লিউ ল্যাবের জন্য, প্রয়োজনীয়তা সত্যই আবিষ্কারের মা।
গবেষকরা পরীক্ষা করে দেখছিলেন যে জিনোমের 3 ডি সংস্থা কীভাবে বিকাশকে নিয়ন্ত্রণ করে এবং কোষগুলিতে জিনগুলি কোথায় এবং কীভাবে প্রকাশ করা হচ্ছে তা বোঝার জন্য একটি ঘন টিস্যু নমুনায় শত শত আরএনএ অণু চিত্রিত করার প্রয়োজন ছিল।
একটি মাত্র সমস্যা ছিল: এমন কোনও সরঞ্জাম ছিল না যা কাজটির উপর নির্ভর করে। একটি কৌশল প্রচুর আরএনএ অণু চিত্রিত করতে পারে তবে কেবল কোষের একটি পাতলা স্তরে। অন্য পদ্ধতি গভীর টিস্যুতে চিত্রিত করতে পারে তবে কেবল একটি নমুনায় কেবল তিন বা চারটি অণু সনাক্ত করতে পারে।
সুতরাং, এইচএইচএমআইয়ের জেনেলিয়া গবেষণা ক্যাম্পাসের দলটি তাদের নিজস্ব সরঞ্জাম তৈরির সিদ্ধান্ত নিয়েছে। ফলাফলটি একটি উদ্ভাবনী নতুন কৌশল যা ঘন জৈবিক নমুনাগুলির মধ্যে একক কোষে শত শত আরএনএ এবং প্রোটিন অণুগুলি ট্র্যাক করতে একটি উপন্যাস ডিএনএ বারকোড সিস্টেম ব্যবহার করে, যা গবেষকদের টিস্যুগুলির অভ্যন্তরে কীভাবে এই কাঠামোগুলি সংগঠিত করা হয় তার একটি সম্পূর্ণ চিত্র সরবরাহ করে।
আরএনএ অণুগুলি প্রোটিন তৈরির জন্য ডিএনএ থেকে নির্দেশাবলী বহন করে যা জীবিত কোষগুলির বেশিরভাগ কাজ করে। এই অণুগুলি জটিল টিস্যুতে কোথায় অবস্থিত তা জেনে রাখা বিভিন্ন অঞ্চল এবং কোষের ধরণগুলিতে কোথায় এবং কীভাবে জিনগুলি প্রকাশ করা হচ্ছে তা বোঝার একটি গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ। এই তথ্যটি গবেষকদের কোনও জীবের বিভিন্ন অংশে কীভাবে কাজ করে, কীভাবে তারা বিকাশকে সক্ষম করে এবং কীভাবে তাদের রোগে পরিবর্তিত হতে পারে তা নির্ধারণ করতে সক্ষম করে।
জীববিজ্ঞান এবং নিউরোসায়েন্সে এর ব্যবহারের বাইরেও, নতুন পদ্ধতিটিও সম্ভাব্যভাবে ডায়াগনস্টিক ইমেজিংয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে, গবেষকদের মতে।
জেনেলিয়া গ্রুপের নেতা জেমস লিউ বলেছেন, “আমি মনে করি এটি কেবল আমার ক্ষেত্রের লোকদের জন্য নয়, খুব বিস্তৃতভাবে একটি গেম চেঞ্জার হবে।” “এটি একটি খুব অস্পষ্ট প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য তৈরি একটি সরঞ্জাম ছিল, তবে আমি মনে করি সমস্ত জীববিজ্ঞানীরা তাদের প্রিয় নমুনায় কৌশলটি ব্যবহার করতে পারেন।”
গভীরতা এবং থ্রুপুট
সাইকেলএইচসিআর নামে পরিচিত নতুন ইমেজিং সরঞ্জামটি হাইব্রিডাইজেশন চেইন রিঅ্যাকশন বা এইচসিআর নামে একটি পূর্বে বিকাশযুক্ত কৌশল তৈরি করে। কৌশলটি এমন একটি লক্ষ্যে একাধিক ফ্লুরোফোরগুলি একত্রিত করে যা একটি উজ্জ্বল বীকনের মতো জ্বলজ্বল করে যখন ফ্লুরোসেন্স মাইক্রোস্কোপ দ্বারা চিত্রিত হয়, গবেষকদের টিস্যুগুলির অভ্যন্তরে গভীর একক কোষে অণু দেখতে সক্ষম করে।
তবে এইচসিআর বর্তমান ফ্লুরোফোর্স দ্বারা সীমাবদ্ধ, যা তারা প্রশস্ত বর্ণালীকে কভার করে কেবল এক সময় কেবল তিন বা চারটি রঙ ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। এর অর্থ গবেষকরা কেবল একটি নমুনায় মুষ্টিমেয় অণু সনাক্ত করতে পারেন, যাতে তারা টিস্যুগুলির মধ্যে কীভাবে সংগঠিত হয় তার একটি সম্পূর্ণ চিত্র পাওয়া কঠিন করে তোলে।
এটি কাটিয়ে উঠতে, দলটি উপন্যাস ডিএনএ বারকোডগুলি ডিজাইন করেছে যা তারা লক্ষ্যগুলিতে সংযুক্ত করতে পারে। একটি সুপারমার্কেটে পণ্যগুলিতে বারকোডগুলির মতো, যা স্টোরের প্রতিটি পৃথক ধরণের আইটেমকে মনোনীত করে, অনন্য ডিএনএ বারকোডগুলি গবেষকদের নমুনায় প্রতিটি ধরণের অণু ট্যাগ করতে দেয়।
