Mohit Singh
El desarrollo de nuevos fármacos oncológicos se ve obstaculizado en gran medida por la heterogeneidad tumoral. Encontrar nuevos objetivos y sistemas modelo útiles requiere una comprensión del panorama tumoral espacial. Aquí, al perfilar 40 cortes de tejido y 80.024 sitios de captura en una variedad de tipos de tejido, formatos de muestra y químicas de captura de ARN, investigamos la utilidad de la transcriptómica espacial (ST) para el descubrimiento oncológico. Al utilizar el análisis de patología emparejada, que proporciona una verdad fundamental para la composición de la sección de tejido, validamos la precisión e integridad de la ST. Luego, utilizando datos espaciales, mostramos cómo se pueden capturar parámetros importantes de profundidad tumoral como hipoxia, necrosis, vasculatura y cambio de la matriz extracelular. En modelos de cáncer singénicos, también utilizamos el contexto espacial para señalar ubicaciones relativas de tipos de células que demuestran la anticorrelación de células tumorales e inmunes. En muestras clínicas de adenocarcinoma de páncreas, demostramos métodos de identificación de objetivos y destacamos indicadores intrínsecos del tumor y señalización paracrina.