Tumori, pronta la prima mappa in 3D dei tessuti malati

È pronta la prima mappa in 3D dei tessuti malati aggrediti da un tumore e di quelli sani circostanti, che grazie all’altissima definizione consente di osservare il comportamento non solo delle singole cellule, ma anche delle molecole, che spesso si perdono nelle tradizionali mappe in 2D. Il risultato, pubblicato sulla rivista Cell, si deve a un gruppo di ricercatori guidato dal Centro Max Delbrück per la medicina molecolare di Berlino e aiuterà a scoprire nuovi bersagli per i farmaci e nuovi trattamenti. La piattaforma alla base della mappa non è limitata al cancro e può essere adattata per studiare qualsiasi tipo di tessuto e organismo.

La piattaforma Open-ST

La piattaforma, chiamata Open-ST, utilizza la trascrittomica, cioè l’analisi di tutti gli Rna messaggeri prodotti da un tessuto in un dato momento: questa tecnica offre un quadro complessivo dello stato di espressione genica della cellula, dal momento che gli Rna messaggeri portano le istruzioni per tutte le proteine che svolgono le funzioni cellulari, e fornisce un preciso ritratto molecolare. In questo caso, però, i ricercatori coordinati da Nikolaus Rajewsky hanno aggiunto anche la componente spaziale: vale a dire che la piattaforma conserva l’informazione relativa alla posizione nel tessuto degli Rna esaminati. In questo modo, è possibile ricostruire l’espressione genetica delle cellule in tre dimensioni, e ciò consente di capire meglio come le cellule tumorali interagiscono con l’ambiente circostante e come eludono il sistema immunitario.

«Comprendere le relazioni spaziali tra le cellule nei tessuti malati è fondamentale per decifrare le complesse interazioni che guidano la progressione della malattia», afferma Rajewsky. «I dati di Open-ST consentono di esaminare sistematicamente le interazioni cellula-cellula, per scoprire i meccanismi di salute e malattia e anche potenziali metodi per riprogrammare i tessuti. Si tratta di un livello di precisione completamente diverso: è possibile spostarsi virtualmente in qualsiasi punto della ricostruzione 3D - aggiunge il ricercatore - per identificare i meccanismi molecolari nelle singole cellule, o il confine tra cellule sane e cancerose, che è fondamentale per capire come colpire la malattia».