Mohit Singh
O desenvolvimento de novos fármacos oncológicos é grandemente dificultado pela heterogeneidade tumoral. Encontrar novos alvos e sistemas úteis, modelo requer uma compreensão da paisagem espacial do tumor. Aqui, traçando o perfil de 40 fatias de tecido e 80.024 locais de captura em vários tipos de tecidos, formatos de amostra e produtos químicos de captura de RNA, investigamos a utilidade da Transcriptómica Espacial (ST) para a descoberta oncológica. Ao utilizar uma análise patológica correspondente, que fornece uma base verdadeira para a composição da secção de tecido, validámos a precisão e a integridade do ST. De seguida, utilizando dados espaciais, mostramos como importantes parâmetros de profundidade tumoral, como a hipoxia, necrose, vasculatura e alteração da matriz extracelular, podem ser captados. Nos modelos de cancro único, também utilizamos o contexto espacial para identificar localizações relacionadas com o tipo celular que demonstram a anticorrelação de células tumorais e imunológicas. Em amostras clínicas de adenocarcinoma pancreático, demonstramos métodos de identificação de alvos e destacamos indicadores intrínsecos ao tumor e sinalização parácrina.