Un code-barre d’ADN pour déterminer l’origine de groupes de cellules

L’apparition de techniques permettant de retracer l’origine cellulaire a marqué un virage important dans la biologie du développement et du cancer. Une technique, appelée le DNA cellular barcoding permet justement d’identifier l’ascendance d’un groupe de cellules.

Un nom de famille pour les cellules

Cette technique revient à donner un nom de famille à des groupes de cellules, qui sera ensuite transmis au fil des générations cellulaires.

Explique le Dr. Wenjie Sun, postdoctorant dans l’équipe Approches quantitatives en immunohématologie (CNRS UMR168 / Sorbonne Université), dirigée par le Dr Leïla Perié à l’Institut Curie.

En pratique, les chercheurs intègrent des séquences de nucléotides uniques dans l’ADN. À chaque réplication de l’ADN, la séquence artificielle -correspondant au nom de famille si on reprend l’analogie proposée par le Dr Wenjie Sun- est transmise aux cellules filles, permettant ainsi de retracer leur origine.

Pour lire le nom de famille, l’ADN est séquencé, et la séquence artificielle est recherchée, afin d’identifier la généalogie et définir donc à quelle famille la cellule étudiée appartient.

Les limites de la lecture des noms de famille cellulaire

De nombreuses équipes utilisent cette technique mais il n’existe aujourd’hui aucun consensus sur l’analyse des résultats obtenus, rendant compliqué les comparaisons entre études, et ralentissant donc les découvertes. Le problème réside en fait dans la lecture du nom de famille. En effet, les techniques de séquençage de l’ADN peuvent induire l’insertion d’erreurs dans la séquence artificielle, résultant en l’apparition de fautes d’orthographe dans les noms de famille cellulaire. Il faut donc que l’on décide si une séquence retrouvée correspond à un nom de famille ou un nom avec des fautes, comme les Dupont et Dupond de Tintin par exemple.

Explique le Dr Leïla Perié.

Dans cette étude parue dans Nature Computational, l’équipe de Leïla Perié a donc développé un outil informatique et un arbre décisionnel afin d’aider les chercheurs à analyser les données.

Les approches d’analyses seront différentes, en fonction de la nature des cellules étudiées par exemple. Si on attribue un nom de famille à des cellules cancéreuses, qui prolifèrent beaucoup, la taille importante de la famille peut avoir un impact sur la lecture du nom. Alors que si on étudie des neurones, qui sont des cellules qui ne se divisent pas, il faudra adapter cette stratégie d’analyse. Il faut donc décider en amont de l’expérience et de l’analyse des données, les approches que l’on utilisera. Et c’est exactement ce que l’on propose ici, en accès libre à tous les chercheurs : un guide pour les expériences utilisant le DNA Cellular Barcoding.

Conclut le Dr Leïla Perié.

L’outil informatique et son guide expérimental sont déjà en cours d’utilisation dans d’autres équipes à l’Institut Curie, et permettront notamment d’identifier les familles cellulaires impliquées dans la résistance aux traitements dans certains cancers, comme le cancer du sein triple négatif. Leur accès libre pourrait permettre la standardisation de l’analyse des données de DNA cellular barcoding, et faciliter ainsi la comparaison des résultats entre les différentes équipes.

Référence : Wenjie Sun, Meghan Perkins, Mathilde Huyghe, Marissa M. Faraldo, Silvia Fre, Leïla Perié, Anne-Marie Lyne. 19 Février 2024 Extracting, filtering and simulating cellular barcodes using CellBarcode tools, Nature Computationnal Science, doi : 10.1038/s43588-024-00595-7