Façonner l’avenir de la thérapeutique grâce à la cytométrie de masse par imagerie 3D

Dans cette interview réalisée au SLAS EU 2023 à Bruxelles, en Belgique, nous avons parlé à Laura Kuett, doctorante. étudiant en biologie des systèmes, sur les promesses de la cytométrie de masse par imagerie 3D.

Pouvez-vous vous présenter et nous dire ce qui a inspiré votre carrière dans la recherche sur le cancer du sein ?

Je m’appelle Laura Kuett et j’ai récemment obtenu un doctorat. de l’Université de Zurich. Mes recherches portaient sur le cancer du sein, en étudiant spécifiquement le microenvironnement tumoral. Ce qui m’a attiré vers cette recherche, c’est la méthode utilisée ; cytométrie de masse par imagerie.

Cette méthode est très complexe en termes de calcul ; c’était donc formidable de découvrir comment il est utilisé dans le cancer du sein – l’un des types de cancer les plus courants chez les femmes. J’étais ravie de travailler dans un domaine qui touche autant de femmes.

Qu’est-ce que la cytométrie de masse par imagerie 3D et quelles informations peut-elle apporter sur les maladies humaines ? Quels sont les avantages de l’utilisation de cette technique lors de l’analyse des tissus par rapport aux autres techniques disponibles ?

La cytométrie de masse par imagerie 3D est une extension de la cytométrie de masse par imagerie, une méthode analogue à l’immunofluorescence. À l’instar de l’immunofluorescence, cette méthode utilise des anticorps pour cibler les protéines. Alors que l’immunofluorescence utilise une poignée de cibles, la cytométrie de masse par imagerie peut utiliser jusqu’à 40 cibles, et tout cela grâce aux anticorps à étiquette métallique.

En cytométrie de masse par imagerie, le tissu est coloré avec ces anticorps anti-étiquettes métalliques, puis le tissu est soumis à une ablation au laser pour capturer le nombre de ces métaux dans chaque point de tissu. Ces intensités sont ensuite traduites en image.

La cytométrie de masse par imagerie 3D est un flux de travail que j’ai utilisé pendant mon doctorat. Il étend l’imagerie à la troisième dimension en réalisant une série d’images 2D à partir de coupes de tissus, puis en la reconstruisant informatiquement en un modèle 3D.

Grâce à sa multiplexité pouvant aller jusqu’à 40 cibles différentes, cette méthode permet réellement aux utilisateurs de capturer les différents types de cellules d’un tissu. Par exemple, il peut capturer différents types de cellules immunitaires, mais également différents états de cellules tumorales, par exemple si les cellules se divisent rapidement, meurent ou se trouvent dans des états métaboliques différents.

L’important est que nous puissions obtenir les informations sur les différents types de cellules ainsi que les informations spatiales afin de pouvoir réellement étudier comment la biologie se déroule dans les tissus.

Quels sont les avantages de l’utilisation de cette technique lors de l’analyse des tissus par rapport aux autres techniques actuellement disponibles ?

Les principaux avantages de la cytométrie de masse par imagerie sont la multiplexité élevée, la capacité de cibler 40 protéines simultanément et les informations spatiales que nous pouvons obtenir. Cela peut fournir d’excellentes informations sur la biologie tissulaire.

En tant qu’intervenant au SLAS EU 2023, vous avez donné une conférence sur « l’analyse des tissus au niveau unicellulaire avec la cytométrie de masse par imagerie 3D ». Pouvez-vous s’il vous plaît donner un aperçu de ce dont vous avez discuté dans cette conférence ?

Dans mon exposé, j’ai donné un aperçu du flux de travail de cytométrie de masse par imagerie 3D. Mon objectif principal était de mettre en lumière les avantages de l’imagerie 3D par rapport à l’imagerie 2D. L’imagerie 2D est très courante dans différents domaines, mais j’essaie d’illustrer les avantages de l’imagerie 3D, en particulier de l’imagerie 3D multiplex au niveau d’une seule cellule, en utilisant le cancer du sein comme exemple.

J’ai ensuite utilisé des exemples pour montrer que l’imagerie 3D nous permet de capturer intuitivement et rapidement les motifs que présentent différents types de cellules dans un tissu. L’imagerie 3D peut également capturer des phénomènes qui ont tendance à passer inaperçus avec l’imagerie 2D, comme les cellules tumorales potentiellement invasives. Avec l’imagerie 3D, nous pouvons voir que ces cellules individuelles ne sont pas attachées à la majeure partie de la tumeur.

L’un des axes du SLAS EU 2023 est « Façonner l’avenir de la thérapeutique ». Comment pensez-vous que la cytométrie de masse par imagerie 3D façonne l’avenir de la thérapeutique ?

