Multiomics-Technologien erfassen mehr Details und offenbaren mehr Größe

Von Einzelzellanalysen bis hin zu räumlichen Untersuchungen stellen Multiomics-Technologien umfangreichere Datensätze zusammen und generieren tiefere biologische Erkenntnisse

So gut man ein bestimmtes „ome“ auch versteht, es wird nur einen engen Überblick über die Zellaktivitäten geben. Wenn eine breitere Sicht gewünscht wird, muss man Informationen aus zwei oder mehr Omen integrieren – etwa dem Genom, dem Transkriptom und dem Proteom, wie dieses Bild nahelegt. Mit anderen Worten: Man braucht Multiomics. Bisher wurde in den meisten Multiomics-Studien versucht, Datensätze aus separaten Studien zu korrelieren. Aber jetzt, mit der Einführung neuer Technologien, beginnen Multiomics-Studien damit, Datensätze zu analysieren, die von zwei oder mehr Omen gleichzeitig gesammelt wurden. Diese Technologien versprechen, sowohl Einzelzell- als auch räumliche Analysen voranzutreiben. [Nicolle Rager, Nationale Wissenschaftsstiftung]

Von Julianna LeMieux, PhD

Technologien für jedes der „Omes“ – Genom, Proteom, Transkriptom, Epigenom, Metabolom usw. – befinden sich mitten in ihrer eigenen individuellen Revolution. Wenn diese Technologien ausgereift sind, erleichtern sie nicht nur die Erforschung ihrer jeweiligen Ome, sondern schaffen auch Möglichkeiten, ein Om mit einem anderen in Beziehung zu setzen. Anstatt eigenständige Omics-Technologien zu verwenden, bevorzugen Forscher möglicherweise den Einsatz von Multiomics-Technologien. Mit letzterem können Forscher verschiedene Arten von Omics-Daten kombinieren, um umfassendere Studien an Zellen und Geweben durchzuführen.

Traditionell werden bei der Multiomik mehrere Elemente übereinander geschichtet. Das heißt, Multiomics hat sich auf Rechenwerkzeuge verlassen, um Informationen aus einem Omics-Datensatz mit einem anderen Omics-Datensatz zu korrelieren. Viele der Technologien, die als Multiomics-Technologien bezeichnet werden, schließen daraus, „was im Genom passiert, weil sie einen kleinen Bereich, ein winziges Ende eines Transkriptoms betrachten“, sagt Reagan Tully, Chief Commercial Officer von BioSkryb Genomics.

Einige Technologien zielen jedoch darauf ab, verschiedene Omen gleichzeitig zu messen. „Obwohl es für die biologische Messung viele wertvolle Ansätze und Technologien gibt“, bemerkt Anjali Pradhan, Senior Vice President, Produktmanagement und Marketing bei Mission Bio, „ermöglicht die simultane Multiomics-Messung klinisch verwertbare Erkenntnisse, die durch Massensequenzierung der nächsten Generation oder nicht gewonnen werden können.“ Allein RNA-Sequenzierungsansätze.“

Wie Pradhan beispielsweise hinzufügt, kann die gemeinsame Messung des Zellgenotyps und des Immunphänotyps mittels proteogenomischer Profilierung neue Erkenntnisse über die Tumorheterogenität ermöglichen. Und durch die Möglichkeit, Proben mit Einzelzellauflösung abzufragen, erweitert sich die Reichweite von Multiomics noch weiter und eröffnet Anwendungen vom Forschungslabor bis zur Klinik.

Im vergangenen Mai veranstaltete Inside Precision Medicine (die Schwesterpublikation von GEN) eine Online-Veranstaltung mit dem Titel „The State of Precision Medicine“. Eine Sitzung konzentrierte sich auf Multiomics, insbesondere auf die Bedeutung der Hinzufügung von Proteomics-Daten zu Genomics-Informationen. Zu den prominenten Rednern gehörten Jennifer Van Eyk, PhD, Professorin für Medizin am Cedars-Sinai Medical Center, und Mathias Uhlén, PhD, Professor für Mikrobiologie an der KTH School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology, and Health. Sie bezeichneten sich selbst als „Protein-Fanatiker“.

