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Utilisation d’une boîte à outils intracellulaire pour cartographier la biogéographie des organites dans les cellules souches

par Ma Clinique
12 mai 2023
dans Actualités médicales
Temps de lecture : 3 min
L'irradiation consécutive avec deux lasers aide les cellules souches adultes à se transformer plus rapidement

Les organelles – les morceaux d’ARN et de protéines dans une cellule – jouent un rôle important dans la santé et la maladie humaines, telles que le maintien de l’homéostasie, la régulation de la croissance et du vieillissement et la production d’énergie. La diversité des organites dans les cellules existe non seulement entre les types de cellules, mais aussi entre les cellules individuelles. L’étude de ces différences aide les chercheurs à mieux comprendre la fonction cellulaire, ce qui permet d’améliorer les traitements pour traiter diverses maladies.

Dans deux articles du laboratoire d’Ahmet F. Coskun, professeur Bernie Marcus en début de carrière au département Coulter de génie biomédical du Georgia Institute of Technology et de l’Université Emory, les chercheurs ont examiné un type spécifique de cellule souche avec une boîte à outils intracellulaire pour déterminer quelles cellules sont les plus susceptibles de créer des thérapies cellulaires efficaces.

Nous étudions le placement des organites dans les cellules et comment ils communiquent pour aider à mieux traiter la maladie. Nos travaux récents proposent l’utilisation d’une boîte à outils intracellulaire pour cartographier la biogéographie des organites dans les cellules souches, ce qui pourrait conduire à des thérapies plus précises. »

Ahmet F. Coskun, professeur de début de carrière chez Bernie Marcus au département Coulter de génie biomédical du Georgia Institute of Technology et de l’Université Emory

Création de la boîte à outils des omiques subcellulaires

La première étude -; Publié dans Rapports scientifiques, un Nature journal de portefeuille – ; ont examiné les cellules souches mésenchymateuses (CSM) qui ont historiquement offert des traitements prometteurs pour réparer les cellules défectueuses ou moduler la réponse immunitaire chez les patients. Dans une série d’expériences, les chercheurs ont pu créer une approche unicellulaire axée sur les données grâce à une imagerie protéomique subcellulaire rapide qui a permis une thérapie personnalisée des cellules souches.

Les chercheurs ont ensuite mis en œuvre une technique d’immunofluorescence multiplexée rapide dans laquelle ils ont utilisé des anticorps conçus pour cibler des organites spécifiques. En émettant des anticorps fluorescents, ils ont suivi les longueurs d’onde et les signaux pour compiler des images de nombreuses cellules différentes, créant ainsi des cartes. Ces cartes ont ensuite permis aux chercheurs de voir l’organisation spatiale des contacts d’organites et la répartition géographique dans des cellules similaires afin de déterminer quels types de cellules traiteraient le mieux diverses maladies.

« Habituellement, les cellules souches sont utilisées pour réparer les cellules défectueuses ou traiter les maladies immunitaires, mais notre micro-étude de ces cellules spécifiques a montré à quel point elles peuvent être différentes les unes des autres », a déclaré Coskun. « Cela a prouvé que la population de patients traités et l’isolement personnalisé des identités des cellules souches et de leur fonction organite bioénergétique doivent être pris en compte lors de la sélection de la source tissulaire. En d’autres termes, dans le traitement d’une maladie spécifique, il pourrait être préférable de récolter le même type de cellule de différents endroits en fonction des besoins du patient. »

La proximité ARN-ARN compte

Dans la prochaine étude publiée cette semaine dans Méthodes des rapports de cellule, les chercheurs ont poussé la boîte à outils un peu plus loin, en étudiant l’organisation spatiale de plusieurs molécules d’ARN voisines dans des cellules individuelles, qui sont importantes pour la fonction cellulaire. Les chercheurs ont fait évoluer l’outil en combinant l’apprentissage automatique et la transcriptomique spatiale. Ils ont découvert que l’analyse des variations de la proximité des gènes pour la classification des types de cellules était plus précise que l’analyse de l’expression des gènes uniquement.

« Les interactions physiques entre les molécules créent la vie ; par conséquent, les emplacements physiques et la proximité de ces molécules jouent un rôle important », a déclaré Coskun. « Nous avons créé une boîte à outils intracellulaire de réseaux de voisinage de gènes subcellulaires dans les différentes parties géographiques de chaque cellule pour examiner cela de plus près. »

L’expérience comportait deux parties : le développement de méthodes de calcul et des expériences sur la paillasse de laboratoire. Les chercheurs ont examiné des ensembles de données publiés et un algorithme pour regrouper les molécules d’ARN en fonction de leur emplacement physique. Cet algorithme du « plus proche voisin » a aidé à déterminer les groupements de gènes. Sur le banc, les chercheurs ont ensuite marqué les molécules d’ARN avec des fluorescents pour les localiser facilement dans des cellules individuelles. Ils ont ensuite découvert de nombreuses caractéristiques de la distribution des molécules d’ARN, telles que la façon dont les gènes sont susceptibles de se trouver dans des emplacements subcellulaires similaires.

La thérapie cellulaire nécessite de nombreuses cellules aux phénotypes très similaires, et s’il existe des sous-types de cellules inconnues dans les cellules thérapeutiques, les chercheurs ne peuvent pas prédire le comportement de ces cellules une fois injectées aux patients. Grâce à ces outils, davantage de cellules du même type peuvent être identifiées et des sous-ensembles distincts de cellules souches avec des programmes génétiques peu communs peuvent être isolés.

« Nous élargissons la boîte à outils pour l’organisation spatiale subcellulaire des molécules – un » couteau suisse « pour le domaine des omiques spatiales subcellulaires, si vous voulez », a déclaré Coskun. « L’objectif est de mesurer, de quantifier et de modéliser plusieurs événements moléculaires indépendants mais également interdépendants dans chaque cellule avec de multiples fonctionnalités. L’objectif final est de définir la fonction d’une cellule qui peut atteindre des réseaux de voisinage de gènes modulaires de type Lego à haute énergie et divers cellulaires. les décisions. »

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