Vos cellules ont besoin de se déplacer. Par exemple, les cellules immunitaires doivent parcourir votre corps pour localiser les sites d'infection, et les neurones doivent migrer vers des positions spécifiques dans le cerveau au cours du développement. Mais les cellules n'ont pas d'yeux pour voir où elles vont. Au lieu de cela, comme un chien reniflant la source de certaines odeurs délicieuses, une cellule trouve comment atteindre une cible en détectant des produits chimiques dans son environnement grâce à des récepteurs répartis sur la surface de la cellule. Par exemple, le site d'une infection émettra certaines molécules, et un globule blanc suivra cette piste de signaux pour trouver leur source.

Comprendre comment les cellules migrent en lisant les signaux dans leur environnement est un élément fondamental pour savoir comment fonctionnent les systèmes vivants, des cellules immunitaires du corps humain aux organismes unicellulaires vivant dans les sols. De nouveaux travaux du laboratoire de Matt Thomson de Caltech, professeur adjoint de biologie computationnelle et chercheur du Heritage Medical Research Institute, fournissent de nouvelles informations sur la façon dont les cellules migrent et réagissent aux informations dans leur environnement. La recherche est décrite dans un article paru dans la revue Cell Systems le 8 juin.

Les biologistes ont traditionnellement compris le processus de migration cellulaire avec un modèle simple. Dans ce modèle, l'environnement d'une cellule est représenté comme un gradient de concentrations de signal, avec une concentration très élevée émanant d'une source (comme l'exemple d'infection mentionné précédemment) qui diminue progressivement plus loin de la source. Par exemple, imaginez que vous libérez une goutte de colorant coloré dans l'eau. L'eau à proximité immédiate de l'endroit où le colorant est placé deviendrait brillamment colorée; avec la distance de cette source, la couleur diminuerait progressivement en intensité.

Mais ce modèle simple ne reproduit pas réellement à quoi ressemble l'environnement désordonné et complexe à l'intérieur des tissus vivants.

"Si vous vouliez concevoir des cellules pour effectuer une tâche dans le corps pour des applications biomédicales, comme tuer des tumeurs, cette cellule devra savoir comment gérer des environnements réels, pas seulement l'environnement simpliste d'une assiette de laboratoire", explique le diplômé. étudiant Zitong Jerry Wang, premier auteur de l'étude.

Dans les tissus, les cellules se déplacent à travers un réseau de protéines enchevêtré appelé la matrice extracellulaire (ECM). Ici, les signaux chimiques ne se contentent pas de flotter librement, ils adhèrent à l'ECM lui-même, créant un environnement de signalisation qui ne ressemble pas à un gradient lisse, mais plutôt à un désordre inégal, semblable à un réseau, de molécules groupées.

Comment les cellules localisent-elles la source des molécules de signalisation pour naviguer dans l'environnement réel et désordonné des tissus ? Le modèle de gradient traditionnel de la migration cellulaire, dans lequel la cellule suit en douceur son gradient de concentration de signalisation local, ne fonctionne pas dans cet environnement réaliste, car bien que la cellule puisse découvrir un patch de concentration de signal relativement élevée, elle ne peut pas s'éloigner de ce maximum local. pour trouver la source réelle des signaux. En d'autres termes, la cellule reste bloquée sur des zones locales de fortes concentrations, mais ne peut pas réellement se rendre là où elle doit aller. Par exemple, imaginez que vous tentez d'atteindre le sommet d'une montagne en vous déplaçant uniquement vers le haut. Vous pourriez être coincé au sommet d'une colline intermédiaire plus petite, car dans un véritable environnement montagneux, vous devrez peut-être descendre dans certaines zones pour atteindre le plus haut sommet. .

Pour comprendre comment les cellules gèrent cela, l'équipe a été motivée par des observations expérimentales faites dans des cellules de levure montrant que lorsque les cellules détectent des phéromones, elles réarrangent les récepteurs sur leurs surfaces afin que davantage de récepteurs soient placés près des zones à forte concentration de signal. L'équipe a également été intriguée par le fait que le réarrangement dynamique des récepteurs avait été observé dans une variété de systèmes - certains types de cellules humaines comme les cellules T et les neurones peuvent réorganiser leurs récepteurs, et même les criquets balaient activement leurs antennes (contenant des récepteurs d'odeurs) à travers l'espace comme ils se déplacent, ce qui améliore considérablement leur capacité à naviguer jusqu'à la source des panaches d'odeurs inégaux.

