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El software de análisis de datos en GeoMx DSP permite una fácil visualización e interpretación de los datos. Se pueden mostrar imágenes de alta resolución junto a datos de perfil cuantitativo, lo que permite la interacción con cualquier conjunto de datos en tiempo real.

¿Cómo funciona GeoMx DSP?

El ensayo se basa en sondas de ARN combinadas con marcadores oligonucleótidos fotoescindibles. Después de la hibridación de sondas a secciones de tejido fijado con formalina e incrustado en parafina (FFPE), los marcadores oligonucleótidos se liberan desde secciones separadas y seleccionadas del tejido a través de la exposición a rayos UV. Los marcadores liberados se cuantifican utilizando la secuenciación de ARN o un ensayo nCounter estándar y los recuentos se aplican nuevamente a la ubicación del tejido, lo que permite generar un perfil digital con resolución espacial de una gran cantidad de analitos.1

Pasos 1. Tinción 2. Selección de ROI 3. Clivaje UV 4. Recogida y distribución 5. Se muestra el recuento cronológicamente. Se muestran ilustraciones del proceso


Aplicaciones de GeoMx DSP2

  • Para descubrir biomarcadores que predigan una respuesta terapéutica
  • Para describir distintas regiones o tipos de células dentro del microambiente tumoral
  • Para descubrir el mecanismo de acción de un fármaco
  • Para explorar qué genes resultan afectados por un fármaco en componentes específicos de un tejido
  • Para revelar subtipos moleculares de enfermedades
  • Para entender los mecanismos y la progresión de una enfermedad
  • Para estudiar modelos preclínicos

Technical spotlight

Explorar la heterogeneidad del tejido a través del análisis transcriptómico espacial

With the goal of understanding and improving anti-tumor immune response in the TME, we used the GeoMx® DSP platform to examine the effects of anti-mPD-1 therapy on CD45+ immune cells and PanCK+ tumor cells within the TME of the subcutaneous (SC) MC38-NCI.TD1 murine colon carcinoma model.

Read the spotlight

 

Ventajas de GeoMx DSP

Resolución espacial

Proporciona información espacial de alta resolución, lo que permite a los investigadores analizar patrones de expresión génica a nivel celular y subcelular dentro de tejidos complejos. Este contexto espacial es fundamental para entender la organización funcional y las interacciones entre los diferentes tipos de células.

Análisis multiplexado

Es compatible con el análisis multiplexado, lo que permite la medición simultánea de hasta más de 21.000 RNA objetivos. Esta eficiencia no solo permite ahorrar tiempo y recursos, sino que también brinda una visión más integral del panorama molecular, lo que facilita un entendimiento holístico de los patrones de expresión génica.

Heterogeneidad celular

A diferencia del análisis masivo de ARN, GeoMx DSP permite la identificación y descripción de tipos de células individuales dentro de una muestra de tejido. Esto resulta valioso especialmente en tejidos heterogéneos como tumores, donde entender los patrones específicos de expresión de diferentes poblaciones de células es fundamental para la medicina de precisión y el descubrimiento de biomarcadores.

Compatibilidad con tecnologías existentes

Diseñado para ser compatible con otras técnicas de análisis molecular, incluida la secuenciación de ARN tradicional. La integración homogénea permite a los investigadores combinar la información espacial con datos genómicos de alto rendimiento, lo que ofrece un análisis más integral y complementario.

Conocimientos sobre arquitectura del tejido

Ofrece un mapa detallado de la expresión génica dentro de la arquitectura del tejido, lo que brinda conocimientos sobre la organización y la estructura de las muestras biológicas. Esta información es crucial para descubrir las relaciones espaciales y entender de qué manera la expresión génica varía en diferentes regiones de un tejido.

Paneles personalizables

Los investigadores pueden elaborar paneles personalizados para encontrar genes específicos o vías de interés y diseñar experimentos de GeoMx DSP con el fin de cumplir los requisitos particulares de sus estudios. Esta flexibilidad mejora la versatilidad de la plataforma para una amplia variedad de aplicaciones de investigación.

Descubrimiento de biomarcadores

El enfoque con resolución espacial de GeoMx DSP mejora el descubrimiento de biomarcadores asociados a nivel espacial, que pueden pasar desapercibidos en el análisis masivo de ARN. Esta capacidad es esencial para identificar posibles dianas terapéuticas y marcadores diagnósticos para enfermedades.

Relevancia clínica

La habilidad para analizar muestras clínicas, incluidos tejidos FFPE, hace que tenga suma relevancia en investigaciones traslacionales y estudios clínicos. Esta característica amplía el impacto potencial de GeoMx DSP en el desarrollo de herramientas de diagnóstico y medicina personalizada.

Análisis de células únicas

Permite la resolución de células únicas, lo que facilita el estudio de los perfiles de expresión génica individuales de células únicas. Este nivel de granularidad es especialmente valioso para descifrar la complejidad de los sistemas biológicos y puede conducir a intervenciones terapéuticas más precisas y orientadas.

