Les gènes ne sont pas le seul moteur qui ordonne aux cellules de construire des structures, des tissus et des organes multicellulaires. Dans un nouvel article publié dans Communications naturellesLeonardo Morsut, scientifique sur les cellules souches à l'USC, et Matt Thomson, biologiste informatique à Caltech, caractérisent l'influence d'un autre facteur de développement important : la densité cellulaire, ou la façon dont les cellules sont lâchement ou étroitement emballées dans un espace donné. Dans les modèles informatiques et les expériences en laboratoire, l’équipe de scientifiques a utilisé la densité cellulaire comme outil efficace pour contrôler la façon dont les cellules de souris se structurent en structures complexes.
Cet article représente un progrès vers notre objectif global de conception de tissus synthétiques. Les tissus synthétiques pourraient avoir des applications médicales infinies, allant du test de médicaments ou de thérapies potentiels à la fourniture de greffes ou de greffes aux patients. »
Leonardo Morsut, professeur adjoint de biologie des cellules souches, de médecine régénérative et de génie biomédical, Keck School of Medicine de l'USC
L'étude a utilisé deux types de cellules de souris, des cellules du tissu conjonctif et des cellules souches, conçues pour transporter un système de communication cellulaire synthétique ou un « circuit génétique ». Ce circuit est basé sur quelque chose que Morsut a développé appelé « synNotch », qui est une protéine que les scientifiques ont génétiquement introduite dans une cellule pour servir de « capteur ». Situé à la surface d'une cellule, ce capteur basé sur une protéine reconnaît un signal externe qui déclenche la réponse de la cellule, généralement en activant un gène défini par l'utilisateur.
Pour cette série particulière d'expériences, les scientifiques ont utilisé synNotch pour activer un circuit incluant une fluorescence verte et un moyen de propager davantage le signal, bien qu'il puisse être utilisé pour activer n'importe quel gène. La fluorescence a facilité l’observation des cellules lorsqu’elles formaient des motifs. Par exemple, dans un champ de cellules, les scientifiques pourraient créer un motif d’anneaux fluorescents verts émanant d’un point central.
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Découverte inattendue
En menant ces expériences, le co-premier auteur Marco Santorelli, postdoctorant au Morsut Lab, a remarqué que les cellules génétiquement identiques ne produisaient pas toujours les mêmes modèles.
« Nous verrions différents résultats de la structuration lorsque nous commencerions avec des cellules génétiquement identiques en nombre différent », a déclaré Morsut. « C'était donc déroutant au début. Je me souviens que Marco est venu et m'a dit un jour que l'expérience avait fonctionné, mais seulement sur la moitié de la plaque. Et quand nous l'avons regardé plus attentivement, nous avons commencé à voir qu'il y avait un gradient de cellules. densité qui semblait être en corrélation avec des différences de motifs.
Au-dessus d’une certaine densité cellulaire, synNotch exerçait un effet plus faible et ne produisait pas les mêmes schémas. Pour compliquer davantage les choses, la densité cellulaire changeait constamment à mesure que les cellules proliféraient à des rythmes toujours changeants, interagissant de manière complexe avec le circuit génétique synNotch.
Est-ce que ça calcule ?
Le co-premier auteur Pranav S. Bhamidipati, candidat au programme MD-PhD de l'USC-Caltech et membre des laboratoires Morsut et Thomson, s'est intéressé à la construction d'un modèle informatique capable de prédire et de clarifier ce comportement cellulaire complexe et dynamique. .
« Pour moi, c'était l'une des premières fois de ma vie où la modélisation informatique était capable de prédire des comportements qui ressemblent à ce qui se passe réellement dans les cellules », a déclaré Thomson, professeur adjoint de biologie computationnelle à Caltech et chercheur. avec l'Institut de recherche médicale Heritage. « Ici, cela nous a aidé à réfléchir à la façon dont la densité cellulaire, le taux de prolifération, la signalisation et toutes ces différentes choses conspirent. »
Morsut a ajouté : « Nous étions heureux d'avoir le modèle informatique pour vraiment explorer et avoir une idée des différents modèles possibles et de la manière de passer de l'un à l'autre. »
Guidés par le modèle informatique, les scientifiques ont pu utiliser la densité cellulaire pour générer une variété de modèles fluorescents prévisibles qui se sont développés sur des périodes spécifiques.
C'est bon, sois un peu dense
Pour comprendre comment la densité cellulaire exerçait ces effets, le co-premier auteur Josquin Courte, postdoctorant au Morsut Lab, a mené une série d'expériences qui ont abouti à une découverte surprenante. Une plus grande densité cellulaire induit un stress qui conduit à une panne plus rapide non seulement de synNotch en particulier, mais également des capteurs de surface cellulaire en général.
Cela signifie que la densité cellulaire est un outil largement applicable pour guider les cellules artificielles et naturelles afin de construire une vaste gamme de structures, de tissus et d’organes.
« La nature s'est appuyée sur la densité cellulaire en conjonction avec les circuits génétiques pour générer une diversité remarquable de structures, de tissus et d'organes multicellulaires », a déclaré Morsut. « Maintenant, nous pouvons coopter cette même stratégie pour faire progresser nos efforts visant à construire des structures multicellulaires synthétiques ; et éventuellement des tissus et des organes ; pour la médecine régénérative. »
À propos de l'étude
Les co-auteurs supplémentaires sont : Benjamin Swedlund, Naisargee Jain, Kyle Poon, Victoria A. MacKrell, Trusha Sondkar et Giorgia Quadrato de l'USC ; Dominik Schildknecht de Caltech ; Andriu Kavanagh de l'USC et de la California State University, Northridge ; et Mattias Malaguti et Sally Lowell de l'Université d'Édimbourg.
Ce travail a été financé par le gouvernement fédéral par l'Institut national de médecine générale (subvention R35 GM138256) et la National Science Foundation (subventions CBET-2034495 et CBET-2145528). Un soutien supplémentaire est venu de l'organisation Human Frontier Science Program (HFSP) (subvention LT000469/2019-L), du California Institute for Regenerative Medicine, de la Belgian American Educational Foundation (BAEF), de la Chan Zuckerberg Initiative (subvention 2023-332386), du La Silicon Valley Community Foundation, l'Heritage Medical Research Institute, la Fondation David et Lucile Packard, le Wellcome Trust (subvention 220298) et une école de l'Université d'Édimbourg Prix de démarrage du nouveau personnel de la Faculté des sciences biologiques.
