GeoMx DSP 中的数据分析软件支持轻松可视化和解释数据。 高分辨率图像可以与定量分析数据一起显示，从而允许与任一数据集实时交互。
GeoMx DSP 如何工作？
该测定依赖于 RNA 探针和可光裂解寡核苷酸标签。 在将探针杂交到载玻片安装的福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织切片后，寡核苷酸标签通过紫外线照射从组织的离散选定区域释放出来。 使用 RNAseq 或标准 nCounter 测定对释放的标签进行定量，并将计数映射回组织位置，从而产生分析物丰度的空间分辨数字图谱。1
GeoMx DSP2 的应用
- 发现预测治疗反应的生物标志物
- 分析肿瘤微环境中的不同区域或细胞类型
- 揭示药物的作用机制
- 探索哪些基因在组织的特定成分中受到药物的影响
- 揭示疾病的分子亚型
- 了解疾病机制和进展
- 研究临床前模型
技术聚焦
通过空间转录组学分析探索组织异质性
为了了解和改善 TME 中的抗肿瘤免疫反应，我们使用 GeoMx® DSP 平台检查了抗 mPD-1 治疗对皮下（SC）MC38-NCI.TD1 小鼠结肠癌模型的 TME 内 CD45+ 免疫细胞和 PanCK+ 肿瘤细胞的影响。
形态标记染色 MC38 NCI-TD1 肿瘤切片展示了感兴趣区域，这些区域分为含有 CD45+ 免疫细胞的照明区域（AOIs），靠近高 PanCK 表达与低 PanCK 表达的肿瘤细胞。 火山图显示了此类 AOIs 在同种型对照和抗 mPD-1 抗体处理的 MC38-NCI.TD1 肿瘤中的转录组学调节。
GeoMx DSP 的优势
空间分辨率
提供高分辨率空间信息，使研究人员能够分析复杂组织内细胞和亚细胞水平的基因表达模式。 这种空间背景对于理解不同细胞类型之间的功能组织和相互作用至关重要。
多重分析
支持多重分析，可同时测量多达超过 21,000 个 RNA 靶标。 这种效率不仅节省了时间和资源，还提供了更全面的分子景观视图，有助于全面了解基因表达模式。
细胞异质性
与批量 RNA 分析不同，GeoMx DSP 能够识别和分析组织样本中的单个细胞类型。 这在肿瘤等异质组织中尤其有价值，在这些组织中，了解不同细胞群的特定表达模式对于精准医学和生物标志物发现至关重要。
与现有技术的兼容性
设计用于与其他分子分析技术兼容，包括传统的 RNA 测序。 无缝集成使研究人员能够将空间信息与高通量基因组数据相结合，提供更全面和互补的分析。
组织结构洞察
提供组织结构内基因表达的详细图谱，提供对生物样品组织和结构的深入了解。 这些信息对于揭示空间关系和了解基因表达在组织不同区域之间的变化至关重要。
可定制的面板
研究人员可以设计定制面板来靶向感兴趣的特定基因或途径，定制 GeoMx DSP 实验以满足其研究的独特要求。 这种灵活性增强了该平台在各种研究应用中的多功能性。
生物标志物发现
GeoMx DSP 的空间分辨方法增强了空间相关生物标志物的发现，这些生物标志物在批量 RNA 分析中可能会被忽视。 这种能力对于识别疾病的潜在治疗靶点和诊断标志物至关重要。
临床相关性
分析临床样本（包括 FFPE 组织）的能力使其与转化研究和临床研究高度相关。 这一功能扩展了 GeoMx DSP 在诊断工具和个性化医疗开发中的潜在影响。
单细胞分析
允许单细胞分辨率，从而能够研究单个细胞独特的基因表达谱。 这种粒度水平对于揭示生物系统的复杂性特别有价值，并且可以带来更精确和有针对性的治疗干预。
数据可视化工具
该平台配备了先进的数据可视化工具，有助于解释空间基因表达数据。 研究人员可以创建详细的地图和视觉表示，以帮助对复杂的生物样品进行直观和全面的分析。