Das Genom eines Patienten, so Van Eyk, enthält Informationen über die Krankheitsprädispositionen und Arzneimittelreaktionen dieses Patienten. Sie fügte jedoch hinzu, dass aus dem Proteom bessere Informationen über Krankheitsrisiken und Arzneimittelreaktionen gewonnen werden könnten. Obwohl es nur eine begrenzte Anzahl proteinkodierender Gene gibt, erzeugen die Feinheiten der Proteinexpression zahlreiche Arten proteomischer Informationen. Laut Van Eyk können Informationen über krankheitsbedingte Veränderungen, Isoformen, Konzentrationsänderungen und chemische Komplexität Vorhersagen darüber treffen, was im Körper im Kontext des Körpers und der Umwelt passieren wird. Sie schlägt vor, dass ein Proteomics-Ansatz – der die Überwachung nicht nur eines Proteins, sondern Tausender umfassen würde – wertvolle klinische Erkenntnisse liefern könnte.

Uhlén betonte die Bedeutung von Proteinen als Angriffspunkte für Medikamente. Nachdem er darauf hingewiesen hatte, dass der Bereich der antikörperbasierten Proteomik in den letzten zwei bis drei Jahren ein explosionsartiges Wachstum verzeichnet habe, erklärte er, dass das Wachstum weitergehen und mehr Daten schneller produziert werden würden. Und nachdem Uhlén betont hatte, dass die Proteomik-Technologie Arzneimittelziele unabhängig oder in Kombination mit anderen Omics-Technologien identifizieren kann, gab sie noch eine Prognose ab: „Wir treten in die interessanteste Ära der medizinischen Forschung ein, die es je gab.“

Jay West, PhD, Chief Technology Officer bei BioSkryb Genomics, stimmt wahrscheinlich mit Uhléns letzter Vorhersage überein. Tatsächlich könnte er geneigt sein, die Vorhersage noch einen Schritt weiter zu gehen, indem er sich an Peter Drucker orientiert, den Unternehmensberater, der bekanntlich sagte: „Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, besteht darin, sie zu gestalten.“

West hatte ein anhaltendes Interesse an Einzelzellen. Als West an der University of California, Davis, an seiner Doktorarbeit in molekularer Pharmakologie arbeitete, isolierte er einzelne Zellen mithilfe von Mikroskopen und analytischer Chemie. Dann wechselte er in die Industrie und nahm eine Stelle bei Fluidigm (heute Standard Biotools) an, wo er am Aufbau einer Einzelzellen-Technologieplattform beteiligt war.

Während dieser Zeit traf West Chuck Gawad, MD, PhD, damals Postdoktorand im Labor von Stephen Quake, DPhil, Professor für Bioingenieurwesen und angewandte Physik an der Stanford University. Quake ist außerdem Mitbegründer von Fluidigm. Gawad und West blieben in Kontakt, auch als Gawad umzog, um sein eigenes Labor am St. Jude Children's Research Hospital zu eröffnen, wo er die Technologie der primären templatgesteuerten Verstärkung (PTA) erfand. PTA ist eine Technologie zur Amplifikation des gesamten Genoms, die eine robuste Sequenzierungsabdeckung und Variantenerkennung auch in kleinen Proben wie einzelnen Zellen ermöglicht.

Gawad und West teilten nicht nur ein gemeinsames Interesse an Einzelzellen und Genomtechnologien, sondern waren auch hochmotiviert, sich mit Krebs zu befassen und zu versuchen, etwas zu bewirken. Gawad wurde pädiatrischer Onkologe und ist derzeit Chan Zuckerberg Biohub Investigator sowie außerordentlicher Professor an der Stanford University. Gemeinsam gründeten Gawad und West im Jahr 2018 BioSkryb Genomics und lizenzierten die PTA-Technologie von St. Jude.