Dans cet esprit, l'équipe a développé un modèle informatique dans lequel les récepteurs cellulaires pourraient se redistribuer activement en réponse à des signaux, sur la base de mécanismes moléculaires connus pour la redistribution des récepteurs. Dans ce modèle dynamique, les cellules ne restent pas bloquées dans les zones de concentration locale et sont capables de trouver la véritable source de signal. Suite à cette optimisation des récepteurs, la navigation cellulaire était 30 fois plus efficace et le modèle correspondait avec précision au comportement cellulaire réel observé dans les tissus. Bien que le réarrangement des récepteurs ait été observé dans une myriade de systèmes, ce travail est le premier à montrer qu'il joue un rôle fonctionnel crucial dans la navigation cellulaire.

« Dans un article à venir, nous décrivons comment le mécanisme de redistribution des récepteurs que nous avons modélisé met en œuvre avec précision ce que l'on appelle un filtre bayésien, qui est un algorithme de suivi de cible bien connu qui est activement utilisé en robotique aujourd'hui », explique Wang. "Ainsi, les cellules de notre corps pourraient en fait utiliser un algorithme similaire pour la navigation en tant que véhicules autonomes comme les voitures autonomes."

Le nouveau modèle est essentiel pour comprendre les systèmes cellulaires réels pertinents pour la santé humaine. "Pendant longtemps, les gens ne pouvaient pas réellement s'imaginer dans les tissus, donc on ne savait même pas à quoi ressemblait l'environnement tissulaire", explique Wang. "Les chercheurs prenaient des cellules hors du corps et étudiaient comment elles se déplaçaient dans une boîte de laboratoire, avec des gradients de diffusion en douceur des signaux émis par une pipette. Mais maintenant, nous savons que ce n'est vraiment pas ce qui se passe dans l'environnement réel, qui est inégal. et compliqué. Ce travail nous a inspiré à mettre en place une collaboration avec des médecins pour imager plus d'échantillons de tissus afin de mieux comprendre l'environnement in vivo."

Notamment, cette recherche s'est inspirée des principes des neurosciences et de la façon dont les neurones traitent les informations sur les signaux dans leur environnement.

"Les informations sensorielles qu'un organisme reçoit dans son environnement naturel sont hautement structurées spatio-temporellement, ce qui signifie qu'elles varient dans le temps et dans l'espace en raison de régularités statistiques inhérentes aux stimuli naturels", explique Wang. "Les neuroscientifiques ont découvert que les systèmes de traitement sensoriel neuronal, tels que le traitement rétinien et le traitement auditif, ont été adaptés à la propriété statistique des signaux auxquels ils sont exposés - le signal visuel ou auditif dans l'environnement naturel de l'animal."

"Nous savons qu'une cellule vit également dans un environnement spatialement structuré, nous avons donc d'abord construit des modèles statistiques d'environnements cellulaires naturels dans le sol et les tissus à partir de données d'imagerie et de simulation, puis avons utilisé la théorie de l'information pour demander comment le système de traitement sensoriel d'une cellule - dans ce cas, la distribution des récepteurs - est liée à la structure statistique de l'environnement de la cellule.

"Nous avons été surpris de constater que ce principe général des neurosciences s'applique également à l'échelle des cellules individuelles, en particulier les distributions de récepteurs trouvées sur les cellules améliorent considérablement l'acquisition d'informations dans les environnements naturels. De plus, nous montrons les mêmes étendues de connexion à la navigation cellulaire. Réarrangement adaptatif des récepteurs observés sur les cellules améliore considérablement la navigation cellulaire, mais uniquement dans des environnements naturels comme les tissus.Cela soulève la question de savoir s'il existe d'autres aspects de la biologie cellulaire qui peuvent également être mieux compris lorsqu'ils sont placés dans le contexte de l'habitat naturel d'une cellule, par exemple des stratégies de communication cellule-cellule. »