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Le logiciel d'analyse de données de DSP GeoMx offre une visualisation et une interprétation faciles des données. Les images en haute résolution peuvent être affichées aux côtés des données quantitatives de profilage, ce qui permet d'interagir avec les deux ensembles de données en temps réel.

Comment fonctionne le DSP GeoMx ?

Le test est fondé sur les sondes d'ARN associées à des marqueurs oligonucléotidiques photo-clivables. Après l'hybridation des sondes avec les sections de tissus fixés au formol, enrobés de paraffine (FFPE), les marqueurs oligonucléotidiques sont libérés de régions discrètes et choisies du tissu en les exposant aux rayons UV. Les marqueurs libérés sont ensuite quantifiés au moyen d'un test RNAseq ou nCounter standard, et les nombres sont associés à l'emplacement sur le tissu, créant ainsi un profil spatial numérique de l'abondance de la substance analysée.1

Steps 1. Stain 2. Select ROI 3. UV-Cleave 4. Collect and Dispense 5. Count shown in a timeline manner. L'image contient des illustrations du processus


Applications du DSP GeoMx2

  • Découverte de biomarqueurs capables de prédire la réponse au traitement
  • Profilage de régions distinctes ou de types de cellules au sein du micro-environnement tumoral
  • Découverte du mécanisme d'action d'un médicament
  • Exploration des gènes affectés par un médicament au sein d'éléments spécifiques d'un tissu
  • Révélation des sous-types moléculaires des maladies
  • Compréhension des mécanismes d'une maladie et sa progression
  • Étude des modèles précliniques

Technical spotlight

Étudier l'hétérogénéité des tissus à l'aide du profilage transcriptomique spatial

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.

Étudier l'hétérogénéité des tissus à l'aide du profilage transcriptomique spatial

Morphology marker stained MC38 NCI.TD1 tumor section demonstrates the regions of interest segmented into areas of illumination (AOIs) containing CD45+ immune cells in proximity to high- versus low-PanCK expressing tumor cells. Volcano plots show the transcriptomic modulation of such AOIs in isotype control and anti-mPD-1 antibody treated MC38-NCI.TD1 tumors.

Avantages du DSP GeoMx

Résolution spatiale

Offre des informations spatiales en haute résolution afin de permettre aux chercheurs d'analyser les modèles d'expression génique aux niveaux cellulaire et sous-cellulaire au sein de tissus complexes. Ce contexte spatial est essentiel à la compréhension de l'organisation fonctionnelle et des interactions entre différents types de cellules.

Analyse multiplexe

La solution prend en charge l'analyse multiplexe, ce qui permet de mesurer simultanément plus de 21 000 cibles ARN. Ce niveau d'efficacité permet non seulement de gagner du temps et des ressources, mais il fournit également une vue plus complète du paysage moléculaire, ce qui permet d'atteindre une meilleure compréhension des modèles d'expression génique.

Hétérogénéité des cellules

Contrairement à l'analyse d'ARN en masse, DSP GeoMx permet l'identification et le profilage de types de cellules précis au sein d'un échantillon de tissu. Cette capacité est particulièrement utile pour les tissus hétégogènes comme les tumeurs, où la compréhension des modèles d'expression génique spécifiques de différentes populations cellulaires est essentielle à la médecine de précision et à la découverte de biomarqueurs.

Compatibilité avec les technologies existantes

Solution conçue pour être compatible avec les autres techniques d'analyse moléculaire, dont le séquençage d'ARN traditionnel. L'intégration parfaite permet aux chercheurs d'associer les données spatiales aux données génomiques à haut débit, ce qui crée une analyse plus complète et complémentaire.

Informations sur l'architecture des tissus

La solution offre une vue détaillée de l'expression génique au sein de l'architecture du tissu, ce qui donne des informations sur l'organisation et la structure des échantillons biologiques. Ces renseignements sont capitaux pour révéler les relations spatiales et comprendre les variations de l'expression génique entre différentes régions d'un tissu.

Panels personnalisables

Les chercheurs peuvent créer des panels personnalisés afin de cibler certains gènes ou voies d'intérêt, adaptant ainsi les expériences de DSP GeoMx pour répondre aux critères uniques de leurs études. Ce niveau de flexibilité multiplie les possibilités de la plateforme pour de nombreuses applications de recherche.

découverte de biomarqueurs

L'approche spatiale de DSP GeoMx soutient la découverte de biomarqueurs associés à leur relation spatiale, ce qui peut être ignoré lors de l'analyse d'ARN en masse. Cette capacité est essentielle à l'identification de cibles thérapeutiques potentielles et de marqueurs de diagnostic des maladies.

Pertinence clinique

La capacité d'analyser les échantillons cliniques, notamment les tissus FFPE, rend la solution particulièrement pertinente pour la recherche translationnelle et les études cliniques. Cette fonction renforce l'impact potentiel de DSP GeoMx pour le développement d'outils de diagnostic et de médecine personnalisée.

Analyse de cellule unique

La solution peut atteindre une résolution jusqu'à la cellule unique, ce qui permet d'étudier les profils d'expression de gènes de cellules uniques. Un tel niveau de granularité est particulièrement utile pour dévoiler la complexité des systèmes biologiques et peut donner cours à des interventions thérapeutiques plus précises et ciblées.