Schon bald begannen sie mit der Sequenzierung der Proben klinischer Patienten. Eine der Lektionen, die sie schon früh gelernt haben, ist laut West gegenüber GEN, dass viele Daten fehlen, die für den Patienten von Bedeutung sein könnten. „Wenn man zwei Seiten aus einem 500-seitigen Buch liest“, sagt er, „ist es schwierig, die ganze Geschichte zu verstehen.“

Die Sequenzierung der nächsten Generation eignet sich hervorragend zur Erkennung von Keimbahnunterschieden, ist jedoch nicht besonders gut zur Erkennung somatischer Variationen zwischen Zellen geeignet, stellt West fest. Und genau hier treten Krankheiten auf. Deshalb beschlossen die beiden, sich auf umfassende Einzelzellome zu konzentrieren.

„Omes bedeutet für uns alles, nicht teilweise“, betont West. „Wir streben danach, komplette Omes zu schaffen.“ Sie begannen mit Genomen. Und jetzt haben sie, aufbauend auf der Genom-Amplifikationschemie, daran gearbeitet, zusätzliche Ome aufzutragen.

Als COVID-19 ausbrach, gingen die meisten von Bioskryb Genomics nach Hause, um sich sozial zu isolieren. Aber eine sehr kleine Gruppe blieb im Labor, um herauszufinden, wie man ein Produkt baut, das das Transkriptom über das Genom schichtet. Diese Arbeit trug Anfang des Jahres Früchte, als das Unternehmen ResolveOME auf den Markt brachte, das Transkriptom- und Genominformationen kombiniert. Der ResolveOME-Workflow umfasst die folgenden Schritte: Isolierung einzelner Zellen; zytosolische Lyse und reverse Transkription; Kernlyse und genomische Amplifikation (über die PTA-Technologie); Fraktionstrennung und Aufbau von RNA- und DNA-Bibliotheken; und Multiomics-Analyse.

Nachdem Bioskryb Genomics nun Genom und Transkriptom kombiniert hat, befasst sich das Unternehmen mit dem Proteom. Auf dem Treffen der American Association for Cancer Research Anfang des Jahres veröffentlichte das Unternehmen Proteinanalysedaten mit Transkriptom- und Genominformationen von 15 klinischen Patientenproben. West sagt, dass das Unternehmen innerhalb der nächsten 18 Monate auf die Konsolidierung von vier Omen zusteuert, nachdem es das Epigenom im Visier hat.

Wie viele Omes sind genug? West sagt, das sei eine gute Frage, aber er konzentriert sich weiterhin auf alles, was nötig ist, um Patienten zu helfen.

Die Multiomics-Welle und die Spatial-Biology-Welle überschneiden sich. Das Ergebnis: ein ungewöhnlich eindrucksvolles Beispiel konstruktiver Interferenz. Die RNA-basierten räumlichen Plattformen arbeiten an der Erkennung von Proteinen, und die proteinbasierten Plattformen erweitern ihr Angebot um Transkriptome.

„Es ist offensichtlich, warum wir bei den meisten unserer Proben eine Multiomics-Analyse durchführen müssen, aber ich glaube, dass die Offensichtlichkeit am deutlichsten bei der räumlichen Analyse zutrifft“, bemerkt Niro Ramachandran, PhD, Chief Business Officer von Akoya Biosciences.

Eine Hauptanforderung bei der räumlichen Analyse, fügt er hinzu, sei die Identifizierung von Zellgrenzen, eine Notwendigkeit, die bei der nichträumlichen Analyse nicht bestehe. Die räumliche Proteomikanalyse eignet sich am besten zur Identifizierung von Zellgrenzen und Zelltypen. Räumliche Transkriptomik-Ansätze ermöglichen eine umfassende Analyse der Zellfunktion. Die Kombination stellt das aussagekräftigste Beispiel einer Multiomics-Analyse dar.

