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05 sep 2020 - 09 sep 2020
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Técnica de secuenciación de ADN descubre la diversidad genética de los tumores cancerosos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Jul 2020
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Imagen: Análisis del número de copias de una sola célula: la solución de cromo de una sola célula CNV, proporciona una solución integral y escalable para revelar la heterogeneidad del genoma y comprender la evolución clonal (Fotografía cortesía de 10X Genomics).
Imagen: Análisis del número de copias de una sola célula: la solución de cromo de una sola célula CNV, proporciona una solución integral y escalable para revelar la heterogeneidad del genoma y comprender la evolución clonal (Fotografía cortesía de 10X Genomics).
La capacidad de secuenciar el genoma de un tumor ha revolucionado el tratamiento del cáncer al identificar los promotores del cáncer a nivel molecular. Sin embargo, comprender la diversidad genética de las células individuales dentro de un tumor y cómo eso podría afectar la progresión de la enfermedad se mantiene como un desafío, debido a las limitaciones actuales de la secuenciación genómica.

El paradigma estándar es la secuenciación masiva de ADN genómico derivado de millones de células heterogéneas. En la secuenciación masiva, la capacidad de resolver la subclonalidad se confunde al depender de la inferencia indirecta, lo que, con frecuencia, resulta en una vista de conjunto dominada por el clon mayoritario. Los métodos para secuenciar el ADN de células individuales usando enfoques de secuenciación de próxima generación a menudo han sido laboriosos o limitados a multiplexar cientos de células o núcleos.

El biólogo molecular de la Facultad de Medicina Keck (Los Ángeles, CA, EUA) y sus colegas, realizaron una secuenciación superficial de una sola célula de ADN genómico a través de 1.475 células desde una línea celular, COLO829, hasta resolver la complejidad general y la clonalidad. Esta línea tumoral de melanoma se caracterizó previamente por múltiples tecnologías y es un punto de referencia para evaluar las alteraciones somáticas. Luego, las células se analizaron y se clasificaron en un citómetro de flujo usando excitación a 488 nm y activación de emisión verde en las células en la fase G1 del ciclo celular. Las células se contaron después de la clasificación para garantizar una concentración exacta.

Los científicos utilizaron una técnica emergente llamada “análisis del número de copias de células únicas”, desarrollado por 10X Genomics (Pleasanton, CA, EUA) con métodos novedosos de análisis que integraron estos resultados con los de los métodos históricos. La suspensión unicelular se procesó utilizando una solución de cromo CNV unicelular (10× Genomics). Las bibliotecas de secuenciación se cuantificaron mediante qPCR antes de la secuenciación en la plataforma Illumina (San Diego, CA, EUA) mediante la química NovaSeq S4 con 2 × 100 lecturas de pares. Las lecturas de pares se procesaron con la versión 1.0 de la línea de producción de ADN Cell Ranger de 10 × Genomics. Las células CNV unicelulares se extrajeron de un archivo BED generado por el Cell Ranger DNA Pipeline para 1.373 códigos de barras celulares.

El equipo informó que después de la secuenciación de células individuales poco profundas, primero identificaron al menos cuatro subclones principales mediante análisis discriminante de los componentes principales de los datos del número de copias de células individuales. Con base en el análisis de agrupamiento, el punto de ruptura y la pérdida de heterocigosidad de los datos agregados de los subclones, identificaron distintos eventos distintivos que se validaron dentro de la secuenciación masiva y el cariotipo espectral.

Enrique Velázquez-Villarreal, autor principal y profesor asistente de genómica traslacional, dijo: “En lugar de analizar el ADN del tejido que es el promedio de miles de células, analizamos el ADN individual de cerca de 1.500 células en un solo ensayo. Al estudiar el cáncer con esta resolución más alta, podemos descubrir información que la secuenciación masiva de baja resolución pasa por alto”. El estudio fue publicado el 25 de junio de 2020 en la revista Nature Communications Biology.

Enlace relacionado:
Facultad de Medicina Keck
10X Genomics


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