Vue d'ensemble des différentes approches d'identification des cellules cancéreuses. a Modifications génomiques présentes dans les génomes du cancer. b Nombre de cellules (axe y) avec N lectures couvrant les mutations ponctuelles (axe x), séparées par une charge de mutation faible (neuroblastome NB) et élevée (carcinome à cellules rénales RCC). c Nombre de cellules (axe y) avec N lectures couvrant les polymorphismes hétérozygotes d'un seul nucléotide (SNP) (axe x). d Aperçu de l'utilisation des déplacements alléliques représentant les modifications du nombre de copies pour détecter les cellules cancéreuses. Crédit :Biologie des communications (2022). DOI :10.1038/s42003-022-03808-9. https://www.nature.com/articles/s42003-022-03808-9
Une nouvelle méthode de séparation des cellules cancéreuses des cellules non cancéreuses a été développée par des chercheurs du Wellcome Sanger Institute, dans le but de donner un coup de pouce à ceux qui travaillent à mieux comprendre la biologie du cancer en utilisant le séquençage d'ARNm unicellulaire.
L'étude, publiée aujourd'hui dans Communications Biology , améliore les méthodes existantes pour identifier quelles cellules d'un échantillon sont cancéreuses et fournit des données cruciales sur le microenvironnement des tumeurs. Le logiciel est librement disponible pour que les chercheurs du monde entier puissent l'appliquer à leurs propres données, améliorant ainsi l'efficacité du séquençage unicellulaire pour comprendre le cancer.
L'analyse de l'ARNm unicellulaire des cellules cancéreuses est l'une des techniques de pointe utilisées pour mieux comprendre la biologie du cancer. Les données générées peuvent être utilisées pour essayer de perturber les cancers avec des médicaments ou de déterminer comment les cancers surviennent en premier lieu.
Une étape fondamentale de ce processus consiste à séparer les cellules cancéreuses des cellules non cancéreuses, mais ce n'est pas toujours une tâche facile. Outre les nombreux types de cancer, il existe également des différences moléculaires entre les cellules cancéreuses du même type au sein d'une même tumeur.
Actuellement, la meilleure méthode consiste à mesurer l'expression génique moyenne des cellules de l'échantillon, avec une expression plus ou moins élevée utilisée pour distinguer les cellules cancéreuses des cellules saines. Mais cette méthode peut conduire à de fausses conclusions.
Dans cette nouvelle étude, des chercheurs du Wellcome Sanger Institute ont effectué un séquençage du génome entier et un séquençage d'ARNm unicellulaire sur des échantillons collectés par le Great Ormond Street Hospital (GOSH).
En localisant les déséquilibres des allèles dans ces données, qui indiquent des modifications du nombre de copies dans le génome, l'équipe a pu identifier les cellules cancéreuses de manière plus fiable qu'avec les méthodes précédentes. Cette approche sera principalement utile pour valider de nouveaux types de cellules cancéreuses et mieux comprendre le microenvironnement des tissus tumoraux.
"Pouvoir savoir comment le transcriptome est différent dans les cellules avec des génomes aberrants, tels que ceux trouvés dans les cancers, est une connaissance précieuse et élargira les questions auxquelles nous pouvons répondre en utilisant le séquençage unicellulaire", déclare le Dr Matt Young.
La méthode, nommée alleleIntegrator, est disponible sous forme de progiciel pour les chercheurs du monde entier. L'estimation du niveau d'ARNm total spécifique à la tumeur prédit les résultats du cancer
