乳腺癌创新基因表达研究方法

　　2016年7月1日，美国科学促进会（AAAS）官方期刊《科学》（Science）正式发表瑞典卡罗林斯卡医学院、皇家工学院、斯德哥尔摩大学、隆德大学、乌普萨拉大学的研究报告，发现一种高分辨率新方法研究组织活化基因。该方法可用于所有的组织类型，对于乳腺癌等癌症的临床前研究和诊断均具有价值。

　　疾病会改变组织中的某些核糖核酸（RNA）分子和蛋白质表达。在实验室与医院中通常采用显微镜研究组织样本获得更深入的认识和诊断，然而到目前为止还只能同时确定少数RNA分子的定位。该研究开发出一种新方法，使得能够分析所有RNA分子的数量，提供来自显微镜的空间信息。

　　通过将组织切片置于载玻片，在载玻片上已经放置了内置地址标签的DNA链，能够标记出活化基因生成的RNA分子。当分析样本中存在的某些RNA分子时，地址标签会显示出这些分子存在于切片中的位置，能够得到不同的基因在何处活化的高分辨率信息。

　　该研究结果对于更精确的诊断也具有价值。当前的方法是获得组织样本，碾碎并分析细胞混合物，但其风险在于少数癌细胞会被来自样本中所有其他细胞的信号所稀释，因此遭到忽视。

　　采用该研究的方法，可以在组织样本未被稀释时获得肿瘤信号。因为组织样本的不同部分具有它们独特的地址标签，因此可以鉴别出少数的肿瘤细胞。

　　该方法可用于所有的组织类型和疾病，还可以提供有关癌症诊断中疾病异质性的信息，这一点在这项针对乳腺癌的研究中得到了证实，可使用比以往更高的分辨率和精度研究组织活化基因成为可能，这对于基础研究和诊断都具有价值。

Science. 2016 Jul 1;353(6294):78-82.

Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics.

Stahl PL, Salmén F, Vickovic S, Lundmark A, Navarro JF, Magnusson J, Giacomello S, Asp M, Westholm JO, Huss M, Mollbrink A, Linnarsson S, Codeluppi S, Borg A, Pontén F, Costea PI, Sahlén P, Mulder J, Bergmann O, Lundeberg J, Frisén J.

Karolinska Institute, Stockholm, Sweden; KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden; Karolinska Institute, Huddinge, Sweden; Stockholm University, Solna, Sweden; Lund University, Lund, Sweden; Uppsala University, Uppsala, Sweden.

Analysis of the pattern of proteins or messengerRNAs (mRNAs) in histological tissue sections is a cornerstone in biomedical research and diagnostics. This typically involves the visualization of a few proteins or expressed genes at a time. We have devised a strategy, which we call "spatial transcriptomics," that allows visualization and quantitative analysis of the transcriptome with spatial resolution in individual tissue sections. By positioning histological sections on arrayed reverse transcription primers with unique positional barcodes, we demonstrate high-quality RNA-sequencing data with maintained two-dimensional positional information from the mouse brain and human breast cancer. Spatial transcriptomics provides quantitative gene expression data and visualization of the distribution of mRNAs within tissue sections and enables novel types of bioinformatics analyses, valuable in research and diagnostics. 

PMID: 27365449

DOI: 10.1126/science.aaf2403