Phân tích không gian (Spatial Genomics/Transcriptomics/Proteomics)

Các loại phân tích không gian chính:

• Spatial Genomics: Nghiên cứu sự phân bố không gian của DNA và các biến thể di truyền (ví dụ: đột biến, số lượng bản sao) trong một mẫu sinh học. Nó giúp hiểu được tổ chức bộ gen, di hợp tử, và sự tiến hóa của khối u. Ngoài ra, spatial genomics còn có thể giúp xác định vị trí của các yếu tố di truyền di động, giúp hiểu rõ hơn về sự ổn định của bộ gen.
• Spatial Transcriptomics: Là kỹ thuật mạnh mẽ nhất hiện nay, tập trung vào việc lập bản đồ sự biểu hiện gen (RNA) trên toàn bộ các phần mô. Nó cho phép xác định các quần thể tế bào khác nhau, các tương tác tế bào và các thay đổi trong biểu hiện gen liên quan đến bệnh tật hoặc sự phát triển. Spatial transcriptomics có thể được thực hiện ở mức độ tế bào đơn, cung cấp độ phân giải cao chưa từng có về sự biểu hiện gen trong mô.
• Spatial Proteomics: Nghiên cứu sự phân bố và mức độ phong phú của protein trong không gian của mô. Nó cung cấp thông tin chi tiết về chức năng protein, tương tác protein-protein và vị trí dưới tế bào. Việc kết hợp spatial proteomics với các kỹ thuật khác như miễn dịch huỳnh quang cho phép trực quan hóa vị trí của protein cụ thể trong mô.

Nguyên lý hoạt động:

Các kỹ thuật phân tích không gian sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu không gian, bao gồm:

• Hình ảnh dựa trên phép lai tại chỗ (ISH): Sử dụng các đầu dò được đánh dấu huỳnh quang để liên kết với các phân tử đích cụ thể (DNA, RNA) trong mô. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để trực quan hóa vị trí của các gen hoặc phiên mã cụ thể. Ví dụ, FISH (Fluorescence in situ hybridization) và RNAscope là những kỹ thuật ISH phổ biến. Một số phương pháp ISH mới hơn có thể đánh dấu đồng thời nhiều phân tử đích, cho phép phân tích đồng vị trí.
• Sequencing tại chỗ: Cho phép đọc trực tiếp trình tự RNA hoặc DNA trực tiếp trong mô, duy trì thông tin vị trí. Có nhiều phương pháp sequencing tại chỗ khác nhau, bao gồm cả phương pháp dựa trên giải trình tự thế hệ tiếp theo (NGS) như 10x Genomics Visium và Slide-seq. Những kỹ thuật này cung cấp thông tin chi tiết về biểu hiện gen ở mức độ tế bào đơn hoặc các vùng nhỏ trong mô.
• Mass Spectrometry Imaging (MSI): Được sử dụng trong spatial proteomics, MSI cho phép xác định và định lượng hàng trăm protein đồng thời trên toàn bộ phần mô. Kỹ thuật này cung cấp một cái nhìn tổng quan về sự phân bố protein và có thể được sử dụng để xác định các dấu ấn sinh học liên quan đến bệnh tật. MSI cũng có thể được sử dụng để phân tích các phân tử nhỏ khác như chất chuyển hóa và lipid.

Ứng dụng:

Phân tích không gian có nhiều ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, bao gồm:

• Nghiên cứu Ung thư: Xác định sự không đồng nhất của khối u, các tương tác giữa khối u và hệ miễn dịch, và các cơ chế kháng thuốc. Điều này giúp phát triển các liệu pháp nhắm mục tiêu hiệu quả hơn.
• Khoa học Thần kinh: Lập bản đồ các loại tế bào thần kinh, nghiên cứu tổ chức não và hiểu được các cơ chế của các bệnh thần kinh như Alzheimer và Parkinson.
• Phát triển Sinh học: Theo dõi sự biểu hiện gen trong quá trình phát triển phôi và xác định các quá trình tế bào điều chỉnh sự hình thành mô. Điều này giúp hiểu rõ hơn về sự phát triển bình thường và các dị tật bẩm sinh.
• Miễn dịch học: Phân tích sự xâm nhập của tế bào miễn dịch vào các mô và hiểu được các phản ứng miễn dịch trong các bệnh nhiễm trùng và bệnh tự miễn.