À l’heure actuelle, je pense que la cytométrie de masse par imagerie 3D est bénéfique pour la recherche fondamentale car elle peut fournir des informations très détaillées sur la biologie tissulaire et permettre aux utilisateurs de voir et d’en apprendre davantage sur les tissus de manière plus détaillée que jamais. J’espère que cela se traduira par de nouvelles hypothèses, conduisant éventuellement à de nouvelles cibles thérapeutiques.

Un autre titre du SLAS EU pour cette année est « Biology Unveiled ». Comment l’analyse ultérieure des images de cytométrie de masse révèle-t-elle des informations biologiques pertinentes ?

Nous vivons dans un monde en 3D et la biologie se déroule en 3D. Les tissus sont intrinsèquement des structures 3D. Voir les tissus visuellement en 3D et interagir avec ces modèles 3D faciliterait une meilleure compréhension de la biologie tissulaire. J’espère que les chercheurs pourront utiliser ces méthodes pour en apprendre davantage sur la biologie tissulaire en matière de santé et de maladie.

SLAS est une société professionnelle internationale visant à transformer la recherche en promouvant la collaboration à l’intersection de la science et de la technologie. Quelles avancées technologiques récentes ont influencé l’étude du microenvironnement tumoral au niveau unicellulaire ?

L’une des plus grandes avancées récentes a été la microfluidique. Cela nous a permis de séparer des cellules individuelles de manière approfondie, puis de procéder au séquençage du génome et du transcriptome. Cela nous permet d’obtenir une quantité massive d’informations sur les cellules.

Des progrès récents ont également tenté de combiner cela avec des méthodes d’imagerie au niveau des protéines. La combinaison de méthodes d’imagerie multiplex avec des données unicellulaires du génome et du transcriptome et la constitution de cette énorme quantité d’informations sur les tissus pourraient nous permettre d’en apprendre davantage sur la biologie en profondeur.

Je pense que les conférences comme SLAS, qui comportent une très forte composante industrielle, sont idéales pour permettre aux chercheurs de voir et d’apprendre ce qui est nécessaire pour mettre leurs recherches en pratique.

En tant que doctorat. étudiant dans le domaine de l’oncologie, êtes-vous optimiste quant à l’avenir de la recherche sur le cancer ?

J’ai beaucoup d’espoir quant à l’avenir de la recherche sur le cancer, venant du domaine du cancer du sein. Le cancer du sein est un type de cancer très bien étudié en raison de l’énorme financement consacré à la recherche sur le cancer du sein.

Je pense que cela illustre ce qui peut être réalisé si un type de maladie est financé à un niveau aussi élevé. Des progrès incroyables ont été réalisés dans les thérapies personnalisées, la prévention des maladies et les méthodes de dépistage. J’espère que d’autres types de tumeurs bénéficieront de ce niveau de financement et connaîtront un succès similaire dans les traitements à l’avenir.

Quelle est la prochaine étape pour vous et votre travail ? Êtes-vous impliqué dans des projets à venir passionnants ?

J’ai eu un excellent doctorat. expérience. J’ai travaillé avec des gens fantastiques et j’avais un projet passionnant. Grâce à mon doctorat, j’ai eu la chance de travailler dans un grand consortium scientifique qui a permis de collaborer avec de grands scientifiques du monde entier.

Mais il ne s’agissait pas seulement de scientifiques, mais également de concepteurs de jeux et d’animateurs, car l’ensemble du projet du grand consortium impliquait le développement d’un logiciel de réalité virtuelle permettant d’analyser des données unicellulaires. Les concepteurs de jeux et les animateurs ont contribué à donner vie à ce projet.

Cette expérience m’a vraiment montré ce qui était possible et où je pouvais utiliser mes compétences techniques, scientifiques, de communication et de travail d’équipe. Je suis désormais reconverti dans l’industrie et je travaille dans une startup de santé numérique dans le domaine de la toux chronique.

Cette startup combine technologie, développement de logiciels et apprentissage automatique pour améliorer la vie des personnes souffrant de toux chronique. Je suis vraiment enthousiasmé par ce travail.

À propos de Laura Kuett

Laura a terminé son doctorat. diplôme en biologie computationnelle du cancer en 2022 de l’Université de Zurich. Ses recherches au sein du groupe de Bernd Bodenmiller se sont concentrées sur l’analyse spatiale de tissus unicellulaires de haute dimension avec un intérêt particulier pour l’imagerie 3D et les processus métastatiques dans le cancer du sein. Avant de commencer le doctorat. Après avoir obtenu son diplôme, Laura a étudié la microbiologie moléculaire à l’Université d’Aberdeen, en Écosse, et a effectué un stage d’un an au Luxembourg Centre of Systems Biomedicine, où elle a travaillé sur la modélisation métabolique du microbiome intestinal. Depuis qu’elle a terminé son doctorat, Laura travaille dans une start-up de technologie de la santé en Suisse, se concentrant sur les processus réglementaires et la gestion de projet.