Custom Probe-Based Spatial Transcriptomics Enables Microbiome Detection in FFPE Colorectal Cancer Tissue

あらゆる腫瘍の中には、隠された世界が存在しています。長年、科学者たちは、細菌が単なる偶然の同乗者としてではなく、病気がどのように成長するか、免疫系がどのように反応するか、さらには患者が治療にどの程度反応するかに影響を与える活動的な参加者として、ヒトの癌の中に生息していることを知っていました。これらの微小なコミュニティは無作為に散らばっているのではなく、組織内に特定の「近隣地域」を形成し、複雑な方法でヒト細胞と相互作用しています。これらの相互作用を理解するためには、研究者は、家とその中に住む人々を両方示す地図のように、細菌がヒト細胞に対してどこに位置しているかを知る必要があります。長い間、このような詳細なマッピングは、希少で収集が困難な新鮮な組織サンプルでのみ可能でした。しかし、医学記録の大部分は、数十年にわたり標準となってきた、パラフィンブロックに保存された組織で構成されています。この種の組織は、このような高解像度の細菌探偵作業を行うには劣化が進みすぎていると考えられてきました。

研究チームは現在、この溝を埋める新しい方法を開発し、これらの保存された組織サンプル内の細菌をマッピングすることに成功しました。ヒトの遺伝子を読み取るために設計された技術を応用することで、彼らは特定の種類の細菌を見つけ出し、その場所を特定できるカスタムの分子ツール一式を作り上げました。彼らはこのアプローチを、細菌と腫瘍の関係が特に重要である大腸癌のサンプルでテストしました。彼らの研究は、ヒトの遺伝コードを同時に読み取る能力を失うことなく、古いアーカイブされた医学標本において微生物の空間的配置を観察することが可能であることを証明しています。これは、これまで目に見えなかった方法で、細菌がどのように癌に影響を与えるかを理解するために、数十年前から蓄積されてきた患者サンプルを研究する道を開くものです。

研究者たちはまず、新しい分子プローブの設計から始めました。これらは、特定の遺伝配列に付着する、いわばカスタムメイドの非常に小さなタグです。この場合、彼らは細菌の遺伝コード、具体的には異なる細菌グループの固有の識別子として機能する16S rRNAと呼ばれる分子の可変領域を標的にしました。彼らは、組織の薄い切片から遺伝情報を捉えつつ、その元の形状と位置を維持するVisium CytAssistと呼ばれる現代的なイメージングプラットフォームで使用できるように、これらのプローブを構築しました。課題は、これらの細菌プローブをヒトの遺伝子を読み取るための標準的なプローブと併用させ、両方のシステムが互いに干渉しないようにすることでした。彼らは、大腸癌に関連することが知られている15の異なる細菌グループを標的とした195組のプローブのプールを作成し、それを標準のテストキットに混合しました。

この新手法が機能するかどうかをテストするために、チームはパラフィンブロックに保存された6つの大腸組織サンプルにこれを適用しました。これら3つのサンプルは腫瘍由来であり、残りの3つは同じ患者の腫瘍付近から採取された健康な組織でした。プロセスには、組織の切片作成、カスタムプローブ混合物による処理、そして機械を用いた遺伝信号の読み取りが含まれます。結果は即座に、かつ明確でした。システムは、同じ組織切片内でヒトの遺伝子と細菌の信号の両方を正常に検出しました。決定的なことに、細菌プローブの存在がヒト遺伝子の読み取りを妨げることはありませんでした。研究者がヒトの遺伝データを分析した際、細胞は、新鮮な組織と同様に、結腸の裏打ち、筋肉層、および免疫細胞といった期待通りのパターンに従って組織化されました。これにより、この新手法が保存されたサンプルに格納されたデリケートな情報を損なうことなく、安全に使用できることが確認されました。

最もエキサイティングな発見は、研究者が細菌がどこに位置しているかを確認した時に訪れました。健康な組織サンプルでは、細菌信号は主に結腸の内側を裏切る表面部分に見られ、これは健康な腸内で細菌が自然にどのように生息しているかという既知の事実と一致しています。しかし、腫瘍サンプルはより複雑な物語を伝えていました。ほとんどの腫瘍サンプルでは、細菌は小さく濃縮されたクラスターとして見つかりました。しかし、ある特定の腫瘍サンプルは劇的に際立っていました。そのサンプルには他のものよりもはるかに多い細菌信号が含まれており、これらの細菌は単に表面に留まっているのではなく、腫瘍組織の深部に深く埋め込まれていました。

研究者がこの高信号の腫瘍を詳しく調べたところ、2つの主要なグループが見つかりました。一つはPorphyromonas属に関連するものであり、もう一つはBacteroides-Phocaeicolaに関連するものでした。これら両方のグループが腫瘍全体に存在していましたが、組織の深部へと移動する経路は異なっていました。一方のグループは、もう一方とは異なる方向や速度で腫瘍に浸透しているようでした。これは、異なる種類の細菌がそれぞれ独自のやり方で腫瘍に侵入しており、周囲のヒト細胞と異なる形で相互作用している可能性を示唆しています。単一のサンプル内でこれらの明確なパターンを見ることができる能力は、従来のメソッドでは達成できなかったことです。なぜなら、それらの古いメソッドでは、すべての細菌が混ざり合ってしまい、それぞれの種類が実際にどこに住んでいるかという情報が失われてしまうからです。

この研究は、細菌がどのように癌を引き起こすかという謎を解明したと主張するものでも、これらの特定の細菌が疾患の唯一の要因であることを証明するものでもありません。むしろ、これは新しい「能力」を確立したものです。科学者が、世界中の病院にある保存された組織サンプルの膨大なアーカイブを取り出し、高精度で内部の細菌コミュニget（コミュニティ）をマッピングできるようになったことを示しています。研究者たちは、プローブを使用する方法を用いているため、設計したプローブに対応する細菌のみを見つけることができ、この特定のセットアップでは全く未知の新しい種を発見することはできないと指摘していますが、システムは将来的にさらに多くのプローブを追加して拡張できる柔軟性を備えています。

また、本研究の結果は、微生物の空間的配置を見ることの重要性を強調しています。異なる細菌が同一の腫瘍内で異なる分布パターンを示したという事実は、その位置が重要であることを示唆しています。一部の細菌は表面に潜んでいるかもしれませんが、他の細菌は癌の核へと積極的に浸透している可能性があります。このような詳細なレベルは、最も一般的な種類の医学標本からは以前は不可能でした。この技術がホルマリン固定パラフィン包埋組織上で機能することを証明することで、研究者たちは、他の疾患や他の種類の保存サンプルにも適用できる一般的な枠組みを提供しました。これは、科学者が医学の歴史を振り返る方法を変え、私たちの体の中に住む目に見えない微生物の世界と、それがどのように私たちの健康を形作っているかについて、新たな問いを投げかけることを可能にするものです。