Un avance significativo en el campo de la genómica espacial ha sido desarrollado por investigadores del Instituto Broad, que promete revolucionar la forma en que se mapean los genes en los tejidos biológicos. Este nuevo método elimina la necesidad de técnicas de imagen costosas y laboriosas, utilizando en su lugar métodos computacionales para reconstruir las ubicaciones espaciales de la expresión génica.
Las tecnologías de transcriptómica espacial han abierto nuevas posibilidades en la biología, permitiendo a los científicos crear mapas detallados de la expresión génica en los tejidos. Sin embargo, la mayoría de los métodos existentes requieren equipamiento especializado y pueden ser prohibitivos en términos de tiempo y costes. La innovación presentada por el equipo de investigación permite llevar a cabo estos análisis de manera más rápida y económica, facilitando su acceso a un mayor número de investigadores en todo el mundo. La investigación ha sido publicada en la revista Nature Biotechnology.
Revolución en la mapeo de tejidos
El nuevo enfoque se basa en una técnica denominada Slide-seq, que fue desarrollada previamente por el mismo equipo en 2019. Esta técnica genera mapas de alta resolución de la expresión génica mediante el uso de un array de perlas de ADN codificadas. En el procedimiento, primero se capturan imágenes de un array de perlas, que actúan como referencia para la ubicación de cada una. Posteriormente, se coloca una sección de tejido sobre las perlas, disolviéndola y permitiendo que el ARN mensajero del tejido se adhiera a las perlas codificadas. Al cargar las perlas en un secuenciador y aplicar software especializado, se genera un mapa de expresión génica en el tejido.
Los investigadores han logrado inferir las posiciones espaciales de las perlas utilizando solo la secuenciación, eliminando así la necesidad del costoso y prolongado paso de la imagen. Fei Chen, uno de los autores principales del estudio y miembro del instituto, afirma que “nuestro trabajo convierte la imagen en biología molecular, algo que cualquiera puede utilizar si tiene el algoritmo y algunos materiales comunes”.
La investigación de Chen y su equipo demuestra que, al aplicar un algoritmo de análisis de datos conocido como Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), se pueden reconstruir las posiciones originales de las perlas en el array. Los resultados preliminares indican que esta nueva metodología permite mapear secciones de tejido más grandes que las técnicas anteriores, alcanzando hasta 1.2 centímetros de ancho en muestras de embriones de ratón, en comparación con los 3 milímetros que cubrían los mapas anteriores.
El equipo está trabajando actualmente para ampliar su metodología, con el objetivo de mapear áreas de hasta 7 centímetros, un avance que les acercaría a la posibilidad de analizar órganos humanos en su totalidad. “Ya no estamos limitados por el tiempo que nos lleva realizar una imagen”, concluye Chen, subrayando el potencial de esta técnica para transformar la investigación biomédica.
Este desarrollo no solo representa un avance técnico, sino también una democratización de la investigación en genómica, permitiendo que más laboratorios, independientemente de sus recursos financieros, puedan acceder a tecnologías que antes estaban reservadas para centros de investigación con equipamiento especializado. La ciencia avanza, y con ella, las posibilidades de entendimiento de la biología humana y sus complejidades.
Más información sobre esta investigación puede encontrarse en el artículo de Hu, C. et al., titulado Scalable spatial transcriptomics through computational array reconstruction, publicado en Nature Biotechnology (2025). DOI: 10.1038/s41587-025-02612-0.
