FlyAnatoView: Visualization of Drosophila Single-cell RNA-seq Datasets on Anatomographs

Om het verhaal van een levend wezen te begrijpen, kijken wetenschappers vaak naar de minuscule instructies binnen de cellen ervan. Decennialang hebben onderzoekers een krachtige methode gebruikt die single-cell RNA-sequencing wordt genoemd om deze instructies te lezen. Deze techniek stelt hen in staat om precies te zien welke genen actief zijn in individuele cellen, wat de unieke identiteit van elk cel onthult. Het heeft verborgen celtypen blootgelegd en getoond hoe ze veranderen terwijl een organisme groeit. Echter, deze methode heeft een aanzienlijke blinde vlek. Om de instructies te lezen, moeten wetenschappers eerst een weefsel uit elkaar halen door het af te breken tot een soep van individuele cellen. In dit proces gaat de kaart van waar die cellen zich oorspronkelijk bevonden verloren. Een cel die deel uitmaakte van een darmwand ziet er in de data precies hetzelfde uit als een cel die deel uitmaakte van een been, ook al zijn hun posities in het lichaam mijlenver uit elkaar. Zonder te weten waar een cel zich in het lichaam bevindt, is het moeilijk te begrijpen wat hij daadwerkelijk doet voor het organisme.

Een team van onderzoekers heeft nu een nieuwe tool ontwikkeld om dit probleem op te lossen voor de fruitvlieg, een minuscuul insect dat dient als een fundamenteel model voor het begrijpen van biologie. Ze ontwikkelden een bron genaamd FlyAnatoView, die de genetische data van deze afgebroken cellen projecteert op gedetailleerde tekeningen van het lichaam van de vlieg. Door de genetische handtekeningen van specifieke celtypen te koppelen aan hun juiste anatomische locaties, herstelt de tool de ontbrekende ruimtelijke context. Het stelt wetenschappers in staat om niet alleen te zien welke genen een cel tot expressie brengt, maar ook exact waar in het lichaam die cel leeft. Deze aanpak overbrugt de kloof tussen de microscopische wereld van genactiviteit en de macroscopische realiteit van de anatomie van de vlieg, wat een duidelijker beeld geeft van hoe het organisme als geheel functioneert.

De fruitvlieg is lang een favoriet onderwerp geweest voor biologen, en de lichaamsdelen ervan zijn goed gedocumenteerd in tekstboeken en wetenschappelijke artikelen. Wetenschappers hebben al enorme catalogi van celtypen voor de vlieg gemaakt, waaronder de Fly Cell Atlas, die honderden verschillende celtypen bevat die in de volwassen insect worden gevonden. Toch was er tot nu toe geen gemakkelijke manier om deze enorme hoeveelheid genetische data op een kaart van het lichaam van de vlieg te visualiseren. Bestaande tools voor andere dieren, zoals mensen of muizen, konden genactiviteit in brede organen tonen, maar misten de details die nodig zijn om specifieke celtypen binnen complexe structuren aan te wijzen. Voor de vlieg waren eerdere bronnen beperkt tot het ontwikkelende embryo of gericht op enkel de hersenen, waardoor de rest van het volwassen lichaam zonder genetische kaart bleef. De onderzoekers realiseerden zich dat om de vlieg echt te begrijpen, ze de genetische data terug moesten brengen naar de lichaamsdiagrammen.

Om deze bron op te bouwen, creëerde het team eerst of verzamelde het gedetailleerde anatomische tekeningen van de belangrijkste organen van de volwassen vlieg, inclusief het hart, het spijsverteringsstelsel, de nieren, de voortplantingsorganen en de ademhalingsbuizen. Deze tekeningen werden gemaakt in een digitaal formaat dat nauwkeurige kleuring en labeling mogelijk maakt. Vervolgens namen ze de genetische data van diverse studies, inclusief de Fly Cell Atlas en andere gepubliceerde datasets, en organiseerden deze om te matchen met deze tekeningen. Omdat genetische data celtypen vaak met zeer specifieke namen vermeldt terwijl de tekeningen bredere regio's tonen, ontwikkelden de onderzoekers een methode om de data samen te voegen. Ze telden de genetische activiteit van alle cellen die bij een bepaald type horen bij elkaar en koppelden die gecombineerde activiteit aan het bijbehorende deel van de tekening. Dit proces, dat zij pseudo-bulking noemen, stelde hen in staat om complexe lijsten met getallen te vertalen naar een visuele kaart die voor iedereen leesbaar is.

Het resultaat is een website waar gebruikers de genetische activiteit van het lichaam van de vlieg kunnen verkennen. De site bevat een menu met verschillende organen, die elk worden gerepresenteerd door een duidelijk, gelabeld diagram. Een onderzoeker kan de naam van een specifief gen invoeren, en de tool zal het diagram inkleuren om te laten zien waar dat gen het meest actief is. De intensiteit van de kleur geeft aan hoe sterk de activiteit is, waardoor het diagram een heatmap van genexpressie wordt. Gebruikers kunnen ook twee genen tegelijk vergelijken om te zien of ze op dezelfde plaatsen of in verschillende gebieden actief zijn. Voor sommige organen laat de tool zelfs vergelijkingen toe tussen verschillende soorten vliegen, zoals gezonde vliegen en vliegen met specifieke genetische mutaties of tumoren. Dit maakt het mogelijk om te zien hoe een ziekte of een genetische verandering de activiteit van cellen in specifieke regio's van het lichaam verandert.

De onderzoekers testten hun tool door te kijken naar twee bekende genen in de middendarm van de vlieg, het deel van het spijsverteringsstelsel dat voedsel verwerkt. Eén gen, genaamd escargot, staat bekend om zijn activiteit in stamcellen die helpen bij het herstel van de darm. Het andere gen, Allatostatin A, is actief in een ander type cel dat hormonen afgeeft om de spijsvertering te regulen. Wanneer ze deze genen visualiseerden op het diagram van de middendarm, toonde de tool precies wat de biologie voorspelde: het stamcelgen lichtte op in de regio's waar stamcellen leven, terwijl het hormoongen oplichtte in de afzonderlijke gebieden waar hormoonafscheidende cellen te vinden zijn. De twee patronen overlapten niet, wat bevestigde dat de tool de unieke identiteit van elk celtype correct behoudt en het in de juiste plek plaatst. Deze demonstratie bewees dat de methode werkt, door abstracte data te veranderen in een helder, intuïtief beeld van waar genen werken binnen de vlieg.

Deze nieuwe bron dekt tien belangrijke orgaansystemen en put uit acht verschillende datasets, wat een uitgebreid overzicht biedt van het genetische landschap van de volwassen vlieg. Het vult bestaande atlas aan die cellen als clusters op een grafiek tonen, door in plaats daarvan een visie te bieden die geworteld is in de fysieke realiteit van het organisme. Door het gemakkelijk te maken om te zien waar genen tot expressie komen, helpt FlyAnatoView wetenschappers om nieuwe ideeën te vormen over hoe weefsels werken en hoe ze zouden kunnen falen bij ziekte. De tool is gratis beschikbaar voor de wetenschappelijke gemeenschap en dient als een brug tussen de hoog-resolutie wereld van single-cell genetica en de vertrouwde, anatomische wereld van de fruitvlieg. Het herstelt het gevoel van plaats in de data, en herinnert onderzoekers eraan dat elke cel een thuis heeft, en dat dat thuis ertoe doet.