Projekt 2: Eine zweidimensionale Genexpressionskarte des Leberegels – Spatial Transcriptomics
Den meisten Transcriptomics-Methoden mangelt es an räumlicher Auflösung
Sowohl bei klassischen RNA Sequenzierungen (bulk RNAseq), bei denen die gesamte RNA aus dem Homogenat einer Gewebeprobe untersucht wird, als auch bei der innovativen single-cell RNAseq Methode, bei der man detaillierte Informationen über die Funktion einzelner Zellen erhält, fehlen Information über die räumliche Verteilung der Transkripte in der Probe. Spatial Transcriptomics löst dieses Problem und erfasst die räumliche Verteilung von Transkripten in einem Gewebeschnitt.
Spatial transcriptomics workflow
Eine Genexpressionskarte für den Leberegel
In diesem Projekt arbeiten wir an der Kartierung tausender Transkripte (mRNAs) im Körper des Leberegels Fasciola hepatica. Dies ermöglicht uns Rückschlüsse auf die Funktion der einzelnen Organe und Gewebe des Wurmes und trägt so zu einem tieferen Verständnis der Biologie des Parasiten bei. Dabei sind wir eine der ersten Arbeitsgruppen, die die innovative „spatial transcriptomics“-Technologie bei einem multizellulären Parasiten anwenden.
Räumliche Genexpression bei Leberegeln. Links: Spatial Transcriptomics in einem Gewebequerschnitt. Rechts: in situ Hybridisierung, die das gleiche Gen (ein Verdauungsenzym) im Darm des Parasiten lokalisiert.
Auf der Suche nach Schwachstellen
Informationen über die räumliche Expression von Genen sind insbesondere dann interessant, wenn es darum geht neue Zielmoleküle für die Entwicklung von Wirkstoffen und Impfstoffen gegen den Leberegel zu identifizieren. Besonders vielversprechend sind Wirkstoffziele an den inneren und äußeren Körperoberflächen, die für das Überleben des Leberegels essenziell sind. Dazu gehören das hautähnliche Tegument oder auch der Darm.
Hier geht's zur Publikation:
Gramberg S., Puckelwaldt O., Schmitt T., Lu Z., Haeberlein S. (2023) Spatial transcriptomics of a parasitic flatworm provides a molecular map of drug targets, vaccine candidates and drug resistance genes (under review), Preprint: https://doi.org/10.1101/2023.12.11.571084