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Le cartographe des cellules
Aviv Regev a aidé à lancer la génomique unicellulaire. Maintenant, elle copréside un effort massif pour cartographier les billions de cellules du corps humain. La biologie ne sera plus jamais la même. 22 août 2018
En octobre dernier, Aviv Regev s'est adressé à un rassemblement de scientifiques internationaux à l'Institut Weizmann des sciences d'Israël. Pour Regev, biologiste informatique et des systèmes au Broad Institute du MIT et de Harvard, le rassemblement était aussi une sorte de retour aux sources. Regev a obtenu son doctorat à l'université voisine de Tel-Aviv en 2002. Aujourd'hui, 15 ans plus tard, elle était de retour pour discuter de l'un des projets les plus ambitieux de l'histoire de la biologie.
Le projet, Human Cell Atlas, vise à créer une carte de référence qui catégorise les quelque 37 000 milliards de cellules qui composent un être humain. L'Atlas des cellules humaines est souvent comparé au projet du génome humain, la collaboration scientifique monumentale qui nous a donné une lecture complète de l'ADN humain, ou ce qui pourrait être considéré comme le livre de cuisine intégral pour la vie humaine. Dans un sens, l'atlas est une continuation du travail de ce projet. Mais alors que le même livre de recettes d'ADN se trouve dans chaque cellule, chaque type de cellule ne lit que certaines des recettes, c'est-à-dire qu'il n'exprime que certains gènes, en suivant leurs instructions d'ADN pour produire les protéines qui effectuent les activités d'une cellule. La promesse de l'Atlas des cellules humaines est de révéler quels gènes spécifiques sont exprimés dans chaque type de cellule et où se trouvent les cellules exprimant ces gènes.
S'adressant à ses collègues lors de la réunion en Israël, Regev, qui copréside le comité d'organisation de l'Atlas des cellules humaines avec Sarah Teichmann du Wellcome Trust Sanger Institute, a fait preuve du comportement sensé que l'on pourrait attendre de quelqu'un à la tête d'une entreprise scientifique massive. . Le projet était en cours depuis un an et Regev, un professeur de biologie du MIT qui est également président de la faculté du Broad et directeur de son programme Klarman Cell Observatory and Cell Circuits, examinait un livre blanc récemment publié détaillant comment l'humain Cell Atlas devrait changer la façon dont nous diagnostiquons, surveillons et traitons les maladies.
Au fur et à mesure que Regev parcourait le livre blanc, les possibilités ont commencé à sembler presque infinies. Au niveau le plus élémentaire, en tant que carte de référence détaillant les gènes exprimés par chaque type de cellule saine, l'Atlas des cellules humaines permettra d'identifier plus facilement comment l'expression et la signalisation des gènes se dérèglent en cas de maladie. La même carte pourrait également aider les développeurs de médicaments à éviter les effets secondaires toxiques : les chercheurs ciblant un gène nocif dans une partie du corps sauraient si le même gène joue un rôle vital dans une autre. Et parce que l'atlas devrait révéler de nombreux nouveaux types de cellules, il pourrait également ajouter beaucoup plus de sensibilité à un type de test sanguin standard, qui compte simplement différents sous-ensembles de cellules immunitaires. De même, l'examen de cellules intestinales individuelles pourrait fournir de nouvelles informations sur les cellules spécifiques responsables de l'inflammation et des allergies alimentaires. Et une meilleure compréhension des types de neurones pourrait avoir des implications considérables pour la science du cerveau.
Une image de cellules rétiniennes de souris, y compris un nouveau type identifié par son laboratoire - un hybride de deux types précédemment connus. Avec l'aimable autorisation d'Irene Whitney
Le produit final, dit Regev, ne sera rien de moins qu'un tableau périodique de nos cellules, un outil conçu non pas pour répondre à une question spécifique, mais pour rendre possible d'innombrables nouvelles découvertes. Eric Lander, directeur fondateur et président du Broad Institute et membre du comité d'organisation de l'Atlas des cellules humaines, le compare à la génomique. Les gens pensaient au début qu'ils pourraient utiliser la génomique pour telle ou telle application, dit-il. Rien n'a manqué d'être transformé par la génomique, et rien ne manquera d'être transformé en disposant d'un atlas cellulaire.
