
Une nouvelle technologie de codes-barres pourrait aider à diagnostiquer le cancer plus précisément
Patho-DBiT révèle l’architecture tissulaire au niveau cellulaire d’un échantillon de lymphome gastrique agressif conservé pendant trois ans. Crédit : Université de Yale
Un nouvel outil de pathologie créé à Yale exploite la technologie des codes-barres et montre son potentiel d’utilisation dans les diagnostics du cancer. La technologie, Patho-DBiT (code à barres déterministe compatible avec la pathologie dans les tissus), a été discutée dans une nouvelle étude publiée dans la revue Cellule.
L’auteur co-correspondant Mina Xu, MD, professeur de pathologie et de médecine de laboratoire, membre du Yale Cancer Center (YCC) et directrice de l’hématopathologie du YSM, a partagé son enthousiasme pour le nouvel outil.
“En tant que médecin ayant diagnostiqué le cancer, j’ai été surpris de voir à quel point je peux voir plus en utilisant cet outil de pathologie”, a déclaré Xu. “Je pense que cette plongée moléculaire approfondie va faire progresser notre compréhension de la biologie des tumeurs de manière exponentielle. J’ai vraiment hâte de fournir des diagnostics plus précis et plus exploitables.”
Patho-DBiT utilise le code-barres ADN pour cartographier les relations spatiales entre l’ARN et les protéines, permettant ainsi un examen complet de l’ARN (certains types jouent un rôle régulateur dans le cancer). La technologie est unique dans la mesure où elle dispose de dispositifs microfluidiques qui délivrent des codes-barres dans les tissus à partir de deux directions, créant ainsi une « mosaïque » 2D unique de pixels, fournissant des informations spatiales qui pourraient être utilisées pour éclairer la création de thérapies ciblées spécifiques au patient. La technologie, créée dans le laboratoire de Rong Fan, Ph.D. de Yale, est désormais concédée sous licence à AtlasXomics, une entreprise dérivée de Yale.
“C’est la première fois que nous pouvons directement ‘voir’ toutes sortes d’espèces d’ARN, où elles se trouvent et ce qu’elles font, dans des échantillons de tissus cliniques”, a déclaré Fan, professeur Harold Hodgkinson de génie biomédical et de pathologie à l’YSM, auteur principal de l’étude. étude et membre du YCC. “Grâce à cet outil, nous sommes en mesure de mieux comprendre la biologie fascinante de chaque molécule d’ARN qui a un cycle de vie très riche, au-delà du simple fait de savoir si chaque gène est exprimé ou non. Je pense que cela va complètement transformer la façon dont nous étudions la biologie de les humains dans le futur. »
Dans le manuscrit de l’étude, les chercheurs expliquent pourquoi leur outil, Patho-DBiT, pourrait être la clé qui ouvre la voie à une « richesse d’informations » conservées dans les échantillons de biopsies tissulaires en laboratoire.
“Des millions de ces tissus ont été archivés pendant tant d’années, mais jusqu’à présent, nous ne disposions pas d’outils efficaces pour les étudier au niveau spatial”, a déclaré le premier auteur de l’étude, Zhiliang Bai, Ph.D., chercheur. associé postdoctoral dans le laboratoire de Fan. “Les molécules d’ARN dans les tissus que nous étudions sont très fragmentées et les méthodes traditionnelles ne peuvent pas capturer toutes les informations importantes à leur sujet. C’est pourquoi nous sommes très enthousiasmés par Patho-DBiT.”
Les utilisations potentielles futures de Patho-DBiT incluent la création de thérapies ciblées et l’aide à comprendre le mécanisme de transformation des tumeurs de bas grade en tumeurs plus agressives afin de trouver des moyens de la prévenir. Pour que Patho-DBiT soit inclus dans les diagnostics pathologiques, les chercheurs affirment que davantage d’études sont nécessaires pour tester et valider les échantillons de patients.
Cette recherche multidisciplinaire comprenait des membres du corps professoral de plusieurs départements de Yale, notamment le génie biomédical, la pathologie et la génétique. Jun Lu, Ph.D., professeur agrégé de génétique, a rejoint Fan, Bai et Xu en tant que co-auteur de Yale.
“Il est très intéressant que Patho-DBiT-seq soit également capable de générer des cartes spatiales de l’expression d’ARN non codants”, a déclaré Lu. “Les ARN non codants se trouvent souvent dans des régions de notre génome qui étaient auparavant considérées comme de l’ADN indésirable, mais ils sont désormais reconnus comme des acteurs précieux dans la biologie et dans des maladies telles que le cancer.”
Plus d’informations :
Zhiliang Bai et al, Exploration spatiale de la biologie de l’ARN dans les tissus d’archives fixés au formol et inclus en paraffine, Cellule (2024). DOI : 10.1016/j.cell.2024.09.001
Cellule
Fourni par l’Université de Yale
Citation: Une nouvelle technologie de codes-barres pourrait aider à diagnostiquer le cancer plus précisément (20 novembre 2024) récupéré le 20 novembre 2024 sur
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