Пространственная иммунная архитектура и программы опухолевой линии совместно формируют клинические исходы при прогрессирующем панкреатическом аденокарциноме

Ламинарная организация кортикальных динамик, как полагают, отражает основную архитектуру клеточных типов, но эта связь не была установлена в коре приматов. Здесь мы разработали спектро-омическую структуру, которая позволяет сравнивать ламинарные локальные потенциалы поля и пространственную транскриптомику одиночных клеток в общей системе координат с привязкой к четвертому слою. Вместо того чтобы полагаться на анализ сырой мощности полос, мы использовали локальное спектральное расширение (LSE) — спектроламинарную компонентную модель, которая разбивает карты мощности LFP по частоте и глубине на отдельные компоненты {дельта}, {тета}, {бета}, низкую {гамма} и высокую {гамма}. Затем мы ввели проекцию четвертого слоя (L4P), чтобы развернуть нелинейные кортикальные ленточные транскриптомы в плоские многообразия с привязкой к четвертому слою, совместимые с элекрофизиологическими профилями глубины. В двенадцати сопоставленных областях коры макак предсказатели транскриптомов улучшили хранимое предсказание шести-анатомических уровней спектрального состава, полученного методом LSE, по сравнению с базовой моделью иерархия-плюс-уровень в поэлементной логистической модели: R2 = 0.621 против 0.384; {Delta}R2 = +0.237; r = 0.809 против 0.692. Это преимущество поддерживалось сохраняющими иерархию нулями сдвига/отражения (pshift,R2 = pshift,r = 0.042) и тестом остаточной перестановки по Фридману-Лейну (pFL,R2 = pFL,r = 0.001). Декодирование PLS1 на полной глубине связывало процессы /{бета} с глубокими слоями, особенно L4/5/6 и L6, глутаматергическими программами, обогащенными аксонной, синаптической и миелиновой биологией, в то время как низкие {гамма} и высокие {гамма} процессы были связаны с верхними и средними слоями ГАБА-ергическими/PVALB-обогащенными тормозными программами, а также с возбудимостью, ионной гомеостазой, неминеральными и энергетическими метаболическими сигнатурами. В совокупности, эти наблюдаемые спектро-омические взаимосвязи предполагают, что ламинарная молекулярная и клеточная архитектура образует правдоподобный субстрат для спектроламинарного мотива в коре макак.

Размножение у видов с родительским уходом включает поддержание выводка потомства в течение энергозатратного периода, когда изменения в доступности ресурсов, погоде, риске хищников и состоянии родителей могут существенно влиять на выживаемость потомства. Самый крайний исход — полный провал выводка (смерть всего потомства), который относительно часто встречается у многих видов птиц и может происходить, когда условия превышают порог жизнеспособности. Хотя полный провал выводка важен для формирования вариаций приспособленности и динамики популяций, наше понимание того, как внутривидовая и межвидовая зависимость плотности управляет этими событиями, или как такие факторы, как качество среды обитания и нагрузка болезнями, способствуют им, ограничено, поскольку для этого требуются детальные данные на уровне отдельных особей, собранные на протяжении нескольких поколений для нескольких перекрывающихся видов. Используя набор данных, насчитывающий 38 509 попыток гнездования больших синиц (Parus major) и голубых синиц (Cyanistes caeruleus) в Вайзамских лесах, Оксфорд, Великобритания, мы исследовали, как местная плотность сопредельных и чуждых видов, структура среды обитания и инфекция птичьим малярией влияют на риск полного провала выводка для определенной подгруппы. Полный провал выводка был частым (14,75%), в основном он был связан с смертностью птенцов в гнезде, что указывало на голод, а не на удаление выводка хищниками. Связи между плотностью и провалом выводка были сильными, но специфичными для видов. В частности, риск провала у больших синиц был выше в соседствах, которые оставались плотно заселенными на протяжении нескольких лет, тогда как риск провала у голубых синиц был ниже там, где годовая плотность больших синиц или общая плотность была высокой, но не там, где сама годовая плотность голубых синиц была высокой. Это предполагает, что местная общая плотность отражает продолжающееся ограничение для больших синиц, в то время как местная годовая плотность может частично отслеживать благоприятные условия в рамках года и паттерны заселения для голубых синиц. У больших синиц провал также чаще встречался, когда плотность дубов была низкой и на большем расстоянии от ближайшей реки (Темзы), тогда как ассоциации с средой были слабыми у голубых синиц. Инфекция малярией была пространственно неоднородной и коррелировала с плотностью и средой, но статус инфекции не объяснял значительного количества полных провалов выводка. В совокупности эти результаты показывают, что полный провал выводка формируется под воздействием пространственно структурированного местного экологического контекста, и как зависимость плотности в этих событиях может различаться по направлению и временным рамкам между симпатрическими видами.