Circuits cellulaires
L'intérêt de Regev pour les cellules a commencé à l'Université de Tel-Aviv, où elle était l'une des quelque 15 étudiants entrant dans un programme très sélectif qui leur donnait la liberté de suivre des cours de haut niveau dans n'importe quelle matière. Vous pourriez passer votre premier jour en première année et décider de suivre un cours de troisième cycle en sciences politiques, dit-elle.
Regev a suivi un cours de génétique au cours de son premier semestre et s'est accrochée au défi informatique de trouver l'ordre dans les réseaux complexes et interconnectés de protéines et de gènes au sein de chaque cellule. Elle a poursuivi ce sujet pour son travail de doctorat, caractérisant les systèmes vivants dans un langage mathématique qui avait été conçu pour décrire les processus informatiques. Après avoir terminé son doctorat en 2002, elle a été acceptée dans un programme du Bauer Center for Genomics Research de Harvard, ce qui lui a permis de démarrer son propre laboratoire sans avoir d'abord suivi une formation postdoctorale.
Peu de temps après, Lander, qui avait commencé sa propre carrière de mathématicien après avoir étudié la théorie du codage algébrique et les mathématiques combinatoires à Oxford, cherchait des talents vedettes pour le Broad Institute nouvellement créé, dont la mission est d'utiliser la génomique pour étudier les maladies humaines et contribuer à faire avancer son traitement. Il a rencontré Regev pour la première fois lors d'un déjeuner au Bauer Center au cours duquel les boursiers ont parlé à tour de rôle de leurs recherches pendant cinq à 10 minutes. Au moment où nous avons fait le tour de la table, j'avais écrit 'Engagez Aviv Regev', se souvient-il.
Convaincu par Lander de rejoindre le Broad après de nombreuses tasses de thé au Café Alger à Harvard Square, Regev a continué à appliquer des approches informatiques pour étudier les mécanismes époustouflants de la cellule. Une seule cellule est composée de millions de molécules qui sont en conversation constante car elles travaillent ensemble pour faire tout ce que les cellules doivent faire : se diviser, croître, réparer les dommages internes et, dans le cas des cellules immunitaires, signaler aux autres cellules des menaces. A l'intérieur du noyau, l'ADN est transcrit en ARN. Cela donne à son tour naissance aux protéines, les molécules qui font le travail à l'intérieur d'une cellule. Pendant ce temps, les protéines à la surface de la cellule reçoivent constamment des messages moléculaires de l'extérieur : le glucose est disponible, un envahisseur est arrivé. Ceux-ci doivent être relayés vers les protéines du noyau, qui répondront en transcrivant d'autres ADN, donnant naissance à de nouvelles protéines et encore plus de réseaux de signalisation.
Chaque cellule est une expérience.
Buck Squibb
C'est comme un ordinateur complexe composé de ces nombreuses pièces différentes qui interagissent les unes avec les autres et se disent quoi faire, explique Regev. Les réseaux de signalisation protéique sont comme des circuits - et vous pouvez penser à la cellule presque comme un schéma de câblage, dit-elle. Mais l'utilisation d'approches informatiques pour comprendre leur activité nécessite d'abord de collecter une énorme quantité de données, ce que Regev fait depuis longtemps grâce au séquençage de l'ARN. Contrairement au séquençage de l'ADN, dit-elle, il peut lui dire quels gènes sont réellement exprimés, il offre donc une image beaucoup plus dynamique d'une cellule en action. Mais le simple fait de séquencer l'ARN des cellules qu'elle étudie ne peut lui en dire beaucoup. Pour comprendre comment les circuits changent dans différentes circonstances, Regev soumet les cellules à différents stimuli, tels que des hormones ou des agents pathogènes, pour voir comment les signaux protéiques résultants changent.
Vient ensuite ce qu'elle appelle l'étape de modélisation : la création d'algorithmes qui tentent de déchiffrer la séquence la plus probable d'événements moléculaires suivant un stimulus. Et tout comme quelqu'un pourrait étudier un ordinateur en coupant des circuits et en voyant comment cela change le fonctionnement de la machine, Regev teste son modèle en voyant s'il peut prédire ce qui se passera lorsqu'il fera taire des gènes spécifiques, puis exposera les cellules au même stimulus.