GeoMx DSP 常见问题解答
与传统的批量全组织 RNA 分析相比，GeoMx DSP 具有明显的优势，彻底改变了空间基因组学领域。 与批量 RNA 分析不同，GeoMx DSP 使研究人员能够以空间分辨率解剖复杂的生物组织，在组织结构的背景下提供基因表达的详细图谱。 这种空间分辨方法可以更精确地了解样品内的细胞异质性和相互作用，从而深入了解基因表达模式的空间组织。 通过保留空间背景，GeoMx DSP 能够识别细胞特异性表达谱和空间相关生物标志物，这些在批量 RNA 分析中会被忽视。 此外，GeoMx DSP 在研究肿瘤等异质样本方面特别有价值，其中空间信息对于破译复杂的分子景观至关重要。 总体而言，GeoMx DSP 代表了基因组学研究的强大进步，与传统的批量 RNA 分析相比，它提供了对生物系统的更全面和细致的理解。
流式细胞术是分析免疫疗法触发对肿瘤免疫细胞影响的金标准方法。 然而，该测定固有的局限性是流式细胞术无法区分肿瘤微环境（TME）内不同区室中的活化免疫细胞。 由于 TME 的异质性，可视化和检查与靶肿瘤细胞密切接触的免疫细胞非常重要。接触肿瘤细胞的免疫细胞中的免疫调节反应无法使用流式细胞术来阐明。 借助 GeoMx DSP，我们可以选择使用形态学标记物识别的感兴趣区域（ROI）中的特定细胞类型，并分析 ROI 和细胞特异性免疫调节反应。
- 肿瘤细胞
- 癌干细胞
- 转移性癌细胞
- 静止癌细胞
- 高表达 PanCK 的癌细胞
- 低表达 PanCK 的癌细胞
- 凋亡癌细胞
- 坏死性癌细胞
- 免疫细胞
- T 细胞： CD4+、CD8+ 和 Treg
- CAR T 细胞
- B 细胞： 调节性B细胞
- NK 细胞
- 骨髓来源的抑制细胞
- 肿瘤相关巨噬细胞： M1、M2
- 肿瘤相关中性粒细胞： N1、N2
- 树突状细胞
- 基质细胞
- 肿瘤内皮细胞
- 周细胞
- 癌症相关成纤维细胞
- 间充质干细胞
- 肿瘤相关脂肪细胞
- 星状细胞
- 血管
- 淋巴管
- 正常宿主组织/细胞
- 细胞外基质
- 外泌体
它们可以是 FFPE 组织或 FFPE 载玻片。 如果您与我们一起进行 体内 研究，我们也可以准备载玻片。
- 将使用什么宿主生物体和肿瘤模式生物体
- DSP 系统要处理和分析的载玻片数量
- 形态学标记物和靶标 mRNA 组合
- 每张载玻片的 ROI 数量
- 如何选择和绘制感兴趣区域
- 感兴趣区域是否会被分割
- 需要多少数据分析（可在研究结束时决定）
- 特定基因的变化可以进行进一步分析，以便：
- 寻找新的生物标志物
- 确定治疗如何影响特定生物标志物
- 寻找新的致癌基因或肿瘤抑制基因
- 寻找药物靶点
- 确定治疗是否/如何影响特定靶基因
- 可以进一步分析特定基因集的变化以确定：
- 特定信号通路如何对治疗做出反应
- 哪些细胞类型对治疗有反应
- 治疗如何影响肿瘤微环境中的特定位置
- 哪些细胞/分子成分与药物疗效或失败有关
引用
- 美国国家癌症研究所癌症研究中心。 NanoString GeoMX 数字空间剖面仪（DSP）。 https://genomics.ccr.cancer.gov/technologies/nanostring-geomx-digital-spatial-profiler-dsp/
- GeoMx® 数字空间剖面仪。 NanoString。 https://nanostring.com/products/geomx-digital-spatial-profiler/geomx-dsp-overview/