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Les progrès des techniques de multiplexage continuent de fournir de meilleurs outils de caractérisation des cibles présentes dans les tumeurs. Le microenvironnement tumoral (TME) est un système complexe de cellules tumorales, infiltrant les cellules immunitaires, et de stroma, où l’information spatiale est essentielle pour mieux comprendre et interpréter les mécanismes d’interaction entre les biomarqueurs d’intérêt1. Avec des techniques émergentes telles que le GeoMx Digital Spatial Profiler (DSP) et 10x Visium, plusieurs cibles peuvent être détectées et quantifiées simultanément dans leur contexte spatial. L’utilisation de protocoles d’immunofluorescence qui facilitent la visualisation des tissus peut améliorer davantage les capacités de profilage spatial de ces technologies.
La technologie Spatial Omics sur laquelle nous nous sommes concentrés pour le développement de cette méthode consiste en des tests de protéomique spatiale et de transcriptomique où les oligonucléotides sont attachés à des anticorps ou à des sondes à ARN via un liant photoclivable sensible aux UV. Les lames histologiques sont marquées avec ces anticorps ou sondes oligo-conjugués, puis imagées sur la plateforme de profilage spatial. Ensuite, des ROI de différentes tailles et formes sont sélectionnés pour l’éclairage, et les oligonucléotides photoclivés sont aspirés et collectés dans une plaque de 96 puits. Les oligonucléotides photoclivés sont préparés pour être quantifiés soit avec le système Nanostring nCounter, soit avec le séquençage de nouvelle génération (NGS)2,3 (Figure 1)4,5.
Les distributions cellulaires varient au sein des tissus, et la capacité de caractériser des emplacements spécifiques des cellules à l’aide de marqueurs sélectionnés et de différentes tailles de retour sur investissement est d’une grande importance pour bien comprendre l’environnement tissulaire et identifier des caractéristiques spécifiques. Dans la technologie Spatial Omics mentionnée ici, le protocole de visualisation standard utilise des anticorps directement conjugués et est un protocole manuel. Les marqueurs standard pour distinguer la tumeur du stroma sont la pancytokératine (panCK) et CD456,7, mais des marqueurs supplémentaires sont nécessaires pour cibler des populations cellulaires spécifiques d’intérêt. De plus, l’utilisation d’anticorps fluorescents directement conjugués manque d’amplification, ce qui limite la sélection des anticorps à des marqueurs abondants. De plus, les tests manuels sont soumis à plus de variabilité que les flux de travail automatisés8. Par conséquent, il est souhaitable de disposer d’un protocole de visualisation personnalisable, automatisé et amplifié pour la sélection du retour sur investissement.
Ici, l’étude démontre que, pour les tests de protéomique spatiale, la technologie TSA peut être utilisée pour les protocoles de visualisation sur une plate-forme automatisée, ce qui permet un test plus ciblé et standardisé. En outre, les tests basés sur la TSA permettent l’utilisation de marqueurs à faible expression, augmentant ainsi la gamme de cibles pouvant être sélectionnées pour la visualisation. Un test 3-plex pour panCK, FAP et anticorps X a été développé à l’aide d’une plate-forme automatisée où panCK et FAP ont été utilisés pour différencier la tumeur et le stroma, respectivement. L’anticorps X est une protéine stromale fréquemment rencontrée dans les tumeurs, mais sa biologie et son impact sur l’immunité antitumorale ne sont pas entièrement compris. La caractérisation de la contexture immunitaire dans les zones riches en anticorps X peut élucider son rôle dans l’immunité antitumorale et la réponse thérapeutique, ainsi que son potentiel en tant que cible médicamenteuse.
Bien que les panels de visualisation automatisés personnalisés de la TSA se soient avérés efficaces pour les tests de protéomique spatiale, l’application de ces tests pour les tests de transcriptomique spatiale n’a pas pu être confirmée. Cela est probablement dû aux réactifs et au protocole utilisés pour les protocoles de visualisation automatisés, qui semblent compromettre l’intégrité de l’ARN. Reconnaître qu’un protocole d’étiquetage automatisé pour les marqueurs de visualisation peut être utilisé pour les tests de protéomique spatiale, mais pas pour les tests de transcriptomique spatiale, fournit des conseils importants sur les conceptions de tests de la technologie Spatial Omics.
De plus, l’étude démontre que le test de transcriptomique spatiale peut être utilisé pour profiler des cibles dans des régions aussi petites que 50 μm de diamètre, soit environ 15 cellules. Deux ROI de tailles différentes ont été sélectionnés pour tester la capacité du test à détecter également les transcrits dans les petits ROI. Pour chaque région d’intérêt, des oligos correspondant à 1 800 cibles d’ARNm ont été collectés et transformés en bibliothèques selon le protocole de la plateforme de profilage spatial. Les bibliothèques ont été indexées individuellement, puis regroupées et séquencées. Cela a permis d’évaluer à la fois l’efficacité de la mise en commun et la capacité d’identifier des populations cellulaires spécifiques dans de petits retours sur investissement.
Cet article montre que pour les tests de protéomique spatiale, un protocole automatisé pour guider la sélection du retour sur investissement sur des marqueurs d’intérêt spécifiques peut être utilisé pour cibler sélectivement l’interrogation des zones tissulaires pertinentes et caractériser l’environnement spatial du tissu. De plus, nous démontrons que des retours sur investissement plus petits peuvent être utilisés pour les tests transcriptomiques spatiaux afin de détecter et de caractériser des populations cellulaires spécifiques.