Des chercheurs du Leiden University Medical Center (LUMC) et de la Delft University of Technology (TU Delft) ont présenté une technique interactive dans la revue scientifique Communication Nature pour l'identification de types cellulaires rares dans de grands échantillons. Le professeur Frits Koning du LUMC déclare :"Vous pouvez trouver une aiguille dans une botte de foin."
Pour savoir comment certaines maladies surviennent, les chercheurs recherchent des informations précises dans d'énormes quantités de données. Depuis 2013, LUMC a utilisé CyTOF, une machine qui peut caractériser des millions de cellules simultanément dans des échantillons tels que le mucus intestinal ou le sang. CyTOF le fait en mesurant la présence par cellule d'environ 40 protéines sur la paroi cellulaire. En utilisant la nouvelle méthode développée par LUMC et TU Delft, les chercheurs peuvent maintenant étudier ces données dans les moindres détails.
"Ce genre d'échantillon contient des centaines de types cellulaires différents, " explique Vincent van Unen, Chercheur LUMC au service d'Immunohématologie et Transfusion Sanguine (IHB). « Il existait déjà des méthodes disponibles pour analyser les données CyTOF, mais ceux-ci ont soit donné une image globale de toutes les cellules, ou une image détaillée d'un groupe aléatoire de cellules, dire environ 20 pour cent. Mais les types cellulaires les plus intéressants dans un échantillon de tissu, types de cellules qui sont liés à la maladie ou à la santé, sont souvent rares et vous les manquez si vous n'étudiez qu'un groupe de cellules en détail.
Aperçu
La nouvelle technique d'analyse résout ce problème. Le système produit d'abord une image bidimensionnelle dans laquelle les cellules de l'échantillon de tissu sont regroupées en fonction de leurs similitudes sous-jacentes. Les cellules ne sont pas affichées individuellement, ce qui entraînerait une masse de points encombrée. Au lieu, ils sont affichés comme "points de repère, " de petites zones qui représentent des cellules similaires les unes aux autres. " Cet aperçu laisse de côté les détails, mais toutes les informations disponibles sont utilisées pour calculer les points de repère, " dit Nicola Pezzotti, doctorant à la TU Delft dans le groupe Computer Graphics and Visualization du Dr Anna Vilanova.
L'utilisateur peut ensuite zoomer sur un groupe de cellules de son choix jusqu'à ce que des cellules individuelles avec les marqueurs pertinents soient visibles. Pezzotti dit, "Vous pouvez le comparer à Google Earth, où vous commencez avec la Terre entière et pouvez ensuite zoomer sur votre propre rue. » Cette méthodologie visuelle hiérarchique, Cytosplore +HSNE , fonctionne facilement, vite et bien. "Les points de repère représentent des groupes cellulaires connus, tels que certaines cellules T et cellules B du système immunitaire, " dit Thomas Höllt, chercheur à LUMC et TU Delft qui a aidé à développer la méthodologie.
"En zoomant, il est possible de trouver des types cellulaires rares qui sont soit absents, soit présents dans une maladie particulière telle que les troubles intestinaux chroniques, La maladie de Crohn. Cela nous donne des pistes dans la compréhension de cette maladie, son diagnostic et son traitement ciblé."
L'article, « L'analyse visuelle des données de cytométrie de masse par intégration hiérarchique stochastique des voisins révèle des types de cellules rares », paru le 23 novembre dans Communication Nature .
