, la función tisular y los mecanismos de enfermedad en campos que van desde el desarrollo y la inmunología hasta el cáncer y, de manera muy destacada, la neurociencia.

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