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La misurazione dei profili di espressione genica di singole cellule ha dimostrato un'ampia eterogeneità fenotipica all'interno di un tessuto. Questa complessità ha complicato la nostra comprensione delle reti biologiche che governano la funzione dei tessuti. Il nostro gruppo e altri hanno esplorato questo fenomeno in molti tessuti e condizioni1,2,3,4,5,6. Questi esperimenti non solo suggeriscono che la regolazione delle reti di espressione genica è alla base di tale eterogeneità, ma anche che la risoluzione a singola cellula rivela una complessità nella funzione tissutale che la risoluzione a livello di tessuto non riesce ad apprezzare. Infatti, solo una piccola minoranza di cellule può rispondere a una condizione o a una sfida specifica, ma l'impatto di tali cellule sulla fisiologia generale può essere sostanziale. Inoltre, un approccio di biologia del sistema che applica metodi multivariati a set di dati ad alta dimensione da più tipi di cellule e tessuti può chiarire gli effetti di trattamento a livello di sistema.
Uniamo LCM e RT-qPCR microfluidico per ottenere tali set di dati. Adottiamo questo approccio qui in contrasto con la raccolta di singole cellule tramite lo smistamento delle cellule attivate dalla fluorescenza (FACS) e l'utilizzo del sequenziamento dell'RNA (RNA-seq) per misurare il loro trascrittoma. Il vantaggio di LCM rispetto a FACS è che l'esatta specificità anatomica delle singole celle può essere documentata con LCM, relativamente e assolutamente. Inoltre, mentre RNA-seq può misurare più caratteristiche che RT-qPCR, RT-qPCR microfluidico è meno costoso e ha una maggiore sensibilità e specificità7.
In questo esperimento rappresentativo, abbiamo studiato gli effetti della dipendenza da oppioidi e del ritiro degli oppioidi precipitati da naltrexone sul ratto neuronale, microglia, e l'espressione del gene astrocito nel nucleo centrale dell'amigdala (CeA) e della micro abbondanza intestinale4 . Sono stati analizzati quattro gruppi di trattamento: 1) Placebo, 2) Morphine, 3) Naltrexone e 4) Ritiro (Figura 1). Abbiamo scoperto che la dipendenza da oppioidi non alterava sostanzialmente l'espressione genica, ma che il ritiro da oppioidi indusse l'espressione di geni infiammatori, in particolare Tnf. Gli astrociti erano il tipo di cellula più colpita. Il microbioma intestinale è stato profondamente influenzato dal ritiro da oppioidi come indicato da una diminuzione del rapporto Firmicutes a Bacteroides, che è un marcatore stabilito della disbiosi intestinale8,9.