প্রতিটি বারকোডে দুটি অংশ থাকে। যখন দুটি টুকরা মেলে, লক্ষ্যটি এইচসিআর কৌশল দ্বারা প্রশস্ত করা হয়। বারকোডের দুটি অংশ নিশ্চিত করে যে ট্যাগগুলি পৃথক ধরণের আরএনএ অণু সনাক্ত করতে যথেষ্ট নির্দিষ্ট।
বারকোডগুলি সহজেই সরানোর জন্যও ডিজাইন করা হয়েছিল, সুতরাং একই নমুনায় এইচসিআর একাধিক রাউন্ড সম্পাদন করা যেতে পারে। ইমেজিংয়ের প্রাথমিক রাউন্ডে তিনটি বারকোড ব্যবহার করা হয়, তিনটি বিভিন্ন রঙে তিনটি আরএনএ অণু তুলে। এই বারকোডগুলি সরানো হয়, এবং দ্বিতীয় রাউন্ডের ইমেজিং একাধিক রাউন্ডের জন্য তিনটি পৃথক বারকোড এবং আরও ব্যবহার করে, অবশেষে একক নমুনায় সীমাহীন সংখ্যক লক্ষ্য আবিষ্কার করার অনুমতি দেয়।
“আমরা বিভক্ত পরিবর্ধন চেইন বিক্রিয়া কৌশলটিকে এমনভাবে সংশোধন করেছি যে এখন আমরা এতে বারকোডিং যুক্ত করছি যেখানে আমরা এই বহু রাউন্ডের সাথে শত শত, সম্ভাব্য এমনকি হাজার হাজার আরএনএ সনাক্ত করতে পারি,” লিউ ল্যাবের একজন প্রবীণ বিজ্ঞানী বলেছেন, যিনি গবেষণার সহ-নেতৃত্বাধীন। “বারকোডিং একটি অভিনবত্ব ছিল যা আমরা এতে যুক্ত করেছি।”
আরএনএ সনাক্তকরণের পাশাপাশি গবেষকরা প্রোটিনগুলি সনাক্ত করতে একই বারকোডগুলি ব্যবহার করার একটি উপায় তৈরি করেছিলেন, যা গবেষকরা টিস্যুতে আরএনএ এবং প্রোটিন উভয়ই কীভাবে সংগঠিত হয় তা আরও ভালভাবে বুঝতে দেয়।
দলটি সিস্টেমটিও স্বয়ংক্রিয় করে তোলে, গবেষকদের একদিনে একদিনে এক ডজন আণবিক প্রজাতি সনাক্ত করতে সক্ষম করে প্রক্রিয়াটি ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ না করেই। অতিরিক্তভাবে, নতুন গবেষণার সহ-প্রথম লেখক পোস্টডক্টোরাল বিজ্ঞানী জুন কিম বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলি বিকাশ করেছেন যেখানে জিনগুলি স্থানিকভাবে প্রকাশিত হয় এবং গবেষকদের কাঁচা ডেটা বোঝাতে সহায়তা করে। এলআইইউ ল্যাব জেনেলিয়ায় বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং সফটওয়্যার সমর্থন দলের সাথেও কাজ করেছিল এবং প্রচুর পরিমাণে ইমেজিং ডেটা উত্পাদিত প্রক্রিয়াজাতকরণের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন তৈরি করেছিল।
গবেষকরা জেনেলিয়ার অন্যান্য ল্যাবগুলির সাথে মাউস ভ্রূণগুলিতে জিনের প্রকাশের পরিমাণ নির্ধারণের জন্য নতুন পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে, একক নমুনায় 254 জিনের পরিমাণ নির্ধারণ করে কাজ করেছিলেন। এটি গবেষকদের ভ্রূণের সমস্ত কোষের ধরণের বৈশিষ্ট্যযুক্ত করতে সক্ষম করে এবং নতুন কোষের ধরণগুলি আবিষ্কার করতে সক্ষম করে যা পূর্বে বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছিল না, তথ্য যা বিকাশ বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
নতুন কৌশলটি ইতিমধ্যে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের মধ্যে মনোযোগ তৈরি করেছে এবং দলটি আরও ল্যাবগুলি নতুন সরঞ্জামটি ব্যবহার করতে সক্ষম করার জন্য কাজ করছে। তারা সমস্ত বারকোড সিকোয়েন্সগুলি ভাগ করে নিয়েছে যাতে অন্যান্য ল্যাবগুলি তাদের নিজস্ব প্রোবগুলি ডিজাইন করতে পারে, এমনকি তাদের কাছে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম না থাকলেও। দলটি তাদের প্রোটোটাইপ সিস্টেমের আরও প্রবাহিত সংস্করণও তৈরি করছে এবং তাদের স্বয়ংক্রিয় প্ল্যাটফর্মটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সাথে ভাগ করে নেওয়ার পরিকল্পনা করছে।
“অবশেষে আমরা চাই প্রত্যেকে এটি ব্যবহার করুন,” লিউ বলেছেন। “আমরা আমাদের কৌশলটি প্রতিটি বিজ্ঞানীকে এটি ব্যবহার করতে সক্ষম হতে সক্ষম করার জন্য বিস্তৃতভাবে ছড়িয়ে দেওয়া চাই।”