Herramientas de visualización de datos

La plataforma está equipada con herramientas de visualización de datos de avanzada que facilitan la interpretación de datos de expresión génica espacial. Los investigadores pueden crear mapas detallados y representaciones visuales que ayuden al análisis intuitivo e integral de las complejas muestras biológicas.

Preguntas frecuentes sobre GeoMx DSP

GeoMx DSP ofrece ventajas distintivas con respecto al análisis masivo de ARN de todo el tejido, lo que revoluciona el campo de la genómica espacial. A diferencia del análisis masivo de ARN, GeoMx DSP permite a los investigadores analizar minuciosamente tejidos biológicos complejos en una resolución espacial, con lo cual se puede proporcionar un mapa detallado de la expresión génica dentro del contexto de la arquitectura del tejido. Este enfoque con resolución espacial permite un entendimiento más preciso de la heterogeneidad celular y las interacciones dentro de una muestra, lo que ofrece conocimientos sobre la organización espacial de los patrones de expresión génica. Al preservar el contexto espacial, GeoMx DSP permite la identificación de perfiles de expresión específicos de células y biomarcadores asociados a nivel espacial que pasarían desapercibidos en el análisis masivo de ARN. Además, GeoMx DSP es especialmente valioso para estudiar muestras heterogéneas, como tumores, donde la información espacial es crucial para descifrar el complejo panorama molecular. En general, GeoMx DSP representa un avance potente en la investigación genómica, lo que ofrece un entendimiento más integral y matizado de los sistemas biológicos comparado con el análisis masivo tradicional de ARN.

La citometría de flujo es el método estándar de oro para el análisis de los efectos producidos por la inmunoterapia en las células inmunológicas del tumor. Sin embargo, una limitación inherente a este ensayo es que la citometría de flujo no puede diferenciar células inmunológicas activadas en diferentes compartimentos del microambiente tumoral (TME). Debido a la naturaleza heterogénea del TME, es importante visualizar y examinar las células inmunológicas que están en contacto estrecho con células diana tumorales. Las respuestas inmunomoduladoras de las células inmunológicas que están en contacto con las células tumorales no se pueden esclarecer mediante el uso de citometría de flujo. Con GeoMx DSP, podemos seleccionar tipos de células específicas en regiones de interés (ROI) que se identifican mediante el uso de marcadores morfológicos y analizar respuestas inmunomoduladoras específicas de las ROI y las células.

  • Células tumorales
    • Células madre cancerosas
    • Células cancerosas metastásicas
    • Células cancerosas inactivas
    • Células cancerosas con alto contenido de PanCK
    • Células cancerosas con bajo contenido de PanCK
    • Células cancerosas apoptóticas
    • Células cancerosas necróticas
  • Células inmunológicas
    • Células T: CD4+, CD8+ y Treg
    • Células CAR T
    • Células B: Breg
    • Células NK
    • Células supresoras derivadas de mieloides
    • Macrófagos asociados a tumores: M1, M2
    • Neutrófilos asociados a tumores: N1, N2
    • Células dendríticas
  • Células estromales
    • Células endoteliales tumorales
    • Pericitos
    • Fibroblastos asociados al cáncer
    • Células madre mesenquimales
    • Adipocitos asociados a tumores
    • Células estrelladas
  • Vasos sanguíneos
  • Vasos linfáticos
  • Tejidos/células receptoras normales
  • Matriz extracelular
  • Exosomas

Pueden ser tejidos FFPE o placas FFPE. También podemos preparar las placas si está llevando a cabo su estudio in vivo con nosotros.

  • El organismo huésped y el organismo de modelo tumoral que se utilizará
  • La cantidad de placas a procesar y analizar por el sistema DSP
  • Los marcadores morfológicos y panel(es) de mARN
  • La cantidad de ROI por placa
  • De qué manera se elegirán y generarán las ROI
  • Si se segmentarán las ROI
  • Qué cantidad de análisis de datos se necesitará (se puede decidir al finalizar el estudio)

  • Los cambios en genes específicos se pueden analizar de forma más exhaustiva para:
    • Encontrar biomarcadores nuevos
    • Determinar de qué manera el tratamiento afectó biomarcadores específicos
    • Encontrar nuevos oncogenes o genes supresores de tumores
    • Encontrar objetivos farmacológicos
    • Determinar si/cómo el tratamiento afectó genes objetivo específicos
  • Los cambios en genes específicos se pueden analizar de forma más exhaustiva para determinar:
    • Cómo responden las vías de señalización específicas al tratamiento
    • Qué tipos de células responden al tratamiento
    • Cómo resultan afectadas las ubicaciones específicas dentro del microambiente tumoral por el tratamiento
    • Qué componentes celulares/moleculares intervienen en la eficacia o el fracaso del fármaco

Referencias

  1. National Cancer Institute’s Center for Cancer Research. NanoString GeoMX Digital Spatial Profiler (DSP). https://genomics.ccr.cancer.gov/ncounter-geo-mx-digital-spatial-profiling/
  2.  GeoMx® Digital Spatial Profiler. NanoString. https://nanostring.com/products/geomx-digital-spatial-profiler/geomx-dsp-overview/

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