Des tests de médicaments à la mise au point de vaccins, l'étude approfondie du système immunitaire est essentielle pour améliorer les résultats de santé dans le monde réel. Les lymphocytes T font partie intégrante de cette recherche, car ces globules blancs aident à adapter la réponse immunitaire du corps à des agents pathogènes spécifiques.
Grâce à la microscopie à lame lumineuse sur réseau (LLSM), les scientifiques ont pu examiner de près des cellules individuelles, telles que les cellules T, dans 4D. Mais avec des points de données limités, il n'y avait pas de moyen efficace d'analyser les données LLSM.
Un nouvel article de chercheurs de la Pritzker School of Molecular Engineering (PME) de l'Université de Chicago, publié le 20 mai dans la revue Systèmes cellulaires, présente une solution – un pipeline pour les analyses multidimensionnelles de microscopie à lame de lumière sur réseau (LaMDA).
Les chercheurs de Pritzker Molecular Engineering qui ont rédigé l'article comprennent les étudiants diplômés Jillian Rosenberg et Guoshuai Cao du groupe de laboratoire Huang.
Ils ont commencé à étudier la fonction des cellules T à l'aide de la microscopie haute dimension, puis ils ont identifié le besoin d'une méthode d'analyse efficace. Ils ont donc pivoté pour développer le pipeline LaMDA.
« Nous avons réalisé que les images sont incroyables, mais elles étaient sous-utilisées en raison d'un manque de techniques d'analyse disponibles », a déclaré Cao.
Pour combler cette lacune, les chercheurs ont décidé de changer de paradigme. Au lieu de traiter chaque cellule comme un point de données, ils ont trouvé un moyen de traiter chaque molécule comme un point de données, augmentant le nombre total de points de données. Cela a permis de mener une analyse sophistiquée.
Nous avons développé un pipeline pour permettre l'apprentissage automatique et des analyses complexes sur ces vidéos, ce qui n'était pas possible auparavant. Ces analyses nous permettent d'identifier des différences entre des molécules que nous ne pouvons pas identifier à l'œil. «
Jillian Rosenberg, auteure de l'étude et étudiante diplômée, Université de Chicago
LaMDA pourrait aider à développer de nouveaux vaccins
Combinant l'imagerie à haute dimension et les analyses de Big Data, LaMDA peut révéler et même prédire les états cellulaires. Selon Rosenberg, l'un des aspects les plus prometteurs de LaMDA est son potentiel de prédire les réponses biologiques, sans avoir besoin d'expériences complexes.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour confirmer davantage cette capacité prédictive. Cependant, a-t-elle expliqué, « le potentiel des états cellulaires prédictifs et de la signalisation subcellulaire est un atout très puissant de LaMDA. »
Cela signifie que LaMDA pourrait avoir de nombreuses applications médicales, telles que les tests de médicaments et le développement de vaccins, en plus d'étendre les connaissances de la biologie des cellules T.
« Les chercheurs ou les sociétés pharmaceutiques pourraient utiliser LaMDA pour déterminer comment certains médicaments entraînent des changements subtils dans la signalisation subcellulaire, ce qui fournit des informations sur l'innocuité et l'efficacité des médicaments », a déclaré Rosenberg.
« Notre pipeline LaMDA pourrait également être étendu au développement de vaccins peptidiques pour traiter les infections, le cancer et l'auto-immunité », a-t-elle ajouté, « ou être utilisé pour étudier l'éducation thymique ou la tolérance périphérique, deux sujets très importants en biologie des lymphocytes T. »
Un outil de recherche pour les cellules T et au-delà
Bien que les chercheurs aient commencé par étudier les récepteurs des cellules T, la création du pipeline LaMDA est rapidement devenue leur objectif. En utilisant des faits déjà connus sur les cellules T, ils ont pu valider LaMDA comme un pipeline d'analyse efficace qui peut être étendu à d'autres domaines d'étude.
«Bien que nous voulions en fin de compte en savoir plus sur les cellules T, notre objectif en créant LaMDA était de fournir un outil que d'autres chercheurs pourraient utiliser pour de futures découvertes», a déclaré Rosenberg.
L'équipe de recherche a intentionnellement conçu LaMDA pour être facile à utiliser pour d'autres scientifiques, y compris ceux qui ne sont pas familiers avec les techniques de science des données.
« Nous pensons que ce pipeline d'analyse bénéficiera aux utilisateurs de la microscopie haute dimension dans tous les domaines scientifiques », a déclaré Cao.
Il convient de noter que les chercheurs n'ont testé le LaMDA que dans une seule molécule, dans quelques conditions différentes.
« Pour rendre ce pipeline plus robuste, il doit être validé sur d'autres types de cellules, molécules et conditions pour prouver sa large applicabilité et résoudre tout problème imprévu potentiel », a déclaré Cao.
Un jour, les chercheurs espèrent que le pipeline LaMDA pourra également être utilisé pour étudier l'interaction de plusieurs molécules.
La source:
Référence de la revue:
Rosenberg, J., et al. (2020) Lattice Light-Sheet Microscopy Multi-Dimensional Analyses (LaMDA) of T-Cell Receptor Dynamics Predict T-Cell Signalling States. Systèmes cellulaires. doi.org/10.1016/j.cels.2020.04.006.
