Учёные Броудовского института Массачусетского технологического института и Гарварда разработали способ изучать РНК живых клеток без их разрушения. Метод позволяет клеткам самостоятельно передавать сведения о своей генетической активности в окружающую питательную среду. Результаты работы опубликованы в журнале Cell.
Обычно для анализа транскриптома — полного набора РНК, производимых клеткой, — её приходится уничтожать. Новый подход, получивший название «клеточное самоотчётирование», даёт возможность многократно брать образцы среды и отслеживать изменения активности генов в одной и той же клеточной популяции. Это позволяет наблюдать, как клетки развиваются или реагируют на внешние воздействия.
Как сообщает MIT News, исследователи использовали вирусоподобные частицы. Клетки были модифицированы так, чтобы вырабатывать ретровирусный структурный белок, способный упаковывать клеточную РНК в оболочку. Затем такие частицы отделяются от клеточной мембраны и попадают в жидкую среду, откуда учёные могут выделить и секвенировать РНК.
Технологию проверили на бессмертных человеческих клетках, линиях раковых клеток, стволовых и полученных из них нервных клетках, а также на первичных клетках доноров. Метод также испытали на смешанной культуре двух типов человеческих клеток: специальные метки на частицах позволили различать сигналы от каждой группы. Кроме того, подход применили к трёхмерным сфероидам эндотелиальных клеток и зафиксировали кратковременные изменения транскрипции после биохимической стимуляции.
В сотрудничестве с профессором MIT Линдой Гриффит разработку использовали в моделях «орган-на-чипе» — устройствах, имитирующих работу органов. Система помогла наблюдать за изменениями экспрессии генов в эндотелиальных клетках внутри таких устройств без извлечения клеток для анализа. Учёные выявили различия в генах, связанных с формированием сосудистых сетей, в зависимости от происхождения поддерживающих фибробластов — из матки или лёгких.
Авторы продолжают искать новые области применения метода и работают над его адаптацией для исследования отдельных клеток. По их оценке, технология может быть полезна для изучения изменений клеток и тканей во времени, а также для оценки воздействия лекарств и развития заболеваний.