9 mars 2022
La plateforme fournira un catalogue cellulaire open source pour mieux comprendre les maladies du cerveau
La plateforme fournira un catalogue cellulaire open source pour mieux comprendre les maladies du cerveau
LA JOLLA — Des chercheurs du Salk Institute ont développé une nouvelle technologie génomique permettant d'analyser simultanément l'ADN, l'ARN et la chromatine (une combinaison d'ADN et de protéines) d'une seule cellule. Cette méthode, dont le développement a nécessité cinq ans, constitue une avancée importante pour les collaborations à grande échelle où plusieurs équipes travaillent simultanément à la classification de milliers de nouveaux types cellulaires. Cette nouvelle technologie, publiée dans Génomique cellulaire le 9 mars 2022, contribuera à rationaliser les analyses.
« Cette plateforme multimodale sera utile en fournissant une base de données complète qui pourra être utilisée par les groupes qui tentent d'intégrer leurs données monomodales », explique Joseph Ecker, directeur du Laboratoire d'analyse génomique, titulaire de la chaire de génétique du Conseil international Salk et chercheur à l'Institut médical Howard Hughes. « Ces nouvelles informations peuvent également éclairer et guider la future classification des types cellulaires. »
Ecker estime que cette technologie sera essentielle pour des projets à grande échelle, tels que le réseau de recensement cellulaire de l'initiative BRAIN des National Institutes of Health, qu'il copréside. L'un des principaux efforts de l'initiative BRAIN consiste à développer des catalogues de types de cellules cérébrales murines et humaines. Ces informations pourront ensuite être utilisées pour mieux comprendre la croissance et le développement du cerveau, ainsi que le rôle des différents types de cellules dans les maladies neurodégénératives, comme la maladie d'Alzheimer.
La technologie actuelle de l'analyse unicellulaire consiste à extraire l'ADN, l'ARN ou la chromatine du noyau d'une cellule, puis à analyser sa structure moléculaire pour en dégager des motifs. Cependant, cette méthode détruit la cellule, obligeant les chercheurs à recourir à des algorithmes informatiques pour analyser plusieurs de ces composants par cellule ou comparer les résultats.
Pour la nouvelle méthode, appelée snmCAT-seq, les scientifiques ont utilisé des biomarqueurs pour marquer l'ADN, l'ARN et la chromatine sans les extraire de la cellule. Cela leur a permis de mesurer ces trois types d'informations moléculaires dans une même cellule. Ils ont ensuite utilisé cette méthode pour identifier 63 types cellulaires dans la région du cortex frontal du cerveau humain et ont évalué l'efficacité des méthodes informatiques pour l'intégration de plusieurs technologies unicellulaires. L'équipe a constaté que ces méthodes informatiques offrent une grande précision pour caractériser des populations de cellules cérébrales largement définies, mais présentent une ambiguïté significative pour l'analyse de types cellulaires finement définis, ce qui suggère la nécessité de définir les types cellulaires par diverses mesures pour une classification plus précise.
Cette technologie pourrait également être utilisée pour mieux comprendre comment les gènes et les cellules interagissent pour provoquer des maladies neurodégénératives.
« Ces maladies peuvent affecter de nombreux types cellulaires. Mais certaines populations cellulaires pourraient être particulièrement vulnérables », explique le co-auteur principal. Chongyuan Luo, professeur adjoint de génétique humaine à l' École de médecine David Geffen à UCLALa recherche génétique a permis d'identifier les régions du génome impliquées dans des maladies comme la maladie d'Alzheimer. Nous apportons une nouvelle dimension aux données et identifions les types de cellules affectées par ces régions génomiques.
Dans une prochaine étape, l’équipe prévoit d’utiliser la nouvelle plateforme pour étudier d’autres zones du cerveau et comparer les cellules de cerveaux humains sains avec celles de cerveaux touchés par la maladie d’Alzheimer et d’autres maladies neurodégénératives.
Français Les autres auteurs comprenaient Hanqing Liu, Bang-An Wang, Zhuzhu Zhang, Dong-Sung Lee, Jingtian Zhou, Sheng-Yong Niu, Rosa Castanon, Anna Bartlett, Angeline Rivkin, Jacinta Lucero, Joseph R. Nery, Jesse R. Dixon et M. Margarita Behrens de Salk ; Fangming Xie, Ethan J. Armand, Wayne I. Doyle, Sebastian Preissl et Eran A. Mukamel de l'Université de Californie à San Diego ; Kimberly Siletti, Lijuan Hu et Sten Linnarsson du Karolinska Institutet en Suède ; Trygve E. Bakken, Rebecca D. Hodge et Ed Lein de l'Allen Institute for Brain Science à Seattle ; Rongxin Fang, Xinxin Wang et Bing Ren du Ludwig Institute for Cancer Research à La Jolla, en Californie ; Tim Stuart et Rahul Satija du New York Genome Center ; et David A. Davis et Deborah C. Mash de l'Université de Miami.
La recherche a été financée par les National Institutes of Health (5R21HG009274, 5R21MH112161, 5U19MH11483, R01MH125252, U01HG012079, 5T32MH020002, R01HG010634 et U01MH114812), le Howard Hughes Medical Institute et la UC San Diego School of Medicine.
DOI: 10.1016/j.xgen.2022.100107
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Génomique cellulaire
AUTEURS
Chongyuan Luo, Hanqing Liu, Fangming Xie, Ethan J. Armand, Kimberly Siletti, Trygve E. Bakken, Rongxin Fang, Wayne I. Doyle, Tim Stuart, Rebecca D. Hodge, Lijuan Hu, Bang-An Wang, Zhuzhu Zhang, Sebastian Preissl, Dong-Sung Lee, Jingtian Zhou, Sheng-Yong Niu, Rosa Castanon, Anna Bartlett, Angeline Rivkin, Xinxin Wang, Jacinta Lucero, Joseph R. Nery, David A. Davis, Deborah C. Mash, Rahul Satija, Jesse R. Dixon, Sten Linnarsson, Ed Lein, M., Margarita Behrens, Bing Ren, Eran A. Mukamel et Joseph R. Ecker
COUVERTURE DE JOURNAL
Sur la couverture : Les types de neurones corticaux humains peuvent être identifiés par leurs profils distincts de séquençage d'ARN, de chromatine ouverte ou de méthylome de l'ADN cytosine. Dans ce numéro de Génomique cellulaireLuo et al. décrivent le développement d'une nouvelle méthode de profilage moléculaire mononucléaire, appelée snmCAT-seq, qui combine ces trois modalités. Cette méthode multi-omique, qui mesure simultanément la méthylation de l'ADN, l'accessibilité de la chromatine et les transcrits d'ARN présents dans un noyau unique, a été appliquée à l'étude de la diversité des neurones corticaux du cerveau humain. L'image de couverture illustre comment un trio de chercheurs, représentant le trio de modalités moléculaires mesurées par snmCAT, « seq », a mené une étude pour comprendre le fonctionnement interne du cerveau humain. Illustration de couverture : Scot Nicholls et Amy Cao (Salk Institute).
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