RamanOmics mappa l'impronta molecolare delle cellule senescenti nei tessuti che invecchiano
Una nuova piattaforma multimodale identifica le cellule senescenti senza ricorrere a marcatori, collegando le firme biochimiche dei lipidi ai programmi trascrizionali dell'invecchiamento in diversi tessuti.
Riepilogo
Le cellule senescenti sono difficili da individuare all'interno di un tessuto intatto, perché la maggior parte dei metodi di rilevamento si basa su pochi marcatori molecolari oppure richiede la distruzione del campione. I ricercatori hanno combinato l'imaging Raman label-free, che legge la composizione chimica delle cellule, con il sequenziamento dell'RNA a singolo nucleo e la mappatura spaziale dei geni nel polmone e nella cute di topi giovani (2 mesi) e anziani (26 mesi). Hanno individuato programmi di senescenza specifici per tessuto: rimodellamento della matrice e segnalazione di TGF-β nel polmone, e geni di differenziazione epidermica nella cute. Hanno inoltre identificato una firma Raman condivisa, legata ai lipidi (1.131–1.135 cm−1), nelle cellule senescenti p21+, e hanno usato il machine learning per costruire un "codice a barre" multimodale in grado di identificare le cellule senescenti direttamente nel tessuto. Gli stessi geni epidermici si sono riattivati nelle cellule senescenti durante la guarigione delle ferite nel topo. Il lavoro è preclinico, ma indica la possibilità di rilevare la senescenza in modo non distruttivo.
Riepilogo Dettagliato
Le cellule senescenti contribuiscono all'invecchiamento dei tessuti, ma di solito vengono definite sulla base di marcatori isolati come p21 o p16, che dicono poco sulla loro composizione chimica o su come differiscano da un organo all'altro. La trascrittomica mostra quali geni sono attivi, ma non la composizione lipidica, il ripiegamento delle proteine o la chimica della matrice, che in ultima analisi governano la funzione cellulare. Questo studio si chiede se l'impronta biochimica della senescenza possa essere letta direttamente nel tessuto intatto e collegata ai programmi genici, un aspetto importante per qualsiasi futuro tentativo di individuare e monitorare le cellule senescenti senza distruggere il campione.
Il gruppo di ricerca ha sviluppato RamanOmics, che combina imaging Raman iperspettrale (600–1.800 cm−1, 873 dimensioni spettrali, pixel da 3 µm), sequenziamento dell'RNA a singolo nucleo e sequenziamento in situ STARmap su 890 geni (700 marcatori del tipo cellulare e 190 marcatori di senescenza/invecchiamento). Sono stati studiati polmone e cute di topi invecchiati naturalmente, a 2 e 26 mesi, con tre animali per fascia d'età. La profilazione a singolo nucleo ha catturato 35.474 nuclei di polmone e 12.128 di cute. Gli spettri Raman e la trascrittomica spaziale sono stati raccolti dalle stesse sezioni e allineati usando il picco Raman del DNA a 791 cm−1 e la colorazione DAPI, ottenendo 15.201 cellule polmonari e 11.069 cellule cutanee corrispondenti.
I pattern trascrizionali dell'invecchiamento differivano a seconda del tessuto. Il polmone anziano mostrava attivazione immunitaria, rimodellamento vascolare e ridotto rinnovamento epiteliale, con le cellule endoteliali e i linfociti T che cambiavano di più. La cute anziana mostrava le variazioni maggiori nei fibroblasti e nell'epidermide interfollicolare. Le cellule senescenti, definite da Cdkn1a (p21), erano più frequenti nelle cellule AT2 polmonari (0,31–0,51%) e nelle cellule endoteliali (0,06–0,36%), e nelle cellule epidermiche interfollicolari della cute (0,53–1,55%). Le cellule senescenti erano inoltre fisicamente più grandi delle cellule vicine, e la cute anziana mostrava una concentrazione maggiore di tali cellule nell'epidermide.