Сопоставление наноразмерной архитектуры тканей с необъективным молекулярным составом в одном и том же образце остается важной задачей в пространственной биологии. Современные методы пространственной протеомики либо не обладают разрешением изображения, необходимым для различения наноразмерной архитектуры тканей, либо обеспечивают лишь ограниченное покрытие протеома, а нецелевая протеомика, способная на глубокую идентификацию белков, еще не была интегрирована с суперразрешающим изображением в рамках одного рабочего процесса. Здесь мы представляем microProteomEx, интегрированную платформу, которая сочетает расширение тканей с помощью гидрогеля с флуоресцентной имиджингом, совместимым с масс-спектрометрией, лазерной микроиссечением и протеомикой с нижним входом для достижения одновременного трехмерного суперразрешающего изображения (эффективное боковое разрешение до ~47 нм на обычных микроскопах с ограничением дифракции) и пространственно разрешенной протеомики при масштабируемом боковом разрешении 29-100 мкм (0.02-0.28 нл объемного разрешения). Оптимизируя фиксацию, якорение белков и вторичную стратегию повторного встраивания, мы расширяем метод до механически стойких тканей, включая почки и сердце мыши, а также до клинических образцов, зафиксированных формальдегидом и обработанных парафином. Мы демонстрируем протеомику однослойного клубочка и отдельной бляшки (450-1000 белков на структуру), выявляем протеомные различия между злокачественной меланомой и гигантской врожденной меланоцитарной невусом в редком педиатрическом случае, а также характеризуем морфологически разрешенную молекулярную гетерогенность корковой и диффузной бляшек амилоид-бета в мышином модели болезни Альцгеймера на двух стадиях болезни. MicroProteomEx устанавливает широко доступную основу для коррелирования ультраструктуры тканей с глубокой пространственной протеомикой, с прямыми последствиями для биологии заболеваний, открытия биомаркеров и персонализированной медицины.

Аденокарцинома поджелудочной железы (ПДЖ) является одним из самых агрессивных злокачественных новообразований у человека и имеет крайне неблагоприятный прогноз. Ее прогрессирование в значительной степени обусловлено крайне сложным и иммунодепрессивным микротройным окружением (МТО), что подчеркивает срочную необходимость в более глубоком понимании ее молекулярных механизмов. Недавние достижения в области секвенирования РНК на уровне единой клетки (scRNA-seq) и пространственной транскриптомики (ST) предоставили беспрецедентные возможности для анализа клеточной гетерогенности, пространственной организации и динамики экспрессии генов в рамках МТО. В этом обзоре мы суммируем основные технологии scRNA-seq и ST, а также их уникальные преимущества в исследовании рака, и подчеркиваем их интегрированные применения в раскрытии гетерогенности ПДЖ, взаимодействиях стромы и иммунной системы, а также механизмах терапевтической устойчивости. Мы также обсуждаем, как эти подходы могут способствовать открытию биомаркеров и направлять разработку новых терапевтических стратегий. В целом, эти результаты предполагают, что интегрированная единоклеточная и пространственная транскриптомика имеет трансформирующий потенциал для развития прецизионной онкологии и улучшения результатов лечения пациентов с раком поджелудочной железы.

