Visão Geral
O sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq) mede o transcriptoma de células individuais, fornecendo resolução sem precedentes da heterogeneidade celular. O RNA-seq em bulk média a expressão gênica em milhões de células, mascarando os distintos estados transcricionais de diferentes tipos celulares. Em contraste, o scRNA-seq captura o perfil de expressão de cada célula separadamente, permitindo a descoberta de populações celulares raras, a reconstrução de trajetórias de desenvolvimento e a caracterização de respostas específicas de tipo celular. Desde o primeiro estudo de scRNA-seq em 2009, a tecnologia avançou rapidamente, com plataformas modernas perfilando dezenas de milhares de células em um único experimento.
Métodos
O fluxo de trabalho do scRNA-seq envolve isolamento celular (usando plataformas baseadas em gotículas como 10x Genomics Chromium, microfluídica como Fluidigm C1 ou métodos baseados em placas), transcrição reversa com identificadores moleculares únicos (UMIs) para remover viés de amplificação e preparação de biblioteca para sequenciamento. A análise bioinformática prossegue através de: controle de qualidade (filtrando células por contagem de genes, conteúdo mitocondrial e contagens de UMI), normalização (SCTransform, scran ou BASiCS), correção de lote (Harmony, CCA do Seurat ou scVI), redução de dimensionalidade (PCA seguido de UMAP ou t-SNE para visualização), agrupamento (algoritmos Louvain ou Leiden) e expressão diferencial entre grupos. A anotação de tipos celulares usa genes marcadores e bancos de dados de referência.
Aplicações
O scRNA-seq transformou múltiplos campos. Criou atlas celulares abrangentes para órgãos humanos, mapeou o embrião em desenvolvimento e revelou subtipos celulares anteriormente desconhecidos no cérebro e sistema imunológico. Na pesquisa do câncer, o scRNA-seq disseca a heterogeneidade tumoral e o microambiente tumoral, identificando estados celulares raros relacionados a marcadores de citometria de fluxo resistentes a medicamentos. A técnica baseia-se em princípios fundamentais de sequenciamento de RNA e conceitos de microarranjos de DNA e expressão gênica. Métodos emergentes de transcriptômica espacial agora adicionam contexto posicional aos dados de célula única, revelando como as células se organizam dentro dos tecidos.
