Cécile VERCHERAT est Docteur en Biologie, Responsable opérationnelle au Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon ((CRCL) et au Centre Léon Bérard (CLB, Centre régional de lutte contre le cancer). Le comité de l’Ain de la Ligue contre le cancer contribue à financer les recherches de son laboratoire.
Le cancer regroupe de nombreuses réalités physiopathologiques et biologiques très variées, affectant différemment les patients. Au cours des 15 dernières années, la prise en charge thérapeutiques des cancers a fortement évolué grâce, notamment, à une meilleure compréhension de ces disparités. Il s’avère que les tumeurs sont en réalité un ensemble hétérogène de cellules porteuses d’anomalies génétiques diverses ou fonctionnant de manière anormale, et ces mécanismes peuvent être différents d’un patient à l’autre. Comprendre le fonctionnement individuel de chacune des cellules composant la tumeur est essentiel afin d’identifier les mécanismes sous-jacents au développement tumoral et de proposer des solutions thérapeutiques adaptées aux patients.
La technologie de pointe nommée « single cell RNA sequencing » permet d’accéder à cette complexité intercellulaire en étudiant l’expression de milliers de gènes, produits par la cellule sous forme d’ARN messagers (ARNm), pour chaque cellule tumorale ou du microenvironnement (cellules de l’immunité notamment). Les développements actuels autour de cette technologie permettent de compléter ces données transcriptomiques à l’échelle de la cellule unique par d’autres informations complémentaires comme :
- La présence des protéines de surface, produits de la traduction des ARNm, permettant d’obtenir des informations sur le phénotype (ensemble des caractères apparents) des cellules tumorales ;
- Les programmes épigénétiques, permettant de caractériser les mécanismes moléculaires sous-jacents contrôlant l’expression des gènes et l’évolution tumorale ;
- Les séquences des récepteurs de surface des cellules immunitaires (BCR, TCR) permettant d’examiner l’hétérogénéité des cellules du système immunitaire infiltrées dans les tumeurs ;
- La répartition spatiale des cellules au sein de la tumeur
Afin d’étudier l’ensemble de ces informations, la Plateforme Single Cell/Génomique est équipée de différentes technologies :
- La technologie « dropseq » consistant en l’obtention de gouttelettes entourées d’huile contenant des cellules uniques. Cette technologie, commercialisée entre autres par 10X Genomics, leader sur le marché, permet d’obtenir sur chaque cellules les données d’expression de gènes, de présence des protéines, des récepteurs de surfaces et/ou l’information épigénétique. Les informations moléculaires présentes dans ces cellules seront ensuite séquencées grâce aux séquenceurs à haut débit (NovaSeq 6000) (plateforme de génomique des cancers du Centre Léon Bérard),
- La technologie « slide-seq » (kit Visium proposé par 10X Genomics) consistant en l’étude de l’expression des gènes directement sur une coupe histologique, permettant de conserver l’information spatiale et ainsi de mieux appréhender la complexité tissulaire.
Grâce à des outils de bioinformatique et de biostatistique performants proposés par la Plateforme de bioinformatique Gilles Thomas, il est alors possible d’analyser l’ensemble de ces informations moléculaires avec une résolution jamais atteinte auparavant. Cela permet d’identifier des populations/sous-populations rares de cellules, de déterminer des signatures moléculaires spécifiques, d’appréhender certains processus de régulation cellulaire jusqu’alors inconnus, d’étudier l’effet de molécules sur le fonctionnement cellulaire ou de retracer l’évolution des populations cellulaires.
L’ambition de la Plateforme de Single Cell/Génomique, en collaboration avec la plateforme de bioinformatique Gilles Thomas, est de favoriser l’accès à ces technologies de pointes aux chercheurs et médecins voulant étudier l’évolution des cellules cancéreuses et leur diversité à l’échelle individuelle en offrant les expertises et le matériel indispensables pour leurs études, allant de l’échantillon tumoral à l’analyse bioinformatique des « big data » générées par ce type de technologies.
Pour lutter contre le cancer, chaque cellule compte !