En el campo de la biología celular , el análisis unicelular y el análisis subcelular [1] es el estudio de la genómica , la transcriptómica , la proteómica , la metabolómica y las interacciones entre células a nivel de una sola célula. [2] [3] [4] El concepto de análisis unicelular se originó en la década de 1970. Antes del descubrimiento de la heterogeneidad, el análisis unicelular se refería principalmente al análisis o manipulación de una célula individual en una población masiva de células en una condición particular utilizando un microscopio óptico o electrónico. [5] Hasta la fecha, debido a la heterogeneidad observada en poblaciones de células eucariotas y procarióticas, el análisis de una sola célula permite descubrir mecanismos que no se observan cuando se estudia una población masiva de células. [6] Tecnologías como la clasificación de células activadas por fluorescencia (FACS) permiten el aislamiento preciso de células individuales seleccionadas de muestras complejas, mientras que las tecnologías de partición de células individuales de alto rendimiento [7] [8] [9] permiten el análisis molecular simultáneo de cientos o miles de células individuales sin clasificar; esto es particularmente útil para el análisis de la variación del transcriptoma en células genotípicamente idénticas, lo que permite la definición de subtipos de células que de otro modo serían indetectables. El desarrollo de nuevas tecnologías está aumentando nuestra capacidad para analizar el genoma y el transcriptoma de células individuales, [10] así como para cuantificar su proteoma y metaboloma . [11] [12] [13] Las técnicas de espectrometría de masas se han convertido en importantes herramientas analíticas para el análisis proteómico y metabolómico de células individuales. [14] [15] Los avances recientes han permitido cuantificar miles de proteínas en cientos de células individuales, [16] y, por lo tanto, hacen posibles nuevos tipos de análisis. [17] [18] La secuenciación in situ y la hibridación fluorescente in situ (FISH) no requieren que las células estén aisladas y se utilizan cada vez más para el análisis de tejidos. [19]
Muchas técnicas de análisis unicelular requieren el aislamiento de células individuales. Los métodos utilizados actualmente para el aislamiento de células individuales incluyen: clasificación digital dielectroforética, digestión enzimática, FACS , trampas hidrodinámicas, microdisección por captura láser , recolección manual, microfluidos , micromanipulación , dilución en serie y pinzas Raman.
La recolección manual de células individuales es un método en el que las células en suspensión se observan bajo un microscopio y se seleccionan individualmente con una micropipeta . [20] [21] Las pinzas Raman son una técnica en la que la espectroscopia Raman se combina con pinzas ópticas , que utilizan un rayo láser para atrapar y manipular células. [22]
El método de clasificación digital dielectroforética utiliza una matriz de electrodos controlada por semiconductores en un chip de microfluidos para atrapar células individuales en jaulas dielectroforéticas (DEP). La identificación celular está garantizada mediante la combinación de marcadores fluorescentes con observación de imágenes. La entrega de precisión está garantizada por el movimiento controlado por semiconductores de las jaulas DEP en la celda de flujo.
El desarrollo de biochips de microfluidos basados en hidrodinámica ha ido aumentando a lo largo de los años. En esta técnica, las células o partículas quedan atrapadas en una región particular para el análisis de células individuales (SCA), generalmente sin ninguna aplicación de campos de fuerza externos, como ópticos, eléctricos, magnéticos o acústicos. Es necesario explorar los conocimientos de SCA en el estado natural de la célula y el desarrollo de estas técnicas es muy esencial para ese estudio. Los investigadores han destacado el vasto campo potencial que es necesario explorar para desarrollar dispositivos de biochips que se adapten a las demandas del mercado y de los investigadores. Los microfluidos hidrodinámicos facilitan el desarrollo de aplicaciones pasivas de laboratorio en chip. Una última revisión da cuenta de los avances recientes en este campo, junto con sus mecanismos, métodos y aplicaciones. [23]