Ein Stolperstein besteht darin, dass beide Analysen gleichzeitig auf demselben Gewebeobjektträger durchgeführt werden können. In vielen Fällen bedeutet die Färbung für zwei Omics die Verwendung von zwei Serienschnitten.

Um den Nachweis von RNA und Protein im selben Gewebe zu ermöglichen, hat Akoya Biosciences in Zusammenarbeit mit Advanced Cell Diagnostics (eine Marke von Bio-Techne) einen räumlichen Multiomics-Workflow für einzelne Zellen entwickelt. Dieser Arbeitsablauf, der letztes Jahr eingeführt wurde, umfasst die PhenoCycler-Fusion-Protein-Bildgebungstests von Akoya Biosciences und eine automatisierte Version des RNAScope HiPlex-Tests von Advanced Cell Diagnostics für die RNA-Bildgebung. Der RNAScope-Assay kann den Einzelmolekülnachweis von bis zu 12 RNA-Zielen gleichzeitig ermöglichen.

Außerdem stellte Vizgen im vergangenen Jahr ein Protein-Co-Detektionskit vor, das eine subzelluläre räumliche Multiomics-Messung mit gleichzeitiger Detektion von RNA und Proteinen während eines Standard-Multiplex-Error-Robust-Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierungsexperiments (MERFISH) ermöglicht.

Aber ist es zu früh, diese beiden Technologien zu kombinieren, da sie noch relativ unausgereift sind? Jasmine Plummer, PhD, Direktorin für räumliche Omics am St. Jude Children's Research Hospital, sagt, dass die Technologien „neu und aufregend sind, aber mehr Zeit für die Überprüfung benötigen“. Sie fügt hinzu, dass es sinnvoll sei, „sich auf eine Spezies zu konzentrieren, sei es RNA oder Protein, bis wir vollständig verstehen, wie diese Technologien funktionieren.“

Bioskryb verwendet etwas, das West einen „wirklich ausgefallenen Kolonie-Picker“ nennt (durch eine Partnerschaft mit Sartorius), um Zellen aus einem Gewebeschnitt auszuwählen. Von dort aus kann das Unternehmen Multiomics-Analysen an den Zellen durchführen.

West sagt, wenn man an invasiven Krebs denkt, möchte man wissen, warum der Krebs eindringt. Sie sollten sich darüber im Klaren sein, fährt er fort, dass „ein Blick auf 40 Marker des Transkriptoms Ihnen das nicht sagen wird.“ Er sagt, da Krebs eine genetisch bedingte Krankheit sei, müsse man „wissen, was im Genom vor sich geht“.

Wenn man Deep Genomics bei Krebs durchführt, fügt West hinzu, betrachtet man nicht nur ein räumliches Bild, sondern eine zeitliche Veränderung. Die normalen Zellen dominieren den Gewebeabschnitt. Aber es gibt Zellen im Spätstadium mit genomischer Instabilität, die invasiven Krebs auslösen. Unter Bezugnahme auf einige unveröffentlichte Daten teilt West GEN mit, dass Bioskryb in der Lage sei, die Entwicklung von Zellen zu verfolgen – eine „unglaubliche“ Leistung, sagt er, und eines der lohnendsten Dinge, die das Unternehmen bisher getan habe.

Doch der Nutzen von Multiomics geht weit über Krebs hinaus. Ein weiterer kritischer Bereich ist laut Pradhan die Charakterisierung von Gen- und Zelltherapien, bei denen sowohl die Sicherheit als auch die Wirksamkeit von der effizienten Charakterisierung der Transduktionseffizienz, der Vektorkopienzahl und der Integrationsstellen abhängen können.

Und obwohl die Multiomics noch in den Kinderschuhen stecken und Herausforderungen wie große Datenmengen, Kosten, Zugänglichkeit usw. noch gemeistert werden müssen, liegt der Reiz in der Fähigkeit der Technologie, neue biologische Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst verborgen blieben erreichen.

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