Anche i programmi delle cellule senescenti differivano in base all'età. Nel polmone anziano, le cellule p21+ aumentavano l'espressione di Serpine1, Dab2 e Mrc1 e riducevano quella di Acoxl, Aldh1a1 e Prdx6, un profilo incline a fibrosi e infiammazione. Le cellule senescenti giovani mostravano invece geni della risposta al danno al DNA, che gli autori interpretano come uno stato più transitorio e riparativo. Le cellule senescenti della cute anziana riducevano l'espressione di geni del metabolismo lipidico (Cd36, Cidec) e di un gene di riparazione del DNA (Eepd1). In tutta la cute, le cellule senescenti condividevano l'espressione di Krt1, Krt10, Lor e Sbsn.
Sul versante Raman, il polmone anziano mostrava un'intensità complessiva maggiore rispetto al polmone giovane (46,72 vs 43,27, P = 2,1 × 10−13), mentre le cellule senescenti p21+ del polmone anziano avevano un'intensità inferiore rispetto a quelle del polmone giovane (42,42 vs 45,43, P = 1,36 × 10−3). Un picco conservato legato ai lipidi a 1.131–1.135 cm−1 contrassegnava le cellule p21+ nei diversi tessuti. Un classificatore random forest addestrato su caratteristiche spettrali e trascrittomiche integrate ha prodotto un barcode multimodale che distingue le cellule senescenti da quelle non senescenti. In un modello di guarigione delle ferite, le cellule senescenti riattivavano Krt10, Lor e Sbsn insieme a un aumento delle firme Raman associate ai lipidi.
Si tratta di uno studio tecnologico e di scoperta sul topo, non di uno studio di intervento. La senescenza è stata definita principalmente tramite p21, che secondo gli autori identifica una popolazione distinta dalle cellule p16+, quindi la firma potrebbe non essere generalizzabile ad altri sottotipi senescenti. Con tre topi per gruppo, sezioni congelate e una bassa frazione di cellule senescenti, il barcode richiede una validazione in altri tessuti, altre specie e campioni umani prima di qualsiasi uso clinico.
Risultati Principali
- Compared 2-month and 26-month mouse lung and skin (n = 3 mice per group), profiling 35,474 lung and 12,128 skin nuclei by snRNA-seq
- Matched 15,201 lung and 11,069 skin cells across Raman imaging and a 890-gene STARmap panel using the 791 cm−1 DNA peak plus DAPI registration
- Found a conserved lipid-linked Raman signature at 1,131–1,135 cm−1 marking p21+ senescent cells across tissues
- p21+ cells were most frequent in lung AT2 cells (0.31–0.51%) and skin interfollicular epidermis (0.53–1.55%)
- Old lung p21+ cells showed lower Raman intensity than young (42.42 vs 45.43, P = 1.36 × 10−3), while overall old lung intensity was higher (46.72 vs 43.27, P = 2.1 × 10−13)
- Old lung senescent cells upregulated Serpine1, Dab2, and Mrc1; old skin senescent cells downregulated Cd36, Cidec, and the DNA-repair gene Eepd1
- In mouse wound healing, senescent cells reactivated Krt10, Lor, and Sbsn with increased lipid-associated Raman signals
Metodologia
Sono stati raccolti in OCT polmone e cute di topi invecchiati naturalmente (26 mesi) e giovani (2 mesi), con tre animali per gruppo per la snRNA-seq e tre per l'imaging Raman seguito da STARmap-ISS sulle stesse sezioni. Gli spettri Raman (600–1.800 cm−1, 873 dimensioni) sono stati registrati sulla segmentazione cellulare di STARmap, e le cellule p21+ sono servite come ancore spaziali. L'espressione differenziale è stata analizzata con FDR <0,05, Tangram ha imputato l'espressione dell'intero trascrittoma e un classificatore random forest ha costruito il barcode multimodale. I confronti spettrali sono stati effettuati a livello di singola cellula e un modello di guarigione delle ferite ha verificato se la firma cambi durante la riparazione.
Limitazioni dello Studio
Lo studio è stato condotto solo su topi, con tre animali per gruppo, e le cellule senescenti sono state definite principalmente in base all'espressione di p21, che identifica soltanto una sottopopolazione. Le cellule senescenti erano rare (spesso meno del 2% delle cellule), e la firma Raman deve ancora essere validata in altri tessuti, in campioni umani e per l'uso in vivo su organismi viventi. Le dichiarazioni sui conflitti di interesse non erano incluse nel testo fornito.
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