Kanserin nasıl geliştiği veya tedaviye nasıl yanıt verdiği sadece tümör hücrelerine değil, aynı zamanda çevresindeki bağışıklık hücreleri, kan damarları ve bağ dokusundan oluşan karmaşık ekosisteme de bağlı olduğu biliniyor. Örneğin bağışıklık sisteminde görevli B lenfosit hücrelerinin kanserleşerek kontrolsüz büyümesiyle oluşan bir hastalık olan Hodgkin dışı lenfoma hastalığında (HDL), hücrelerin arasındaki bağ, tümörün büyüyüp büyümeyeceğini, bağışıklık sisteminden kaçıp kaçmayacağını veya tedaviye nasıl yanıt vereceğini belirleyebiliyor. Bu çok boyutlu sistem, kanser araştırmalarında araştırmacıları zorlayabiliyor. Bu yüzden araştırmacılar, karmaşık doku görüntülerini biyolojik sonuçlara dönüştürerek kanser gelişimini anlamaya ve tedavi süreçlerini belirlemeye yardımcı olabilecek bir yöntem geliştirdi.
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL), Heinrich Heine Düsseldorf Üniversitesi ve Düsseldorf Üniversitesi Hastanesi’nden araştırmacılar, karmaşık doku görüntülerini analiz etmeyi kolaylaştıran “spatialproteomics” adlı yeni bir yazılım geliştirdi. Nature Methods’da yayınlanan çalışmada, yazılımın mikroskop görüntülerinin biyolojik sonuçlara dönüşmesini sağlayarak sağlıklı ve hastalıklı dokulardaki farklılıkların nasıl yapılandığını ortaya çıkarmaya yaradığı bildirildi.
Eski yöntemler yetersiz kalabiliyor
Son yıllarda geliştirilen CODEX ve MICS gibi teknikler, bir doku kesitinde onlarca proteini aynı anda ve tek hücre çözünürlüğünde görüntüleyebiliyor. Ancak bu elde edilen veriler ile hücreleri birbirinden ayırmak, protein miktarlarını hesaplamak, hücre tiplerini sınıflandırmak ve aralarındaki uzamsal ilişkileri incelemek bugüne kadar birbirinden bağımsız araçlarla ve parça parça yürütülüyordu. Spatialproteomics ile hücrelerin tek tek ayırt etmesi, etiketlemesi, dokudaki yerleşimlerinin incelemesi ve tüm bunları tek ve tutarlı bir çatı altında birleştirmesi amaçlanıyor.
Yazılımı test etmek amacıyla, 132 hastadan alınan lenf bezi biyopsiler incelendi. Analizlerde toplam 3,5 milyondan fazla hücre bölümlere ayrıldı. Spatialproteomics’in kapasitesini göstermek amacıyla ekip, beş hastanın tüm doku kesitini görüntüledi ve yaklaşık 6,6 milyon hücre incelendi. Analizler, yavaş seyreden lenfomalar ile daha agresif lenfomaların ayırt edilmesine, bu sayede hücrelerin birbirleriyle olan uzamsal ilişkilerin analiz edilmesine katkı sağladı.
Araştırma lenfoma örnekleri üzerinde geliştirilmiş olsa da bilim insanları yazılımın gelecekte birçok kanser türü, iltihabi hastalık ve diğer karmaşık dokular üzerinde de uygulanabileceği belirtildi.Spatialproteomics’in dünyanın dört bir yanından erişilebilir ve ücretsiz olarak kullanıma sunulduğu, birçok araştırmacının kendi çalışmalarına entegre edebileceği bildirildi.
Kaynak: Nature Methods