A multiômica espacial potencializa a previsão de patologias

A multiômica espacial, ainda em fase de descoberta, pode significar coisas diferentes para pessoas diferentes. Normalmente denota a visualização de dados transcriptômicos e proteômicos no contexto da arquitetura do tecido, diretamente na mesma seção ou em seções seriais que são integradas computacionalmente.

A multiômica espacial pode eventualmente crescer para abranger lipídios, glicanos, metabólitos, marcadores epigenéticos e selos pós-traducionais transitórios em proteínas. “Cada nova tecnologia na medicina cresce desde a descoberta, passando pela tradução, até o diagnóstico”, diz Joachim Schmid, PhD, vice-presidente de P&D, informática espacial e IA, NanoString Technologies.

No entanto, mesmo na sua encarnação actual, a multiómica espacial está a ser utilizada em laboratórios de investigação patológica para estabelecer métodos precisos de identificação e classificação de doenças, e na determinação da especificidade e eficácia de medicamentos. De acordo com Jonathan Sweedler, PhD, Cátedra de Química da Família James R. Eiszner da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, “Para algumas classes de moléculas, a multiômica espacial já pode obter distribuições químicas de qualidade dentro de tecidos e tumores. Imagens de espectrometria de massa e espectroscopia vibracional fornecem informações moleculares relacionadas à saúde dos tecidos.”

A imunoterapia introduziu a necessidade de análises moleculares meticulosas e reprodutíveis para a classificação granular de doenças que possibilitem adequar os pacientes às terapias ideais.

“As coisas estão ficando complicadas para o patologista. Costumava ser simples – olhar alguns slides de H&E e IHC, passá-los para o laboratório molecular – mas agora queremos saber a relação dos microambientes tumorais (TMEs) com as células tumorais. É aí que entra o espacial”, diz Kenneth Bloom, MD, chefe de patologia da Nucleai. “Devemos identificar os tipos de células no TME ao mesmo tempo e compreender as suas relações porque às vezes as células só funcionam de determinadas maneiras quando estão adjacentes a outras células.”

Elizabeth Neumann, PhD, professora assistente de química na Universidade da Califórnia, Davis, afirma: “Doenças que antes pensávamos serem homogêneas podem ser classificadas em subtipos à medida que obtemos mais dados multiômicos espaciais”.

Na Pathology Visions 2022 (uma conferência realizada em outubro passado em Las Vegas, Nevada), Schmid sentiu entusiasmo em torno da visualização de moléculas únicas em contextos espaciais. A patologia digital digitaliza amostras inteiras em lâminas de vidro por meio de imagens de lâminas inteiras e usa microscopia virtual e métodos computacionais para descobrir insights clínicos. “Esta foi a primeira vez que a conferência esgotou”, observa Schmid. “Os líderes inovadores estão falando sobre entrar no espaço da biologia espacial. Ninguém ainda sabe como isso será traduzido no trabalho diário, mas a multiômica espacial gera muita informação digital que se adapta ao campo.”

Os patologistas têm historicamente confiado em tecido fixado em formalina e embebido em parafina (FFPE). A tecnologia espacial está sendo desenvolvida para FFPE, bem como para tecido fresco congelado. No entanto, a revisão de tecnologias legadas para fluxos de trabalho complexos requer benefícios sólidos.

“Se você olhar um tecido ao microscópio com os olhos, a quantidade de informação que você obtém é limitada”, observa Sweedler. “Os patologistas têm sido inovadores na coloração de tecidos para que as moléculas de interesse sejam visíveis para inferir estados de doença. Estes funcionam. A questão é se é possível obter informações mais granulares através da multiômica espacial.”

O benefício para os pacientes é o principal motor para a implementação de novas tecnologias. O uso da multiômica espacial oferece vantagens distintas para a estratificação dos pacientes, não apenas na aquisição de mais informações para validar resultados preliminares, mas também na aquisição de informações que não puderam ser acessadas anteriormente.

“Você pode usar uma combinação de proteínas como uma assinatura [da doença], mas em muitos casos, para entender o mecanismo do tratamento ou da progressão da doença, pode ser vantajoso ter uma proteína de superfície celular junto com citocinas e quimiocinas que podem ser muito melhores medido através do RNA”, diz Julia Kennedy-Darling, PhD, vice-presidente de inovação da Akoya Biosciences.