Dans les contes de fées, tout ce qu'il faut pour transformer une grenouille en prince, un serviteur en princesse ou une souris en cheval est un coup de baguette magique.

Mais dans le monde réel, transformer un être vivant en un autre n'est pas si facile. Ce n'est que ces dernières années que les scientifiques ont découvert comment le faire, avec de minuscules cellules vivantes individuelles.

En réalité, l'équipe qui l'a compris a remporté le prix Nobel, pour avoir découvert comment prendre une cellule de peau humaine ordinaire et la transformer en une cellule souche, le même type de cellule que l'on trouve dans les embryons. Avec un effort acharné, ces cellules peuvent grandir pour devenir n'importe quel autre type de cellule dans le corps.

Et au cours de la dernière décennie, cette technique de transformation chronophage a ouvert la porte à des découvertes sur de nombreuses maladies, des malformations congénitales au cancer.

Mais et si les scientifiques pouvaient couper une étape, et passer directement de la cellule de la peau à n'importe quel autre type de cellule ?

Un nouveau papier dans le Actes de l'Académie nationale des sciences expose un moyen de le faire - et d'éviter toutes les étapes intermédiaires impliquées dans l'autre technique, qui produit des cellules souches pluripotentes induites.

Dans le journal, ils présentent un moyen d'exploiter la richesse des données maintenant disponibles sur l'activité de l'ADN, et reprogrammer les cellules directement. La formule fournit également un modèle pour déterminer la combinaison optimale de facteurs et quand ils doivent être ajoutés pour accomplir cette reprogrammation. En utilisant cette formule, les auteurs ont pu déduire les facteurs découverts par l'équipe lauréate du prix Nobel, un processus qui a nécessité de nombreuses années d'essais et d'erreurs.

Le concept, développé par une équipe de scientifiques de l'Université du Michigan avec des collègues de l'Université du Maryland et de l'Université Harvard, combine des informations biologiques sur la structure du génome et l'expression des gènes avec un peu de mathématiques, en utilisant une approche appelée contrôle guidé par les données. Les auteurs de l'article incluent Roger Brockett, doctorat de Harvard et le président du département de mathématiques de l'UM Anthony Bloch, doctorat

Bien que l'article énonce un algorithme pour transformer les cellules - et prédise avec succès les facteurs qui sont déjà connus pour reprogrammer les cellules - il ne teste pas directement la formule en laboratoire. Les auteurs ont l'intention de tester davantage leur méthode, et j'espère qu'il pourra être essayé par des scientifiques du Michigan et du monde entier.

S'il porte du fruit, ils prédisent qu'il pourrait avoir des applications, notamment la régénération de tissus malades ou perdus, et lutter contre le cancer.

"Les cellules de notre corps se spécialisent naturellement, " dit Indika Rajapakse, Doctorat., le chercheur en bioinformatique et en mathématiques de l'UM qui est l'auteur principal du nouvel article. "Ce que nous proposons pourrait fournir un raccourci pour faire de même, pour aider n'importe quelle cellule à devenir un type de cellule ciblé."

Rajapakse note que l'idée d'une reprogrammation directe n'est pas nouvelle. A la fin des années 1980, une équipe dirigée par le regretté scientifique Harold Weintraub a transformé les cellules de la peau directement en cellules musculaires en les baignant dans un type de molécule qui a encouragé la « lecture » de certains gènes de l'ADN des cellules. Rajapakse s'est entraîné avec le collègue de Weintraub, Mark Groudine, doctorat au Centre de recherche sur le cancer Fred Hutchinson.

Le nouveau modèle s'appuie sur cette idée, en exploitant également la puissance de ces molécules, appelés facteurs de transcription ou TF.

Mais au lieu de baigner toute la culture cellulaire dans un seul TF, les scientifiques visent à cibler des cellules avec des TF spécifiques à des moments cruciaux spécifiques de leur durée de vie. Ils présentent un modèle de contrôle mathématique pour exploiter toutes les informations qui peuvent maintenant être apprises sur les cellules au niveau moléculaire, et en le combinant pour définir le moment et la séquence d'injection de TF pour obtenir le type de cellule souhaité.

"Nous avons maintenant tellement de données sur l'activité de l'ARN et des facteurs de transcription, et à partir des données Hi-C de la configuration des chromosomes qui nous indiquent à quelle fréquence deux morceaux de chromatine sont proches l'un de l'autre, que nous pensons pouvoir passer de la configuration initiale de la cellule à la configuration souhaitée, " dit Rajapakse.

La technique Hi-C permet aux scientifiques de suivre l'emplacement de, et contact entre, parties du complexe ADN/protéine appelée chromatine. Donc, même si deux gènes sont éloignés l'un de l'autre sur un long brin d'ADN, ils peuvent entrer en contact étroit les uns avec les autres lorsque ceux-ci bouclent, les brins pliés se retrouvent les uns à côté des autres. Si l'un de ces gènes est "lu", il peut produire un facteur de transcription qui déclenche alors la "lecture" de l'autre gène, et la production d'une certaine protéine qui joue un rôle clé dans la transformation de la cellule d'une manière ou d'une autre.

La quantité de données qui résulterait de l'analyse de ces "domaines d'association topologique" dans un seul type de cellule est énorme. Mais les techniques bioinformatiques modernes facilitent la compréhension de tout cela.

Le premier auteur de l'article est Scott Ronquist, un doctorat étudiant qui a commencé à travailler avec Rajapakse dans le département de médecine computationnelle et de bioinformatique en tant qu'étudiant de premier cycle à l'UM. Lui et l'ancien boursier postdoctoral Geoff Patterson, Doctorat., a dirigé l'effort pour utiliser l'expression génique et les données TAD générées dans le laboratoire Rajapakse et les données d'expression génique et de TF accessibles au public pour tester leur modèle. Ils ont pu voir des modèles dans les données qui reflétaient le rythme de la différenciation cellulaire normale.

Maintenant, ils travaillent à tester le modèle de manière proactive, dans le laboratoire de Max Wicha, MARYLAND., le professeur Forbes d'oncologie à Michigan Medicine, Le centre médical universitaire de l'U-M, et ancien directeur du U-M Comprehensive Cancer Center.

"Cet algorithme fournit un plan qui a des implications importantes pour le cancer, en ce que nous pensons que les cellules souches cancéreuses peuvent provenir de cellules souches normales via des voies de reprogrammation similaires, " dit Wicha, qui est co-auteur de l'article PNAS. "Ce travail a également des implications importantes pour la médecine régénérative et l'ingénierie tissulaire, puisqu'il fournit un modèle pour générer tout type de cellule souhaité, il démontre également la beauté de combiner les mathématiques et la biologie pour percer les mystères de la nature.