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Abstract
Cancer Research
* These authors contributed equally
Las muestras de tumores humanos contienen una gran cantidad de información sobre su microambiente y su repertorio inmunitario. La disociación efectiva de muestras de tejido humano en suspensiones celulares viables es un insumo necesario para la secuenciación de ARN de una sola célula (scRNAseq). A diferencia de los enfoques de secuenciación masiva de ARN, scRNAseq nos permite inferir la heterogeneidad transcripcional en muestras tumorales a nivel de una sola célula. La incorporación de este enfoque en los últimos años ha dado lugar a muchos descubrimientos, como la identificación de estados y programas celulares inmunitarios y tumorales asociados a las respuestas clínicas a las inmunoterapias y otros tipos de tratamientos. Además, las tecnologías unicelulares aplicadas a tejidos disociados se pueden utilizar para identificar el repertorio de receptores de células T y B de las regiones de cromatina accesibles, y la expresión de proteínas, utilizando anticuerpos con código de barras de ADN (CITEseq).
La viabilidad y la calidad de la muestra disociada son variables críticas cuando se utilizan estas tecnologías, ya que pueden afectar drásticamente a la contaminación cruzada de células individuales con ARN ambiental, a la calidad de los datos y a la interpretación. Además, los protocolos de disociación largos pueden conducir a la eliminación de poblaciones celulares sensibles y a la regulación positiva de una firma génica de respuesta al estrés. Para superar estas limitaciones, ideamos un protocolo de disociación universal rápida, que ha sido validado en múltiples tipos de tumores humanos y murinos. El proceso comienza con la disociación mecánica y enzimática, seguida de la filtración, la lisis de sangre roja y el enriquecimiento de muertos vivos, adecuado para muestras con un bajo aporte de células (por ejemplo, biopsias con aguja). Este protocolo garantiza una suspensión unicelular limpia y viable, primordial para el éxito de la generación de emulsiones de gel (GEM), códigos de barras y secuenciación.
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