$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Retinale neuronen hebben ruimtelijke topografieën ontwikkeld die informatieverwerking vergemakkelijken, wat bij veel soorten resulteert in grove specialisaties zoals fovea's, gebiedscentralisatie en strepen 1,2,3. In tegenstelling tot de welbegrepen diversiteit van de fotoreceptordistributie, is de ruimtelijke specialisatie van de retinale output, gevormd door Retinal Ganglion Cells (RGC's), minder duidelijk. Voor de meeste soorten is de ruimtelijke verspreiding van de RGC's volledig onbekend. Zelfs voor de muis, misschien wel een van de best bestudeerde gewervelde modellen van visuele functie, is minder dan een derde van de RGC-subtypes in kaart gebracht met traditionele technieken zoals immunohistochemie van de hele berg2. Deze technieken mislukken omdat de meeste RGC-subtypes geen specifieke genetische marker hebben. In plaats daarvan is hoger-dimensionale moleculaire informatie nodig voor nauwkeurige RGC-classificatie4 via single-cell RNA-sequencing 5,6,7.
Informatie over de verspreiding van RGC is belangrijk, omdat de topografieën die bij de muis zijn waargenomen duidelijke ecologische correlaties aantonen tussen RGC-plaatsing en visuele functie. Het meest in het oog springende voorbeeld is de ruimtelijke organisatie van de ɑON-S RGC's, die clusteren in het temporale netvlies. Deze regio ontvangt het beeld van de prooi8 tijdens jachtgedrag9. Het wordt ook algemeen erkend dat RGC-subtypes differentieel vatbaar zijn voor ziekte10, en sommige veel voorkomende ziekten zoals glaucoom hebben een ruimtelijke component voor hun progressie11,12. Een belangrijke vraag waar het veld voor staat is dus: wat is de ruimtelijke organisatie van RGC-subtypes als ze het netvliesbetegelen 1? Deze lacune in kennis beperkt momenteel de inzichten in ander visueel gestuurd gedrag en ziekten.
De focus van de huidige methode is om deze moleculaire kennislacunes aan te pakken door middel van een en face cryosectioning-benadering die ruimtelijke relaties behoudt en tegelijkertijd moleculaire analyse met hoge resolutie mogelijk maakt. Moderne platforms voor ruimtelijke sequencing, zoals Xenium van 10X, vertegenwoordigen een transformatieve vooruitgang in moleculaire profilering en bieden ongekende inzichten in weefselorganisatie en cellulaire interacties. Deze platforms, samen met low-plex technieken zoals RNAscope en ruimtelijk barcoded sequencingmethoden zoals Visium, delen echter een kritieke technische beperking: ze vereisen weefselsecties die dunner zijn dan 20 μm. Deze vereiste vormt een bijzondere uitdaging voor netvliesweefsel, dat doorgaans 200 μm dik is.
Tot op heden hebben onderzoekers voornamelijk vertrouwd op dwarsdoorsneden bij het toepassen van deze technologieën op netvliesweefsel13. Hoewel dwarsdoorsneden effectief moleculaire relaties binnen nucleaire en plexiforme lagen onthullen in de context van verticale circuits, zijn ze minder geschikt om de bredere ruimtelijke verdelingen van retinale cellen vast te leggen die preparaten van hele monturen traditioneel hebben onthuld8. Recente pogingen tot doorsnede van de pijler werden beperkt door beperkingen in de dikte van de doorsneden, waarbij studies slechts 50 μm doorsneden bereiktendie 14 te dik waren voor moderne high-plex moleculaire analyseplatforms. Andere historische benaderingen die zijn ingezet om individuele retinale lamina te bestuderen, maar die niet compatibel zijn met moderne ruimtelijke sequencingtechnieken, zijn onder meer enzymatische spijsvertering, gecombineerd met mechanische dissociatie 15,16, of mechanische dissociaties alleen 17,18,19,20. Hier presenteren we een nieuwe cryosectietechniek die speciaal is ontworpen voor dun, gebogen netvliesweefsel dat deze beperkingen overwint. In het kort omvat onze methode het extraheren van de achterste oogkamer, het creëren van reliëfsneden door zowel het netvlies als de sclera, het afvlakken van het weefsel met het binnenste netvlies tegen een dekglas, het inbedden van het weefsel in OCT en ten slotte cryosectie van het buitenste naar het binnenste netvlies (Figuur 1). Onze methode handhaaft ruimtelijke relaties en produceert secties die dun genoeg zijn (<20 μm) voor hoogdimensionale ruimtelijke biologie-instrumenten, zoals gevalideerd door succesvolle implementatie met zowel handmatige RNAscope (12 doelen) als het geautomatiseerde Xenium-platform (300 doelen), wat compatibiliteit aantoont op verschillende complexiteitsschalen van moleculaire analyse.