Dans une étude de 2009, Regev et son équipe ont examiné comment l'exposition aux composants moléculaires d'agents pathogènes comme les bactéries, les virus ou les champignons affectait les circuits des cellules dendritiques du système immunitaire. Elle s'est tournée vers une technique connue sous le nom d'interférence ARN (elle utilise maintenant CRISPR), qui lui a permis de fermer systématiquement les gènes. Ensuite, elle a examiné quels gènes étaient exprimés pour déterminer comment la réponse des cellules changeait dans chaque cas. Son équipe a identifié 100 gènes différents impliqués dans la régulation de la réponse aux agents pathogènes, dont certains n'étaient pas connus auparavant pour être impliqués dans la fonction immunitaire. L'étude, publiée dans La science , a généré des gros titres. Mais selon sa collègue de longue date Dana Pe'er, aujourd'hui présidente de la biologie computationnelle et des systèmes au Sloan Kettering Institute du Memorial Sloan Kettering Cancer Center et membre du comité d'organisation de l'Atlas des cellules humaines, ce qui distingue vraiment Regev, c'est l'élégance de son travail. Regev, dit Pe'er, a une capacité rare et innée de voir la biologie complexe et de la simplifier et de la formaliser en principes beaux, abstraits et descriptibles.
Du smoothie à la salade de fruits
Il y a beaucoup de tasses à café vides dans le bureau de Regev au Broad Institute, mais très peu de décoration. Elle aborde sa science avec une efficacité professionnelle. Il y a beaucoup de gens brillants, dit Lander. C'est une personne brillante qui peut faire avancer les choses.
Dans le domaine en évolution rapide de la génomique (2015 dans mon domaine est considéré comme de l'histoire ancienne, dit-elle), elle est connue pour tirer le meilleur parti des dernières innovations et pour aider à stimuler les prochaines. Pendant des années, elle et d'autres dans le domaine ont lutté avec un sale secret du séquençage de l'ARN : bien que sa promesse ait toujours été la précision - le pouvoir de connaître le code exact - les techniques produisaient des résultats non spécifiques. Chaque cellule ne contient qu'une infime quantité d'ARN. À des fins de séquençage, l'ARN de millions de cellules a dû être regroupé. Le séquençage de l'ARN en vrac a laissé aux chercheurs ce qu'elle assimile à un smoothie. Une fois qu'il est mélangé, il n'y a aucun moyen de distinguer tous les fruits - ou dans ce cas, l'ARN des cellules individuelles - qui y sont entrés. Ce dont les chercheurs avaient besoin, c'était quelque chose qui ressemblait davantage à une salade de fruits, un moyen de séparer toutes les myrtilles, les framboises et les mûres.
En 2011, en collaboration avec son collègue du Broad Institute Joshua Levin, PhD '92, et les post-doctorants Alex Shalek, maintenant à l'Institute for Medical Engineering and Science du MIT, et Rahul Satija, maintenant au New York Genome Center, Regev a réussi à obtenir suffisamment d'ARN d'un seule cellule pour le séquencer. Pour tester la méthode, ils ont séquencé 18 cellules dendritiques individuelles de la moelle osseuse d'une souris. Les cellules ont toutes été obtenues de la même manière et devaient être du même type. Mais à la grande surprise des chercheurs, ils exprimaient des gènes différents et pouvaient être classés en deux sous-types distincts. C'était comme découvrir que le smoothie que vous buviez depuis des années contenait des ingrédients dont vous n'aviez jamais entendu parler.
Regev et ses collègues n'étaient pas les seuls à comprendre comment séquencer une seule cellule avec une telle sensibilité, ni les tout premiers à réussir. D'autres laboratoires faisaient des progrès similaires à peu près au même moment, chacun utilisant sa propre technologie et ses propres algorithmes. Et ils étaient tous confrontés au même problème : isoler et extraire suffisamment d'ARN de cellules individuelles prenait du temps et coûtait cher. Regev et ses collègues avaient dépensé plusieurs milliers de dollars pour séquencer seulement 18 cellules. Si le corps était plein de cellules rares et non découvertes, il faudrait un temps extraordinairement long pour les trouver.
