Análisis de una sola célula suministra conocimientos nuevos de las enfermedades mitocondriales
Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 25 Aug 2020
Las enfermedades mitocondriales son el resultado de la falla de las mitocondrias, compartimentos especializados dentro de las células que contienen su propio ADN y producen la energía necesaria para mantener la vida. Algunos de los trastornos mitocondriales más desafiantes surgen de mutaciones en el ADN mitocondrial (ADNmt), un genoma con un elevado número de copias, que se hereda por vía materna.Actualizado el 25 Aug 2020
Estas enfermedades se manifiestan con marcada heterogeneidad clínica, en parte porque los tejidos generalmente contienen una mezcla de ADNmt mutante y no mutante, un fenómeno llamado heteroplasmia. La heteroplasmia varía drásticamente entre los miembros de la familia, los tejidos y el tiempo, y se supone que está determinada por una combinación de derivación y selección aleatoria.
Los científicos médicos del Hospital General de Massachusetts (MGH, Boston, MA, EUA) y sus colegas, aplicaron una tecnología de genómica unicelular, un ensayo de ADNmt unicelular para la secuenciación de cromatina accesible a las transposasas (ATAC), para determinar la heteroplasmia del ADNmt y el tipo celular simultáneamente, en muchos miles de células mononucleares de sangre periférica (PBMC) que se obtuvieron de pacientes no relacionados con encefalopatía mitocondrial, acidosis láctica y episodios similares a accidentes cerebrovasculares (MELAS). El equipo examinó el mtADN dentro de diferentes tipos de células sanguíneas de nueve individuos con MELAS, una de las formas más comunes de enfermedad del mtADN asociada con disfunción cerebral y episodios similares a accidentes cerebrovasculares, con una amplia gama de gravedad en los pacientes.
El equipo obtuvo muestras de sangre venosa al inicio del estudio clínico y purificó las PBMC de los pacientes. Colorearon las células para determinar su viabilidad y aplicaron anticuerpos anti-CD45 humanos antes de la fijación y realizaron una clasificación de las células activadas por fluorescencia (FACS) para excluir células muertas y no leucocitarias (CD45-). Las bibliotecas de secuenciación ATAC del ADNmt, unicelular, se generaron mediante un controlador de cromo 10 × y una biblioteca ATAC Cromio de una Sola Célula y el protocolo del Kit de Perlas de Gel (10×Genomics, Pleasanton, CA, EUA), que fue seguido por secuenciación de extremos emparejados con el uso de una plataforma NextSeq 500 (2× lecturas de 72 pb) (Illumina, San Diego, CA, EUA).
Al utilizar la secuenciación ATAC del mtADN unicelular, el equipo generó bibliotecas de secuenciación de alta calidad para evaluar simultáneamente el tipo de célula y la heteroplasmia en miles de células individuales por paciente. Utilizando firmas de cromatina accesibles derivadas de lecturas genómicas nucleares, definieron los estados celulares mediante una proyección de indexación semántica latente del conjunto de datos de cada paciente en un mapa de referencia unicelular de PBMC de donantes sanos que se habían generado mediante un protocolo de secuenciación ATAC unicelular similar. El análisis reveló niveles especialmente bajos de heteroplasmia en las células T, que desempeñan un papel importante en la destrucción de las células infectadas, la activación de otras células inmunes y la regulación de las respuestas inmunes. También observaron este patrón en seis pacientes adicionales que tenían A3243G heteroplasmático sin episodios tipo accidente cerebrovascular.
Melissa A. Walker, MD, PhD, neuróloga pediátrica y autora principal del estudio, dijo: “Lo que hace que este estudio sea único es que, hasta donde sabemos, es la primera vez que alguien ha podido cuantificar el porcentaje de mutaciones en el ADN mitocondrial causantes de enfermedad entre miles de células individuales de diferentes tipos del mismo paciente, así como en múltiples pacientes con enfermedad mitocondrial hereditaria”. El estudio fue publicado el 12 de agosto de 2020 en la revista New England Journal of Medicine.
Enlace relacionado:
Hospital General de Massachusetts
10×Genomics