Outils de visualisation des données

La plateforme est équipée d'outils de visualisation des données avancés qui facilitent l'interprétation des données spatiales d'expression génique. Les chercheurs peuvent créer des cartes et des représentations visuelles détaillées afin d'assister à l'analyse intuitive et complète des échantillons biologiques complexes.

FAQ sur le DSP GeoMx

La solution DSP GeoMx offre plusieurs avantages clairs par rapport à l'analyse d'ARN en masse de tous les tissus et révolutionne le secteur de la génomique spatiale. Contrairement à l'analyse d'ARN en masse, la solution DSP GeoMx permet aux chercheurs de découper les tissus biologiques complexes au niveau spatial et offre une carte détaillée de l'expression génique dans le contexte de l'architecture du tissu. Cette approche spatiale permet de mieux comprendre l'hétérogénéité cellulaire et les interactions de l'échantillon, offrant ainsi des informations concernant l'organisation spatiale des modèles d'expression génique. En préservant le contexte spatial, DSP GeoMx permet d'identifier les profils d'expression propres à une seule cellule et les biomarqueurs associés à leur relation spatiale qui peuvent être ignorés lors de l'analyse d'ARN en masse. Par ailleurs, la solution DSP GeoMx est particulièrement utile pour étudier les échantillons hétérogènes, comme les tumeurs, au sein desquels les informations spatiales sont capitales pour déchiffrer le paysage moléculaire complexe. De manière générale, DSP GeoMx représente une avancée de taille dans la recherche génomique, offrant une compréhension plus complète et nuancée des systèmes biologiques que l'analyse d'ARN en masse conventionnelle.

La cytométrie en flux est la méthode standard pour l'analyse des effets de l'immunothérapie sur les cellules immunitaires d'une tumeur. Toutefois, la cytométrie en flux est incapable de faire la différence entre les cellules immunitaires activées des différents compartiments du micro-environnement de la tumeur (TME). En raison de la nature hétérogène du TME, il est important de visualiser et d'examiner les cellules immunitaires qui sont proches des cellules ciblées de la tumeur. La cytométrie en flux ne permet pas d'élucider les réponses immunomodulatrices des cellules immunitaires en contact avec les cellules tumorales. Grâce à DSP GeoMx, il est possible de sélectionner des types de cellules précis dans les zones d'intérêt (ROI) identifiées à l'aide de marqueurs morphologiques et d'analyser les réponses immunomodulatrices propres à la zone d'intérêt ou à certaines cellules.

  • Cellules tumorales
    • Cellules souches cancéreuses
    • Cellules de cancer métastatique
    • Cellules de cancer quiescent
    • Cellules cancéreuses à expression PanCK élevée
    • Cellules cancéreuses à expression PanCK réduite
    • Cellules cancéreuses apoptotiques
    • Cellules cancéreuses nécrotiques
  • Cellules immunitaires
    • Cellules T : CD4+, CD8+ et Tregs
    • Cellules CAR-T
    • Cellules B : Bregs
    • Cellules NK
    • Cellules myéloïdes suppressives
    • Macrophages associés aux tumeurs : M1, M2
    • Neutrophiles associés aux tumeurs : N1, N2
    • Cellules dendritiques
  • Cellules stromales
    • Cellules endothéliales tumorales
    • Péricytes
    • Fibroblastes associés aux cancers
    • Cellules souches mésenchymateuses
    • Adipocytes associés aux tumeurs
    • Cellules stellates
  • Vaisseaux sanguins
  • Vaisseaux lymphatiques
  • Tissus/cellules-hôtes normaux
  • Matrice extracellulaire
  • Exosomes

La solution peut traiter les tissus FFPE ou les lames FFPE. Nous pouvons aussi préparer les lames si vous exécutez votre étude in vivo chez nous.

  • L'organisme-hôte et l'organisme de modèle de tumeur à utiliser
  • Le nombre de lames à traiter et analyser à l'aide du système DSP
  • Les marqueurs morphologiques et les panels ARNm cibles
  • Le nombre de zones d'intérêt par lame
  • La méthode de sélection et d'extraction des zones d'intérêt
  • Le choix concernant la segmentation des zones d'intérêt
  • La quantité d'analyse de données nécessaire (la décision peut être prise à la fin de l'étude)

  • Les modifications de gènes spécifiques peuvent être analysées pour :
    • Trouver de nouveaux biomarqueurs
    • Déterminer dans quelle mesure le traitement a affecté les biomarqueurs spécifiques
    • Trouver de nouveaux oncogènes ou gènes suppresseurs de tumeurs
    • Trouver de nouvelles cibles de médicament
    • Déterminer dans quelle mesure le traitement a affecté certains gènes
  • Les modifications de séries de gènes spécifiques peuvent être analysées pour déterminer :
    • Comment certaines voies de signalisation répondent au traitement
    • Les types de cellules qui répondent au traitement
    • Comment certains emplacements du micro-environnement de la tumeur sont affectés par le traitement
    • Les composants cellulaires/moléculaires impliqués dans l'efficacité ou l'échec du médicament


Références

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

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