Hạn chế:

Mặc dù tiềm năng rất lớn, phân tích không gian vẫn đối mặt với một số hạn chế:

• Độ phân giải không gian: Độ phân giải của một số kỹ thuật vẫn còn hạn chế, khiến việc phân biệt các tế bào hoặc cấu trúc rất gần nhau trở nên khó khăn. Việc cải thiện độ phân giải là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực.
• Độ nhạy: Không phải tất cả các phân tử đều có thể được phát hiện với cùng độ nhạy, và một số kỹ thuật có thể bỏ sót các phân tử có biểu hiện thấp. Các phương pháp khuếch đại tín hiệu đang được phát triển để giải quyết vấn đề này.
• Chi phí: Một số kỹ thuật phân tích không gian có thể tốn kém và đòi hỏi thiết bị chuyên dụng. Chi phí đang giảm dần khi công nghệ phát triển.

Phân tích không gian là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với tiềm năng cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về các hệ thống sinh học. Bằng cách kết hợp thông tin phân tử với bối cảnh không gian, nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc chưa từng có về tổ chức mô, chức năng tế bào và cơ chế bệnh tật.

Xu hướng tương lai:

Phân tích không gian là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với nhiều tiến bộ công nghệ liên tục được thực hiện. Một số xu hướng chính bao gồm:

• Tăng độ phân giải không gian: Các kỹ thuật mới đang được phát triển để cải thiện độ phân giải không gian, cho phép phân tích ở cấp độ tế bào đơn và thậm chí dưới tế bào. Ví dụ, phương pháp expansion microscopy giúp tăng kích thước vật lý của mẫu, gián tiếp tăng độ phân giải hình ảnh. Các kỹ thuật siêu phân giải (super-resolution microscopy) như STORM và PALM cũng đang được áp dụng để phân tích không gian ở độ phân giải nano mét.
• Đa phương thức (Multi-omics): Kết hợp nhiều loại dữ liệu không gian, chẳng hạn như transcriptomics, proteomics, và genomics, để có được cái nhìn toàn diện hơn về các quá trình sinh học. Việc tích hợp dữ liệu đa phương thức này giúp ta hiểu rõ hơn về mối tương quan giữa biểu hiện gen, chức năng protein, và biến đổi di truyền trong không gian của mô. Ví dụ, việc kết hợp spatial transcriptomics với spatial proteomics có thể giúp xác định các protein được điều chỉnh bởi các gen cụ thể trong các vùng khác nhau của mô.
• Phân tích 3D: Mở rộng phân tích không gian sang ba chiều để nắm bắt cấu trúc và tổ chức phức tạp của các mô và cơ quan. Việc tái tạo không gian 3D cho phép nghiên cứu sự tương tác của các tế bào trong môi trường sinh lý thực tế hơn. Các kỹ thuật hình ảnh 3D như light-sheet microscopy và clearing techniques đang được sử dụng để tạo ra các hình ảnh 3D của mô với độ phân giải cao.
• Phân tích thời gian thực (Real-time): Phát triển các kỹ thuật cho phép theo dõi các quá trình động trong thời gian thực, cung cấp những hiểu biết về sự thay đổi không gian theo thời gian. Ví dụ, live-cell imaging kết hợp với các kỹ thuật đánh dấu không gian cho phép theo dõi sự di chuyển và tương tác của tế bào trong mô sống. Kỹ thuật này rất hữu ích để nghiên cứu các quá trình động như phát triển phôi, phản ứng miễn dịch, và di căn ung thư.
• Phát triển thuật toán phân tích dữ liệu: Với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các kỹ thuật phân tích không gian, việc phát triển các thuật toán và công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ là rất quan trọng. Học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng để phân tích dữ liệu không gian phức tạp và trích xuất thông tin sinh học có ý nghĩa. Ví dụ, các thuật toán học máy có thể được sử dụng để phân loại các tế bào, xác định các mẫu biểu hiện gen không gian, và dự đoán kết quả điều trị.
• Giảm chi phí và tăng khả năng tiếp cận: Nỗ lực đang được thực hiện để giảm chi phí của các kỹ thuật phân tích không gian và làm cho chúng dễ tiếp cận hơn với các nhà nghiên cứu. Điều này sẽ cho phép áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau và thúc đẩy sự phát triển của y học cá nhân hóa.