Till innehåll på sidan

Exploring Biological Systems using Spatial Transcriptomic Technologies

Tid: Fr 2022-05-13 kl 10.00

Plats: Air Fire, Tomtebodavägen 23A, Solna

Videolänk: zoom link for online defense

Språk: Engelska

Ämnesområde: Bioteknologi

Respondent: Kim Thrane , Genteknologi, Science for Life Laboratory, SciLifeLab

Opponent: Prof. Ulf Gyllensten, Dept. of Immunology, Genetics and Pathology, Uppsala University, Uppsala, Sweden

Handledare: Prof. Joakim Lundeberg, Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Genteknologi; Assoc. Prof. Patrik Ståhl, Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Genteknologi

QC 2022-04-11

Abstract

Transkriptomet och det spatiala arrangemanget av celler är avgörande faktorer för funktionerna inom biologiska system, såsom en tumör, hjärna eller hudvävnad. Singel-cell RNA sekvensering (scRNA-seq) har visat sig vara ett kraftfullt verktyg för att profilera transkriptomet av individuella celler. Den nyanserade karakteriseringen av celltyper och celltillstånd som möjliggörs av scRNA-seq har revolutionerat vår förståelse av biologiska system. Dessa metoder utgår dock från att vävnad dissocieras till enskilda celler, vilket medför att den spatiala kontexten går förlorad. Framsteg har på senare tid resulterat i teknologier som bevarar och associerar spatial information med genuttrycket av vävnader, vilket gjort att biologiska system kunnat skildras på en nivå som inte varit möjlig tidigare. Med teknologin Spatial Transcriptomics (ST) erhålls transkriptomprofilering från tusentals delområden av ett vävnadssnitt genom att mRNA fångas in situ och sekvenseras ex situ. 

I Artikel I användes ST för att utforska heterogenitet i lymfkörtelmetastaser av humant malignt melanom i huden. En datadriven analysmetod avslöjade inter- och intratumoral heterogenitet hos den undersökta tumörvävnaden, medan den stromala vävnaden uppvisade liknande genuttryck mellan patienter. Artikel II presenterar en integrering av ST, scRNA-seq och spatial proteinanalys för att karakterisera human skivepitelcancer i huden. ST- teknologins spatiala upplösning är inte detaljerad nog att vara på singelcellnivå, men detta multimodala tillvägagångssätt möjliggjorde identifiering av olika tumörsubpopulationer och avslöjade nischerna de finns i. I Artikel III genererades ST- och scRNA-seq-data för att bygga en atlas av human hud. De kombinerade datatyperna användes för att kartlägga celltypssammansättning och intercellulär kommunikation i homeostas. Därtill identifierades celltyper som driver genetiska hudsjukdomar. Artikel IV introducerar Spatial VDJ, en teknik för spatial analys av B- och T-cellers antigenreceptortranskript, och därmed bestämning av lymfocytkloners position. Spatial VDJ applicerades på human tonsill- och bröstcancervävnad och avslöjade anrikning av immunglobulinkloner i distinkta regioner. Slutligen utforskar Artikel V ett alternativt protokoll för ST som sekvenserar hela transkriptens längd för att möjliggöra spatial isoformprofilering i vävnadssnitt. Protokollet testades på mushjärna och identifierade gener med lokalt varierande isoformuttryck. Dessutom kunde informationen från transkriptens fulla längd användas för att utforska RNA-redigering över olika regioner i mushjärnan. 

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-310918