Le fonctionnement d'un organe ou d'un tissu biologique est déterminé par l'expression des gènes à l'intérieur des cellules qui le composent.
Pour cartographier l'expression des gènes d'un organe ou d'un tissu biologique, il faut pouvoir analyser les ARN messagers (ARNm) tout en gardant l'information de leur localisation spatiale.
C'est ce que permet la transcriptomique spatiale, fondée sur le piégeage des ARN messagers par des oligonucléotides spécifiques. Ainsi, en chacun des points d'une grille d'analyse, quelques centaines de milliers d'oligonucléotides fixent les ARNm associés. Ils sont ensuite analysés par séquençage après décrochage de la grille et un système de code-barres moléculaire permet d'associer la position de l'ARNm piégé dans le tissu biologique initial.
L'algorithme développé par les chercheurs se distingue des méthodes statistiques classiques par le traitement des gexels (Gene Expression Element) considérés, non plus comme des points indépendants, mais comme un continuum, dans lequel des gexels contiguës partagent un destin cellulaire commun. Il exploite de plus les informations disponibles sur la co-expression de gènes, potentiellement assignés à des fonctions identiques.
Les chercheurs ont testé leur nouvel algorithme sur un ensemble de données de transcriptomique spatiale issues de coupes de tissu cardiaque, de divers tissus tumoraux et d'un embryon complet de souris. Résultat : l'outil délimite des zones correspondant parfaitement aux structures anatomiques connues.
À terme, il pourrait livrer des cartes fonctionnelles de tous les organes du corps humain, et ainsi contribuer à une meilleure compréhension des pathologies et au développement de diagnostic moléculaire dans le cadre de la médecine personnalisée.
Découvrir le groupe Systems Biology of cell Fate decisions.