Les chercheurs développent une nouvelle méthode pour séquencer des cellules individuelles de manière efficace

Le séquençage de l’ARN est une technologie puissante pour étudier les cellules et les maladies. En particulier, le séquençage d’ARN unicellulaire permet de découvrir l’hétérogénéité et la diversité de notre corps. Il s’agit de la technologie centrale de l ‘«Atlas des cellules humaines» dans sa quête de cartographie de toutes les cellules humaines. Cependant, le séquençage d’ARN unicellulaire atteint ses limites dans les très grands projets, car il prend du temps et est très coûteux. Pour relever ces défis, des scientifiques du groupe de recherche de Christoph Bock, chercheur principal au Centre de recherche CeMM pour la médecine moléculaire de l’Académie autrichienne des sciences et professeur à l’Université de médecine de Vienne, ont développé une nouvelle méthode de séquençage d’un grand nombre de cellules individuelles. de manière efficace. L’étude a maintenant été publiée dans Méthodes de la nature.

L’analyse moléculaire de cellules individuelles constitue une base importante pour la médecine de précision. Il y a cinq ans, des scientifiques du monde entier se sont réunis pour poursuivre le projet «Human Cell Atlas», dans le but de cataloguer toutes les cellules du corps humain. Ces données ont aidé, par exemple, à identifier les types de cellules que le coronavirus peut particulièrement bien infecter. Pour accélérer et améliorer la création de tels catalogues de cellules, Paul Datlinger et André F. Rendeiro du groupe de recherche de Christoph Bock au CeMM ont développé une nouvelle méthode qui permet le séquençage d’ARN unicellulaire dans un très grand nombre de cellules individuelles en même temps.

Cette méthode, appelée « scifi-RNA-seq » (pour: « single-cell combinatorial fluidic indexing »), marque l’ARN de nombreuses cellules avec des codes barres spécifiques, avant que les cellules ne soient chargées sur une puce microfluidique et que leur ARN soit préparé pour le séquençage monocellulaire. Ces codes à barres supplémentaires surmontent un problème important avec les méthodes existantes de séquençage à une seule cellule, où les cellules individuelles sont emballées dans de minuscules gouttelettes d’émulsion et attribuées à des codes à barres spécifiques à la cellule. Lorsque plusieurs cellules atterrissent dans la même gouttelette, elles reçoivent le même code-barres et ne peuvent plus être distinguées. Par conséquent, la suspension de cellule unique est chargée sur la puce microfluidique à de faibles concentrations, ce qui signifie que la plupart des gouttelettes d’émulsion restent vides et que les réactifs sont utilisés de manière très inefficace.

Dans la méthode scifi-RNA-seq, les cellules sont préalablement marquées avec un code-barres supplémentaire. En conséquence, les gouttelettes d’émulsion peuvent être chargées avec de nombreuses cellules en même temps, alors qu’il est encore possible d’analyser des cellules individuelles.

Sur le système populaire 10x Genomics, nous utilisons cette méthode pour mesurer 15 fois plus de cellules individuelles. Le code-barres supplémentaire permet également à l’utilisateur de marquer et de combiner des milliers d’échantillons à l’avance, et de traiter ces échantillons ensemble en une seule analyse microfluidique. Dans le cadre de notre étude, nous avons réalisé un criblage CRISPR avec lecture de séquençage d’ARN unicellulaire dans les cellules T humaines. À l’avenir, notre méthode pourrait, entre autres, contribuer à améliorer les immunothérapies pour le traitement du cancer. « 

Paul Datlinger, auteur de l’étude

Une méthode efficace à haut débit avec une large gamme d’applications

Les projets qui doivent appliquer le séquençage d’ARN unicellulaire à un très grand nombre de cellules ou à de très nombreux échantillons bénéficieront particulièrement de la nouvelle méthode. Le chef de projet Christoph Bock explique: « scifi-RNA-seq permet un séquençage efficace de l’ARN pour des millions de cellules individuelles, ce qui facilite la caractérisation de tissus complexes, d’organes et d’organismes entiers. De plus, en biomédecine, il est souvent utile d’analyser de nombreuses cellules individuelles, par exemple pour découvrir des cellules souches rares dans des tumeurs ou des cellules cancéreuses dans le sang. Enfin, scifi-RNA-seq contribuera à la tendance que les écrans de médicaments et les écrans CRISPR sont de plus en plus associés à des lectures de séquençage monocellulaire à haute résolution. «