RamanOmics mapeia a assinatura molecular de células senescentes em tecidos em envelhecimento

As células senescentes contribuem para o envelhecimento dos tecidos, mas costumam ser definidas por marcadores isolados, como p21 ou p16, o que diz pouco sobre sua composição química ou sobre como elas diferem entre os órgãos. A transcriptômica mostra quais genes estão ativos, mas não a composição lipídica, o enovelamento de proteínas nem a química da matriz, que, em última instância, governam a função celular. Este estudo investiga se a assinatura bioquímica da senescência pode ser lida diretamente no tecido intacto e associada a programas gênicos, o que é relevante para qualquer esforço futuro de localizar e acompanhar células senescentes sem destruir a amostra.

A equipe desenvolveu o RamanOmics, que combina imagem hiperespectral Raman (600–1.800 cm−1, 873 dimensões espectrais, pixels de 3 µm), sequenciamento de RNA de núcleo único e sequenciamento in situ STARmap cobrindo 890 genes (700 marcadores de tipos celulares e 190 marcadores de senescência/envelhecimento). Foram estudados pulmão e pele de camundongos envelhecidos naturalmente, aos 2 e 26 meses, com três animais por faixa etária. O perfil de núcleo único capturou 35.474 núcleos de pulmão e 12.128 de pele. Os espectros Raman e a transcriptômica espacial foram coletados das mesmas secções e registrados usando o pico Raman do DNA em 791 cm−1 e a coloração com DAPI, resultando em 15.201 células pareadas de pulmão e 11.069 de pele.

Os padrões transcricionais de envelhecimento diferiram conforme o tecido. O pulmão velho apresentou ativação imunológica, remodelamento vascular e redução da renovação epitelial, com as células endoteliais e as células T sofrendo as maiores mudanças. A pele velha mostrou as maiores alterações nos fibroblastos e na epiderme interfolicular. As células senescentes, definidas por Cdkn1a (p21), foram mais comuns nas células AT2 do pulmão (0,31–0,51%) e nas células endoteliais (0,06–0,36%), e nas células da epiderme interfolicular da pele (0,53–1,55%). As células senescentes também eram fisicamente maiores que as vizinhas, e a pele velha apresentou maior concentração delas na epiderme.

Os programas das células senescentes também diferiram conforme a idade. No pulmão velho, as células p21+ aumentaram a expressão de Serpine1, Dab2 e Mrc1 e reduziram a de Acoxl, Aldh1a1 e Prdx6, um perfil propenso a fibrose e inflamação. As células senescentes jovens, por sua vez, mostraram genes de resposta a danos ao DNA, o que os autores interpretam como um estado mais transitório e reparador. As células senescentes da pele velha reduziram a expressão de genes do metabolismo lipídico (Cd36, Cidec) e de um gene de reparo do DNA (Eepd1). Em toda a pele, as células senescentes compartilharam a expressão de Krt1, Krt10, Lor e Sbsn.

Do lado da Raman, o pulmão velho teve intensidade geral maior que o jovem (46,72 vs 43,27; P = 2,1 × 10−13), enquanto as células senescentes p21+ do pulmão velho tiveram intensidade menor que as do pulmão jovem (42,42 vs 45,43; P = 1,36 × 10−3). Um pico conservado associado a lipídios, em 1.131–1.135 cm−1, marcou as células p21+ em todos os tecidos. Um classificador random forest treinado com características espectrais e transcriptômicas integradas produziu um código de barras multimodal que classifica células senescentes versus não senescentes. Em um modelo de cicatrização de feridas, as células senescentes reativaram Krt10, Lor e Sbsn, junto com assinaturas Raman associadas a lipídios aumentadas.

Este é um estudo de tecnologia e descoberta em camundongos, não um ensaio de intervenção. A senescência foi definida principalmente por p21, que, segundo os autores, marca uma população distinta das células p16+, de modo que a assinatura pode não se generalizar para outros subtipos senescentes. Com três camundongos por grupo, secções congeladas e uma fração baixa de células senescentes, o código de barras precisa ser validado em outros tecidos, espécies e amostras humanas antes de qualquer uso clínico.