Aus der Genexpression von Einzelzellen können Algorithmen nicht nur deren Ursprungsort im Gewebe rekonstruieren, sondern auch funktionelle Details ablesen. Das berichten die Teams um Kai Schmidt-Ott und Nikolaus Rajewsky im Fachjournal „JASN“ am Beispiel der Niere.
Um herausfinden, was wann genau in einer bestimmten Zelle passiert, sehen sich Wissenschaftler*innen deren Transkriptom an – die Gesamtheit aller Gene, die zu einem konkreten Zeitpunkt abgelesen und in RNA umgeschrieben werden. Mit Hilfe der Einzelzell-RNA-Sequenzierung lassen sich heute die Expressionsprofile vieler Tausend Zellen parallel analysieren. Doch dazu müssen sie aus dem Zellverband herausgelöst werden. Die Information wo eine Zelle vorher im Gewebe saß, geht dabei verloren.
Anhand der Genexpression lässt sich dies jedoch bioinformatisch rekonstruieren. „Wir wollten wissen, ob man Algorithmen nutzen kann, um neben einer Rekonstruktion der räumlichen Anordnung auch funktionelle Informationen aus den Einzelzellsequenzierungen zu gewinnen. Zum Beispiel über die Umgebungsbedingungen von Nierenzellen“, sagt Dr. Christian Hinze von der Arbeitsgruppe Molekulare und translationale Nierenforschung am Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC) und von der Charité – Universitätsmedizin Berlin. Er ist Erstautor der Studie, die nun im „Journal of the American Society of Nephrology“ (JASN) erschienen ist.
Christian Hinze et al. (2020): „Kidney Single-cell Transcriptomes Predict Spatial Corticomedullary Gene Expression and Tissue Osmolality Gradients“. JASN, DOI: 10.1681/ASN.2020070930.
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https://www.mdc-berlin.de/de/news/press/nieren-puzzle-fuer-fortgeschrittene
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