La « protéomique visuelle profonde » qui change la donne expose les vulnérabilités du cancer
Il est toujours difficile pour les médecins de déterminer pourquoi certaines maladies surviennent dans notre corps. La vieillesse, les comportements à risque comme le tabagisme ou la génétique peuvent tous faire partie du puzzle.
Cependant, les raisons exactes et individuelles des maladies graves telles que le cancer restent insaisissables.
Maintenant, une nouvelle méthode révolutionnaire appelée « Deep Visual Proteomics » pourrait aider à changer cela. La méthode a été inventée par une équipe internationale de chercheurs dirigée par l’Université de Copenhague et a été appliquée aux cellules cancéreuses dans une nouvelle étude qui vient de paraître dans la plus grande revue scientifique Biotechnologie naturelle.
« Notre nouveau concept, Deep Visual Proteomics, pourrait changer la donne pour la pathologie moléculaire dans les hôpitaux. Avec cette méthode, nous pouvons identifier des milliers de protéines et déterminer leur nombre ? », explique Andreas Mund, premier auteur de la nouvelle étude.
« Nous le faisons en prélevant un échantillon de tissu et en analysant uniquement les cellules tumorales qu’il contient. Cette » liste « de protéines s’appelle protéome. Ces protéomes révèlent les mécanismes qui stimulent le développement de la tumeur et exposent directement de nouvelles cibles thérapeutiques à partir d’une seule tranche de tissu d’une biopsie d’un patient atteint de cancer. Il expose un cosmos de molécules à l’intérieur de ces cellules cancéreuses », explique Andreas Mund, professeur associé au Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research (CPR) et membre de l’équipe du professeur Matthias Mann qui a dirigé ce développement au CPR et à l’Institut Max Planck de biochimie. .
Important pour les services de pathologie
La raison pour laquelle les chercheurs s’intéressent tant aux protéines est qu’elles sont en fait parmi les pièces les plus importantes du puzzle pour presque toutes les maladies. Parce que les protéines peuvent être qualifiées de « bêtes de somme de la cellule ».
« Lorsque quelque chose ne va pas dans nos cellules et que nous tombons malades, vous pouvez être sûr que les protéines sont impliquées de différentes manières. Pour cette raison, la cartographie du paysage protéique peut nous aider à déterminer pourquoi une tumeur pourrait se développer chez un patient particulier, quelles sont les vulnérabilités de cette tumeur et également quelle stratégie de traitement pourrait s’avérer la plus bénéfique », explique Matthias Mann, professeur.
Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont appliqué la « protéomique visuelle profonde » aux cellules de patients atteints de carcinome à cellules acineuses et de mélanome. Cela a été fait en collaboration avec des chercheurs du Zealand University Hospital de Roskilde.
« Cette méthode unique combine l’architecture tissulaire avec l’expression de milliers de protéines spécifiques de cellules sélectionnées. Il permet aux chercheurs d’étudier les interactions entre les cellules cancéreuses et leurs cellules environnantes avec des implications majeures pour le futur traitement clinique du cancer. Récemment, nous avons diagnostiqué un cas clinique très complexe avec 2 composants différents et les résultats de l’analyse DVP », explique Lise Mette Rahbek Gjerdrum, consultante et professeure associée de recherche clinique au Département de pathologie, Hôpital universitaire de Zélande et Département de médecine clinique, Université de Copenhague .
Pathologie numérique, apprentissage profond, microscopie et spectrométrie de masse
Deep Visual Proteomics intègre les avancées de quatre technologies différentes dans un seul flux de travail. Premièrement, la microscopie avancée génère des cartes de tissus à haute résolution. Ensuite, des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour classer les cellules avec précision avant les microdissections au laser et la collecte de cellules individuelles. Ensuite, seules les cellules normales ou malades d’un type particulier sont analysées par spectroscopie de masse, cartographiant le paysage protéique et comprenant les mécanismes de la santé et de la maladie.
« Grâce à cette technologie, nous pouvons connecter efficacement les caractéristiques physiologiques des cellules vues au microscope avec les fonctions des protéines. Ce n’était pas possible auparavant et nous sommes très convaincus que cette méthode peut être appliquée à d’autres maladies, pas seulement au cancer », déclare Andreas Monde.
Référence: Mund A, Coscia F, Kriston A, et al. Deep Visual Proteomics définit l’identité et l’hétérogénéité d’une seule cellule. Nat Biotechnol. 2022:1-10. doi : 10.1038/s41587-022-01302-5
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