Появляющиеся данные свидетельствуют о том, что желчные кислоты, традиционно признанные за их роль в пищеварении, также влияют на функции мозга и память. Данное исследование изучало влияние двух вторичных желчных кислот, полученных из микробиоты, дезоксихолевой кислоты (DCA) и гликодезоксихолевой кислоты (GDCA), на память у мышей и связанные молекулярные механизмы. Самцы и самки мышей ежедневно получали пероральное введение DCA, GDCA или контролируемого вещества, и оценивалась пространственная рабочая и референсная память (в тесте Y-лабиринте) и память на распознавание (в тесте на распознавание нового объекта). После тестирования оценивалось выражение генов и активность сигнальных путей в лобной коре и гиппокампе. Введение GDCA после 10 дней нарушало память на распознавание, в то время как прием DCA в течение 12 дней ухудшал пространственную референсную память. Ни одна из желчных кислот, вводившихся в течение 5 дней, не повлияла на пространственную рабочую память. GDCA снизила уровень мРНК субъединиц NMDA-рецепторов (GluN1, GluN2A) и мРНК фактора нейротрофического происхождения головного мозга (BDNF) и ослабила сигнальную активность CREB в лобной коре, что соответствует наблюдаемому дефициту памяти на распознавание. GDCA не изменяла количество транскриптов, кодирующих рецепторы желчных кислот (FXR или TGR5), или их соответствующий уровень белка. В отличие от этого, DCA модифицировала мРНК и белки FXR и TGR5 по регионально специфическому принципу и снижала сигнальную активность CREB в гиппокампе, вероятно, способствуя дефициту пространственной памяти. В лобной коре DCA увеличивала фосфорилирование GluA1 и снижала экспрессию IL-1β и IL-6, что могло помочь сохранить память на распознавание. Исследование метагеномики фекальных образцов не выявило значительных микробиологических отличий, хотя тонкие, незначительные функциональные изменения генов указывали на ранние адаптации. Эти данные показывают, что DCA и GDCA оказывают различные эффекты на когнитивные функции, специфичные к рецепторам и регионам, идентифицируя желчные кислоты как модификаторы коммуникации между микробиомом, кишечником и мозгом.

Трипл-негативный рак молочной железы является агрессивным и гетерогенным подтипом рака, для лечения которого комбинация ингибиторов контрольных точек иммунной системы с химиотерапией привела к улучшению результатов у избранных пациентов. Однако первичное и приобретенное сопротивление остаются распространенными проблемами, подчеркивающими необходимость идентификации внешних, поддающихся модификации детерминантов антиопухолевого иммунитета. Увеличивающееся количество доказательств указывает на то, что кишечная и опухолево-сопутствующая микробиота формируют системный и внутритуморальный иммунный тонус и влияют на эффективность противораковых методов лечения. Кроме состава микробиоты, метаболиты, производимые микробиотой, такие как короткоцепочечные жирные кислоты, производные индола и триптофана, желчные кислоты, полиамины и другие маломолекулярные соединения, могут действовать как функциональные посредники, связывающие микробную экосистему с программированием иммунных клеток и биологией опухоли. Эти метаболиты модулируют функцию дендритных клеток, активацию и здоровье Т-клеток, поляризацию миелоидов, воспалительные установки и метаболические пути в опухолевом микрор.environment, тем самым потенциально усиливая или ограничивая ответы на химиоиммунотерапию. Важно отметить, что в то время как некоторые исследования предлагают внутритуморальные микробные эффекты, большинство клинически значимых доказательств в настоящее время поддерживают системные метаболиты, происходящие из кишечника, и модуляцию иммунного тонуса, которые вторично формируют опухолевый микрор.environment ТНРК. В данном обзоре мы синтезируем современные знания о (i) иммунобиологии трипл-негативного рака молочной железы, релевантной для модуляции, вызванной микробиотой, (ii) особенностях молочной и кишечной микробиоты, сообщенных при ТНРК, и (iii) механистических путях, через которые микробные метаболиты могут регулировать антиопухолевый иммунитет и чувствительность к ингибиторам контрольных точек иммунной системы (ICI). Мы также обсуждаем методические аспекты интеграции профилирования микробиома с метабомикой и иммунным фенотипированием, а также оцениваем новые возможности использования метаболитов, происходящих из микробиоты, в качестве биомаркеров и терапевтических мишеней. Наконец, мы подчеркиваем трансляционные стратегии, включая питание, пред- и пробиотики, разумное использование антибиотиков, трансплантацию фекальной микробиоты и подходы, ориентированные на метаболиты ("постбиотики"), и формируем приоритеты для вспомогательных, ориентированных на ТНРК, проспективных многопрофильных исследований с целью перехода от ассоциативных подписей к действительным вмешательствам.