Les chercheurs de Weill Cornell Medicine ont développé une méthode informatique pour cartographier l’architecture des tissus humains avec des détails sans précédent. Leur approche promet d’accélérer les études sur les interactions cellulaires à l’échelle des organes et pourrait permettre de nouvelles stratégies de diagnostic puissantes pour un large éventail de maladies.
La méthode, publiée le 31 octobre dans Méthodes naturelles, est né de la frustration des scientifiques face à l’écart entre la microscopie classique et l’analyse moléculaire moderne à cellule unique. « En regardant les tissus au microscope, vous voyez un tas de cellules regroupées dans l’espace ; vous voyez cette organisation dans les images presque immédiatement », a déclaré l’auteur principal Junbum Kim, étudiant diplômé en physiologie et biophysique à Weill Cornell Medicine.
Désormais, les biologistes cellulaires ont acquis la capacité d’examiner des cellules individuelles dans des détails extrêmement détaillés, jusqu’aux gènes que chaque cellule exprime, de sorte qu’ils se concentrent sur les cellules au lieu de se concentrer sur la structure tissulaire. »
Junbum Kim, auteur principal de l’étude et étudiant diplômé, physiologie et biophysique, Weill Cornell Medicine
Cependant, « il est crucial pour les chercheurs d’en savoir plus sur les détails de la structure des tissus ; des changements fondamentaux dans les relations entre les cellules d’un tissu déterminent à la fois la fonction des organes sains et malades », a déclaré l’auteur principal, le Dr Olivier Elemento, directeur de l’Englander Institute for Precision Medicine et professeur de physiologie et de biophysique et de génomique computationnelle en biomédecine computationnelle à Weill Cornell Medicine.
Cependant, combiner manuellement des données de cellule unique avec des cartes de structure tissulaire est lent et fastidieux. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont montré un certain potentiel pour automatiser le processus, mais ils sont limités par les données utilisées pour les former. Pour résoudre ce problème, Kim et ses collègues ont développé une stratégie de calcul non supervisée, utilisant une combinaison de profils d’expression génique unicellulaire et d’emplacements de cellules pour définir des régions structurelles dans un tissu.
Le co-auteur principal, le Dr André Rendeiro, chercheur postdoctoral à Weill Cornell Medicine pendant l’étude et actuellement chercheur principal au Centre de recherche en médecine moléculaire de l’Académie autrichienne des sciences à Vienne, en Autriche, compare la nouvelle méthode à la cartographie d’une ville comme New York : « Une façon de procéder serait d’aller à chaque intersection et de compter chaque type de bâtiment : est-ce résidentiel, est-ce commercial… est-ce un magasin ou un restaurant ? En mettant toutes ces données dans une matrice et les emplacements des bâtiments dans une autre, on pourrait alors combiner les deux matrices et rechercher des modèles.
« Essentiellement, nous pourrions commencer à faire une déclaration générale sur l’emplacement des différents quartiers et sur l’emplacement de leurs frontières en fonction de l’abondance, par exemple, de bâtiments résidentiels par rapport aux bâtiments commerciaux – ; tout comme quiconque se promène dans l’Upper East Side, Midtown ou Downtown le ferait. faire sur la base de leurs observations », a déclaré le Dr Rendeiro.
Les chercheurs ont utilisé la nouvelle méthode pour générer des cartes détaillées de plusieurs types de tissus, identifiant et quantifiant de nouveaux aspects de la microanatomie – les modèles qui émergent à petite échelle lorsque les cellules interagissent et qui déterminent la fonction ultime des tissus. En collaboration avec un collègue de l’Université de Caroline du Nord à Chapel Hill qui étudie les maladies pulmonaires, ils ont également démontré que leur technique pouvait établir de fines nuances de distinction entre différents états pathologiques dans un tissu.
Alors que le cancer et d’autres maladies chroniques provoquent souvent des changements majeurs dans la structure des tissus, une microanatomie détaillée pourrait également aider à diagnostiquer et à traiter des affections plus aiguës. Rendeiro cite le COVID-19 sévère comme exemple, où « il y a beaucoup de cellules immunitaires qui se déplacent dans le quartier, et il y a un changement vraiment spectaculaire dans le tissu pulmonaire ». L’équipe applique maintenant sa nouvelle technique à un large éventail de tissus pour comprendre comment les changements dans l’organisation des tissus sous-tendent leur fonctionnement dans un état sain et leur dysfonctionnement dans la maladie.
