طوّر علماء في المختبر الأوروبي لعلم الأحياء الجزيئية (EMBL) أداة SDR-seq الجديدة التي تحلل الدنا والحمض النووي الريبوزي في الخلايا الفردية في وقت واحد. تستهدف هذه الابتكار المناطق غير المشفرة في الدنا، حيث يقع أكثر من 95% من المتغيرات الوراثية المرتبطة بالأمراض. يعد هذا الطريقة بتعزيز فهم الأمراض المعقدة مثل أمراض القلب والتوحد والليمفوما.
لقرون، لاحظ مراقبون مثل أبقراط أن الأمراض تنتقل في العائلات، مشيرًا إلى جذور وراثية. الآن، قام باحثو EMBL بتطوير تحليل الخلايا الفردية باستخدام SDR-seq، المنشور في Nature Methods في 16 أكتوبر 2025. تلتقط هذه الأداة الاختلافات الجينومية والحمض النووي الريبوزي من نفس الخلية، مما يوفر دقة وإمكانية توسع أكبر من التقنيات السابقة.
تعمل المناطق المشفرة في الدنا ككتب تعليمات، تعبر الجينات إلى الحمض النووي الريبوزي لإنتاج البروتينات. أما المناطق غير المشفرة، فترتبط بنمو الخلايا ووظائفها، وتحتوي على أكثر من 95% من المتغيرات المرتبطة بالأمراض. كانت الطرق الموجودة تفتقر إلى الحساسية لدراسة هذه المناطق بفعالية على نطاق واسع. "كان هذا مشكلة طويلة الأمد، حيث كانت الطرق الحالية للخلايا الفردية لدراسة الدنا والحمض النووي الريبوزي في نفس الخلية محدودة الإنتاجية، تفتقر إلى الحساسية، ومعقدة"، قال المؤلف الرئيسي دومينيك ليندنهوفر، زميل ما بعد الدكتوراه في مجموعة شتاينمتز في EMBL.
يستخدم SDR-seq قطرات زيت-ماء صغيرة لعزل الخلايا الفردية، مما يمكن من تحليل آلاف في تجربة واحدة. يربط التغييرات الوراثية مباشرة بنمط نشاط الجينات، بغض النظر عن موقع المتغير. شمل التطوير وحدات بيولوجيا الجينوم وبيولوجيا الهيكل والحوسبة في EMBL، وكلية الطب في جامعة ستانفورد، ومستشفى جامعة هايدلبرغ. حافظت الفرق على الحمض النووي الريبوزي من خلال تثبيت الخلايا وأنشأت برمجيات فك رموز متخصصة لترميز الدنا.
تم اختبار الأداة على عينات من مرضى الليمفوما الخلوية B، مكشفًا كيف تؤثر المتغيرات الدنا على نمو الورم. أظهرت الخلايا ذات المتغيرات الأكثر إشارات تنشيط أقوى وحالة أكثر خباثة. "نحن نستخدم هذه الحجيرات الصغيرة للقراءة الدنا والحمض النووي الريبوزي في نفس الخلية الفردية"، شرح ليندنهوفر. "مع خلايا الليمفوما الخلوية B، تمكنا من إظهار أن اعتمادًا على تركيب المتغيرات في الخلايا، كان لديها ميول مختلفة للانتماء إلى حالات خلوية متميزة."
المؤلف الأول لارس شتاينمتز، قائد مجموعة في EMBL وأستاذ وراثة في ستانفورد، أبرز إمكانياتها: "لدينا أداة يمكنها ربط المتغيرات بالأمراض. هذه القدرة تفتح نطاقًا واسعًا من البيولوجيا الذي يمكننا اكتشافه الآن. إذا استطعنا تمييز كيفية تنظيم المتغيرات للأمراض فعليًا وفهم عملية المرض بشكل أفضل، فهذا يعني أن لدينا فرصة أفضل للتدخل وعملها."
يمكن أن يحسن SDR-seq التشخيص لأمراض مثل أمراض القلب الخلقية، والتوحد، والفصام، ممهدًا الطريق للطب الشخصي.