L'équipe de Regev a caractérisé de manière exhaustive les cellules bipolaires en bâtonnets (sarcelle) et les cellules bipolaires en cônes (orange) dans la rétine de la souris à l'aide de Drop-Seq, une technologie qu'ils ont contribué à inventer. Avec l'aimable autorisation d'Irene Whitney
Passez sept ans en avant et le coût du séquençage de l'ARN unicellulaire est réduit à seulement quelques centimes par cellule. Une percée critique a été Drop-Seq, une nouvelle technologie développée par des chercheurs de Harvard et du Broad Institute, dont Regev et des membres de son laboratoire. L'appareil intègre des cellules individuelles dans des gouttelettes d'huile distinctes avec une minuscule perle à code-barres. Lorsque la cellule est brisée pour le séquençage, une partie de son ARN se fixe à la perle dans sa gouttelette. Cela permet aux chercheurs d'en analyser des milliers à la fois sans mélanger leur matériel génétique.
Théorie cellulaire 2.0
Lorsque la théorie cellulaire a été proposée pour la première fois par des scientifiques allemands il y a environ 180 ans, il était difficile de comprendre que nos tissus sont construits à partir d'unités élémentaires individuelles, comme Theodor Schwann, l'un des deux scientifiques crédités de la théorie, a décrit les cellules. Mais il est rapidement devenu un principe central de la biologie et, au fil des décennies et des siècles, les cellules ont commencé à livrer leurs secrets. Microscopes améliorés ; de nouvelles techniques de coloration et de tri sont devenues disponibles. A chaque avancée, de nouvelles distinctions devenaient possibles. Les cellules musculaires pourraient être distinguées des neurones, puis classées à nouveau en tant que cellules musculaires lisses ou squelettiques. Les cellules, il est devenu clair, étaient toutes fondamentalement similaires mais se présentaient sous des formes différentes qui avaient des propriétés différentes.
Au 21e siècle, 200 à 300 principaux types de cellules avaient été identifiés. Et tandis que les biologistes reconnaissent depuis longtemps que le nombre réel de types de cellules doit être plus élevé, l'étendue de leur diversité n'est que maintenant pleinement mise au point, en grande partie grâce au séquençage d'ARN unicellulaire. Regev dit que le système immunitaire à lui seul peut maintenant être divisé en plus de 200 types de cellules et que même nos rétines ont 100 types de neurones distincts ou plus. Elle et ses collègues en ont découvert plusieurs.
L'idée qu'en savoir tellement plus sur nos cellules pourrait conduire à des percées médicales n'est plus hypothétique. En séquençant l'ARN de cellules cancéreuses individuelles au cours des dernières années - Chaque cellule est désormais une expérience, dit-elle -, elle a découvert des différences remarquables entre les cellules d'une même tumeur, même lorsqu'elles présentent les mêmes mutations. (L'année dernière, ce travail a conduit à Memorial Sloan Kettering's Prix Paul Marks pour la recherche sur le cancer .) Elle a découvert que si l'on pense que certains cancers développent une résistance au traitement, un sous-ensemble de cellules de mélanome était résistant dès le départ. Et elle a découvert que deux types de cancer du cerveau, l'oligodendrogliome et l'astrocytome, hébergent les mêmes cellules souches cancéreuses, ce qui pourrait avoir des implications importantes sur la façon dont elles sont traitées.
Comment avons-nous jamais imaginé que nous allions résoudre un problème sans résolution unicellulaire ?
Regev a également cartographié activement les cellules du système immunitaire, du cerveau, de l'intestin et d'ailleurs. Elle n'est pas seule. D'autres laboratoires ont lancé leurs propres projets de cartographie, chacun s'attaquant à une partie différente du corps. L'année dernière, des chercheurs de l'Université de Washington ont tenté de classer chaque type de cellule dans le ver microscopique C. elegans . Chaque domaine de la biologie dit: 'Bien sûr, nous devons examiner la résolution unicellulaire', déclare Lander. Comment avons-nous jamais imaginé que nous allions résoudre un problème sans résolution unicellulaire ?
