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GeoMx®数字空间多组学分析系统(DSP)

GeoMx DSP中的数据分析软件支持轻松的数据可视化和解读。高分辨率图像可与定量剖析数据同时显示,以便与任一数据集进行实时互动。

GeoMx DSP如何工作?

这种测定法依赖于与可光裂解寡核苷酸标签相结合的RNA探针。将探针与载玻片安装的福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 组织切片杂交后,通过紫外线照射,寡核苷酸标签会从组织中选定的离散区域释放出来。使用RNAseq或标准nCounter测定法对释放的标签进行定量,并将计数映射回组织位置,从而得到分析物丰度的空间分辨数字概况。1>

步骤 1. 染色 2. 选择ROI 3. UV切割 4. 收集和分配 5. 以时间线方式显示计数。过程图解


GeoMx DSP的应用2

  • 发现可预测治疗反应的生物标记物
  • 分析肿瘤微环境内的不同区域或细胞类型
  • 揭示药物的作用机制
  • 探索组织特定成分中哪些基因受到药物的影响
  • 揭示疾病的分子亚型
  • 了解疾病机制和进展
  • 研究临床前模型

GeoMx DSP的优势

空间分辨率

提供高分辨率的空间信息,使研究人员能够分析复杂组织内细胞和亚细胞水平的基因表达模式。这种空间背景对于理解不同细胞类型之间的功能组织和相互作用至关重要。

多重分析

支持多重分析,允许同时测量多达21,000多个RNA靶标。这种效率不仅节省了时间和资源,还提供更全面的分子图谱,有助于全面了解基因表达模式。

细胞异质性

与批量RNA分析不同,GeoMx DSP能够识别和分析组织样本中的单个细胞类型。这对于肿瘤等异质组织尤其重要,因为了解不同细胞群的特定表达模式对于精准医药和生物标记物发现至关重要。

与现有技术的兼容性

旨在与其他分子分析技术兼容,包括传统的RNA测序技术。通过无缝集成,研究人员可以将空间信息与高通量基因组数据结合起来,提供更全面、更互补的分析。

深入了解组织结构

提供组织结构内基因表达的详细图谱,深入了解生物样本的组织和结构。这些信息对于揭示空间关系和了解基因表达在组织不同区域的变化至关重要。

可定制面板

研究人员可以设计定制面板,针对特定的基因或感兴趣的途径,定制GeoMx DSP实验,以满足其研究的独特要求。这种灵活性增强了平台在广泛研究应用方面的多功能性。

生物标记物筛选

GeoMx DSP的空间分辨方法有助于发现与空间相关的生物标记物,而这些标记物可能会在批量RNA分析中被忽视。这种能力对于识别疾病的潜在治疗靶标和诊断标记至关重要。

临床相关性

分析临床样本(包括FFPE组织)的能力使其与转化研究和临床研究高度相关。这一特性扩展了GeoMx DSP在诊断工具和个性化医疗开发中的潜在影响。

单细胞分析

可实现单细胞分辨率,支持研究单个细胞独特的基因表达谱。这种粒度水平对于揭示生物系统的复杂性特别有价值,可以带来更精确、更有针对性的治疗干预。

数据可视化工具

该平台配备了先进的数据可视化工具,便于解读空间基因表达数据。研究人员可以创建详细的地图和可视化表示,帮助对复杂的生物样本进行直观和全面的分析。

GeoMx DSP常见问题解答

GeoMx DSP与传统的批量全组织RNA分析相比,具有明显的优势,为空间基因组学领域带来了革命性的变化。与批量RNA分析不同,GeoMx DSP使研究人员能够以空间分辨率剖析复杂的生物组织,提供组织结构背景下的详细基因表达图谱。这种空间分辨方法可以更精确地了解样本中的细胞异质性和相互作用,从而深入了解基因表达模式的空间组织。通过保留空间背景,GeoMx DSP能够识别细胞特异性表达谱和与空间相关的生物标记物,而这些在批量RNA分析中会被忽略。此外,GeoMx DSP在研究肿瘤等异质样本时尤为重要,因为在这些样本中,空间信息对于解读错综复杂的分子景观至关重要。总之,GeoMx DSP是基因组学研究的一大进步,与传统的批量RNA分析相比,它能更全面、更细致地了解生物系统。

流式细胞术是分析免疫疗法对肿瘤中免疫细胞影响的金标准方法。然而,这种测定法的一个固有局限是,流式细胞术无法区分肿瘤微环境(TME)中不同区块的活化免疫细胞。由于TME的异质性,对与靶肿瘤细胞密切接触的免疫细胞进行可视化检查非常重要。流式细胞术无法阐明与肿瘤细胞接触的免疫细胞中的免疫调节反应。利用GeoMx DSP,我们可以在使用形态学标记识别的感兴趣区域(ROI)中选择特定细胞类型,并分析感兴趣区域和特定细胞的免疫调节反应。

  • 肿瘤细胞
    • 癌症干细胞
    • 转移性癌细胞
    • 静止癌细胞
    • 高PanCK表达癌细胞
    • 低PanCK表达癌细胞
    • 凋亡癌细胞
    • 坏死癌细胞
  • 免疫细胞
    • T细胞:CD4+、CD8+和Tregs
    • CAR T细胞
    • B细胞:Breg
    • NK细胞
    • 髓源性抑制细胞
    • 肿瘤相关巨噬细胞:M1、M2
    • 肿瘤相关中性粒细胞:N1、N2
    • 树突状细胞
  • 基质细胞
    • 肿瘤内皮细胞
    • 周细胞
    • 癌症相关成纤维细胞
    • 间充质干细胞
    • 肿瘤相关脂肪细胞
    • 星状细胞
  • 血管
  • 淋巴管
  • 正常宿主组织/细胞
  • 细胞外基质
  • 外泌体

它们可以是FFPE组织或FFPE切片。如果您与我们一起进行体内研究,我们也可以准备切片。

  • 使用何种宿主生物和肿瘤模型生物
  • DSP系统要处理和分析的切片数量
  • 形态标记和靶mRNA面板
  • 每个切片的ROI数量
  • 如何选择和绘制ROI
  • 是否对ROI进行细分
  • 需要多少数据分析(可在研究结束时决定)

  • 可以进一步分析特定基因的变化,以便:
    • 找到新的生物标记物
    • 确定治疗对特定生物标记物的影响
    • 找到新的致癌基因或肿瘤抑制基因
    • 找到药物靶标
    • 确定治疗是否/如何影响特定靶基因
  • 可以进一步分析特定基因组的变化以确定:
    • 特定信号通路如何对治疗作出反应
    • 哪些细胞类型对治疗有反应
    • 肿瘤微环境内的特定位置如何受到治疗的影响
    • 哪些细胞/分子成分与药物功效或失效有关

参考资料

  1. 美国国家癌症研究所癌症研究中心。NanoString GeoMX数字空间多组学分析系统 (DSP)。https://genomics.ccr.cancer.gov/ncounter-geo-mx-digital-spatial-profiling/
  2. GeoMx®数字空间多组学分析系统。NanoString。https://nanostring.com/products/geomx-digital-spatial-profiler/geomx-dsp-overview/

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