Gliomas de menor grau difuso (LGG), o tumor cerebral primário mais comum em adultos, são neoplasias infiltrativas que frequentemente surgem no hemisfério cerebral. Os LGGs apresentam heterogeneidade inter e intra-tumor, que não é apenas impulsionada pela população tumoral, mas também pelas células não malignas intrincadamente envolvidas no desenvolvimento e progressão do tumor1,2,3,4,5.
Na última década, houve uma avalanche de dados genômicos coletados no campo dos gliomas. Esses dados vêm principalmente de estudos de sequenciamento de tumores em massa e têm contribuído imensamente para a caracterização molecular, e a classificação atual dos tumores cerebrais5,6,7,8,9,10,11. No entanto, embora esses estudos tenham revelado a ampla paisagem molecular associada aos gliomas, ainda há uma decepcionante falta de progresso em relação à intervenção terapêutica. Um dos obstáculos à resistência ao tratamento em tumores cerebrais é a heterogeneidade intra-tumoral. Para abordar essa questão, vários estudos têm se concentrado na heterogenidade genômica, transcriômica, proteômica e epigenética presente dentro de um tumor em um único nível celular12,13,14,15,16,17.
Embora tenha havido notáveis avanços tecnológicos no campo de células únicas nos últimos dois anos, um dos principais fatores limitantes é a disponibilidade de espécimes frescos necessários para isolar as células e realizar esses experimentos. Para superar essa limitação, houve várias tentativas bem sucedidas de realizar ensaios, como snRNA-seq e snATAC-seq de tecidos congelados, utilizando núcleos em vez de células18,19. A maioria desses métodos depende tanto da classificação celular ativada por fluorescência (FACS) quanto das estratégias de filtragem. Tanto as abordagens de células únicas quanto de núcleos únicos têm seus pontos fortes e desvantagens. Abordagens unicelulares mantêm transcrições mitocondriais, que embora possam ser informativas, também podem reduzir a cobertura do transcriptome devido à sua alta abundância. Abordagens de isolamento de núcleos únicos eliminam uma alta porcentagem da fração mitocondrial, permitindo assim uma cobertura mais aprofundada das transcrições nucleares20.
Existem várias plataformas comercialmente disponíveis que têm sido usadas ao longo dos últimos anos para avaliar dados de genômica de células únicas, incluindo RNA-seq e ATAC-seq. Uma das plataformas mais proeminentes é a plataforma 10x Genomics Chromium para expressão genética de células únicas e perfil de célula única ATAC. Como a plataforma trabalha com a ajuda de câmaras microfluídicas, quaisquer detritos ou agregados podem entupir o sistema levando à perda de dados, reagentes e amostras clínicas valiosas. Portanto, o sucesso de estudos unicelulares depende em grande parte do isolamento preciso de células/núcleos únicos.
O protocolo que demonstraremos aqui é uma combinação ligeiramente modificada dos protocolos DroNc-seq e Omni-ATAC-seq, e utiliza uma abordagem semelhante aos estudos recentes que utilizam o snRNA-seq para entender distúrbios neurológicos e tipos de células neuronais no cérebro humano18,19,21,22,23,24. O protocolo utiliza uma combinação de dissociação enzimática/mecânica de amostras congeladas seguida de filtração e centrifugação gradiente e permite o isolamento rápido e preciso de núcleos únicos de tecidos glioma congelados frescos. Usamos com sucesso este protocolo para gerar dados snRNA-seq e snATAC-seq a partir da mesma preparação de núcleos de amostras de tumores cerebrais.