Une plate-forme open source développée par des chercheurs du laboratoire de Nikolaus Rajewsky au Centre Max Delbrück crée des cartes moléculaires à partir d’échantillons de tissus de patients avec une précision subcellulaire, permettant des études détaillées et améliorant potentiellement la pathologie clinique de routine. L’étude a été publiée dans «cellule“.

Des chercheurs du laboratoire de biologie des systèmes du professeur Nikolaus Rajewsky ont développé une plateforme de transcriptomique spatiale appelée Open-ST qui permet aux scientifiques de reconstruire l’expression des gènes dans les cellules d’un tissu en trois dimensions. La plateforme crée ces cartes à une résolution si élevée que les chercheurs peuvent voir les structures moléculaires et (sub)cellulaires qui sont souvent perdues dans les représentations 2D traditionnelles. L’article a été publié dans la revue « Cell ».

Dans les tissus cérébraux de souris, Open-ST a pu reconstruire des types de cellules avec une résolution subcellulaire. Dans le tissu tumoral et un ganglion lymphatique sain et métastatique provenant d’un patient atteint d’un cancer de la tête et du cou, la plateforme a capturé la diversité des populations de cellules immunitaires, stromales et tumorales. Il a également été démontré que ces populations cellulaires étaient organisées autour de points chauds de communication au sein de la tumeur primitive, mais cette organisation était perturbée lors des métastases.

De telles découvertes peuvent aider les chercheurs à comprendre comment les cellules cancéreuses interagissent avec leur environnement et potentiellement commencer à explorer comment elles échappent au système immunitaire. Les données peuvent également être utilisées pour prédire les cibles médicamenteuses potentielles pour des patients individuels. La plateforme ne se limite pas au cancer et peut être utilisée pour étudier tout type de tissu et d’organisme.

« Nous pensons que ces types de technologies aideront les chercheurs à découvrir des cibles médicamenteuses et de nouvelles thérapies », déclare le Dr. Nikos Karaiskos, scientifique principal au laboratoire Rajewsky de l’Institut berlinois de biologie des systèmes médicaux du Centre Max Delbrück (MDC-BIMSB). un auteur correspondant de l’article.

Révéler la complexité spatiale des tissus

La transcriptomique est l’étude de l’expression des gènes dans une cellule ou une population cellulaire, mais elle n’inclut généralement pas d’informations spatiales. Cependant, la transcriptomique spatiale mesure l’expression de l’ARN dans l’espace au sein d’un échantillon de tissu donné. Open-ST fournit une méthode rentable, haute résolution et conviviale qui capture à la fois la morphologie tissulaire et la transcriptomique spatiale d’une coupe de tissu. Des cartes 2D en série peuvent être alignées, reconstruisant les tissus sous forme de « blocs de tissus virtuels » 3D.

“Comprendre les relations spatiales entre les cellules des tissus malades est essentiel pour comprendre les interactions complexes qui conduisent à la progression de la maladie”, explique Rajewsky, également directeur du MDC-BIMSB. « Les données ouvertes ST permettent un examen systématique des interactions cellule-cellule pour découvrir les mécanismes de la santé et de la maladie ainsi que les voies possibles pour reprogrammer les tissus. »

Les images Open-ST de tissus cancéreux ont également révélé des biomarqueurs potentiels à la frontière 3D entre la tumeur et les ganglions lymphatiques qui pourraient servir de nouvelles cibles médicamenteuses. “Ces structures n’étaient pas visibles dans les analyses 2D et ne pouvaient être observées que lors d’une reconstruction aussi impartiale du tissu en 3D”, explique Daniel León-Periñán, co-premier auteur du travail.

Nous avons atteint un niveau de précision complètement différent. Vous pouvez naviguer vers pratiquement n’importe quel endroit de la reconstruction 3D pour identifier les mécanismes moléculaires dans des cellules individuelles ou, par exemple, la frontière entre les cellules saines et cancéreuses, ce qui est crucial pour comprendre comment combattre la maladie.


Nikolaus Rajewsky, Centre Max Delbrück

Une technologie abordable et accessible

L’un des principaux avantages d’Open-ST est son coût. Les outils de transcriptomique spatiale disponibles dans le commerce peuvent être d’un coût prohibitif. Cependant, Open-ST utilise uniquement du matériel de laboratoire standard et capture efficacement l’ARN, ce qui réduit considérablement les coûts. Des coûts inférieurs signifient également que les chercheurs peuvent étendre leurs études à des échantillons de grande taille, par exemple pour étudier des cohortes de patients.

Les chercheurs ont rendu l’ensemble du flux de travail expérimental et informatique disponible gratuitement pour permettre une utilisation généralisée. Ce qui est important, c’est que la plateforme soit modulaire, explique León-Periñán, afin qu’Open-ST puisse être adapté à des besoins spécifiques. “Tous les outils sont si flexibles que tout peut être optimisé ou modifié.”

«L’un des principaux objectifs était de développer une méthode non seulement puissante mais également accessible», explique Marie Schott, technicienne du laboratoire Rajewsky et co-premier auteur de l’article. « En réduisant les coûts et la complexité, nous espérons démocratiser la technologie et accélérer la découverte. »

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Référence du magazine :

Schott, M., et autres. (2024) Open-ST : Transcriptomique spatiale haute résolution en 3D. cellule. est ce que je.org/10.1016/j.cell.2024.05.055.



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