Le cellule di un organismo portano quasi lo stesso set di DNA, ma funzionano in modo diverso. Questo è particolarmente evidente nel cervello: diverse sue regioni attivano geni diversi e sono responsabili di compiti diversi. Un ruolo chiave qui è giocato dalle modifiche chimiche di DNA e RNA — una sorta di etichette che influenzano il modo in cui la cellula legge l'informazione genetica.
Il problema è che per molto tempo il tessuto è stato spesso analizzato come un campione unico. Questo approccio è comodo, ma cancella importanti differenze tra aree adiacenti.
Immaginate un antico archivio dove ogni rotolo è marcato con simboli visibili solo sotto una luce speciale. Questi segni suggeriscono come leggere il testo. DREAMS funziona più o meno così: illumina le caratteristiche molecolari delle cellule e mostra dove esattamente nel tessuto sono distribuiti i segnali legati alla lettura dell'informazione genetica. Non è solo un nuovo strumento tecnico — può aiutare a studiare in modo nuovo le malattie epigenetiche.
Il metodo DREAMS — DNA RNA Elements Areal Mass Spectrometry — è presentato sulla rivista Nature Cell Biology. Aggiunge una dimensione spaziale ai dati molecolari. Alla base c'è l'imaging di spettrometria di massa: un flusso di microgocce cariche estrae molecole dalla superficie di una sottile sezione di tessuto, dopo di che lo strumento determina la loro composizione.
I ricercatori sono interessati ai nucleosidi modificati liberi — prodotti di degradazione e rinnovamento di DNA e RNA. La loro distribuzione può indicare indirettamente lo stato delle corrispondenti modifiche. Tuttavia, DREAMS non mostra l'etichetta direttamente su un sito specifico della molecola e non sostituisce il sequenziamento. Il suo punto di forza è un altro: il metodo permette di trovare rapidamente aree con un profilo molecolare insolito e selezionarle per un'analisi più dettagliata.
Quando DREAMS è stato applicato al cervello di topo, ha rivelato una notevole eterogeneità. Diverse aree del cervello contenevano diversi set di nucleosidi modificati, inclusi 5-metilcitosina e composti più rari. Di conseguenza, l'immagine media dell'intero tessuto si è suddivisa in diversi paesaggi molecolari indipendenti.
Dati particolarmente interessanti sono stati ottenuti da animali con funzione compromessa degli enzimi della famiglia TET. Questi enzimi partecipano alla trasformazione delle forme modificate di citosina e aiutano a regolare lo stato epigenetico del DNA. Tuttavia, DREAMS ha mostrato cambiamenti non solo nelle modifiche del DNA, ma anche in N¹-metiladenosina (m¹A) — un composto principalmente associato all'RNA.
I cambiamenti nei livelli di m¹A erano accompagnati da cambiamenti nel trascrittoma. Ciò indica una possibile connessione tra i processi dipendenti da TET1 e la regolazione dell'RNA. In altre parole, il confine tra epigenomica e epitrascrittomica potrebbe non essere così netto come si pensa.
Ma trarre conclusioni troppo ampie è prematuro. I risultati non dimostrano che TET1 regoli universalmente le modifiche dell'RNA. Lo studio è stato condotto principalmente su tessuti di topo, e i segnali di DREAMS di per sé non mostrano relazioni causa-effetto. Ci sono anche limitazioni tecniche: molecole con proprietà simili possono essere difficili da distinguere, e modifiche rare potrebbero essere al di sotto della soglia di rilevamento. Pertanto, i dati ottenuti devono essere confermati con sequenziamento e altri metodi.
Il maggiore beneficio di DREAMS probabilmente verrà in combinazione con la trascrittomica, la mappatura dei tipi cellulari e altre tecnologie di biologia spaziale. Questo approccio integrato permetterà di collegare i cambiamenti molecolari non solo a un organo nel suo insieme, ma a una specifica area di tessuto e al suo contesto cellulare.
DREAMS riflette la svolta generale della biologia moderna — dai dati medi alle mappe spaziali dettagliate. Ora è importante sapere non solo cosa è cambiato nel DNA, nell'epigenoma o nell'RNA, ma anche dove esattamente è successo. Il metodo mostra chiaramente: anche un singolo tessuto può essere composto da molti diversi paesaggi molecolari che scompaiono completamente quando si analizza un campione medio.