L'excitation sur le terrain est devenue tangible à mesure que de nouveaux types de cellules ont été découverts. Et pourtant, Regev s'est rendu compte que si l'objectif était une connaissance complète, l'approche devait être coordonnée. Si chaque laboratoire devait s'appuyer sur ses propres techniques, il serait difficile de standardiser les outils de calcul et les données qui en résultent. Les nouvelles études produisaient de très belles lueurs de lumière, dit Regev – une chose ici, une chose là-bas. Mais elle voulait s'assurer que ces découvertes pouvaient être liées.
Regev a commencé à préconiser la création de quelque chose de plus unifié : une carte qui permettrait aux chercheurs de cartographier l'expression des gènes et les types de cellules dans tout le corps. Sarah Teichmann avait pensé dans le même sens. Lorsqu'elle a contacté Regev fin 2015 au sujet de la possibilité d'unir ses forces, Regev a immédiatement dit oui.
Un Google Maps pour nos cellules
L'Atlas des cellules humaines est une collaboration entre des centaines de biologistes, de technologues et d'ingénieurs en logiciel du monde entier. Les résultats du séquençage d'ARN unicellulaire seront combinés avec d'autres points de données pour fournir un catalogue complet de toutes les cellules humaines.
Mais les nombreux chercheurs impliqués ne se contenteront pas de compiler des feuilles de calcul répertoriant différents types de cellules. L'atlas révélera également où se trouvent les cellules dans le corps, combien il y en a, quelles formes elles peuvent prendre, même l'histoire du développement des différents types de cellules au fur et à mesure qu'elles se différencient des cellules souches. Et tout cela sera rendu accessible via une plateforme de coordination des données et une interface visuelle riche que Regev compare à Google Maps. Cela permettra aux utilisateurs de zoomer au niveau moléculaire de nos cellules, mais un zoom arrière au niveau des tissus et des organes sera également important. Comme l’a noté un aperçu de l’Atlas des cellules humaines en 2017 par le comité organisateur du projet, un atlas est une carte qui vise à montrer les relations entre ses éléments. Tout comme les côtes correspondantes vues dans un atlas de la Terre offrent des preuves visuelles de la dérive des continents, la compilation de toutes les données sur nos cellules en un seul endroit pourrait révéler des relations entre les cellules, les tissus et les organes, y compris certaines qui sont tout à fait inattendues. Et tout comme le tableau périodique a permis de prédire l'existence d'éléments encore à observer, l'Atlas des cellules humaines, dit Regev, pourrait nous aider à prédire l'existence de cellules qui n'ont pas été trouvées.
Le corps ciliaire (en haut à gauche) au bord d'une rétine de souris (en haut à droite) peut être un point d'entrée pour les cellules immunitaires répondant à une lésion neuronale dans la rétine. Avec l'aimable autorisation d'Irene Whitney et de Grace Burgin
Le plan n'est pas de séquencer les 37 000 milliards de cellules, mais d'échantillonner toutes les parties du corps. Alors que Regev parle du projet, son enthousiasme évident, elle déterre une diapositive pour démontrer à quel point l'échantillonnage peut être efficace. La diapositive, qui n'était d'abord qu'un cadre vide de blanc, commence à se remplir, pixel par pixel, de points bleus et jaunes. Bientôt, même si de nombreux pixels ne sont pas encore remplis, l'image à l'écran est indubitable : c'est l'œuvre de Van Gogh. Nuit étoilée . De même, explique Regev, l'Atlas des cellules humaines peut donner une image complète même si toutes les cellules n'ont pas été séquencées.
Pour faire le séquençage, Regev et Teichmann ont accueilli et recruté des experts dans chaque type de tissu différent. Bien qu'on s'attende à ce qu'il prenne des années, le projet progresse rapidement avec des bailleurs de fonds tels que le NIH, l'UE, le Wellcome Trust, la Fondation Manton et le Initiative Chan Zuckerberg , qui s'est engagé à dépenser 3 milliards de dollars pour lutter contre la maladie au cours de la prochaine décennie ; cette année seulement, il financera 85 subventions de l'Atlas des cellules humaines. Les premiers résultats affluent déjà. En mars, des chercheurs suédois travaillant sur des cellules liées au développement humain ont annoncé avoir séquencé 250 000 cellules individuelles. En mai, une équipe du Broad a mis à disposition un ensemble de données de plus de 500 000 cellules immunitaires sur un site de prévisualisation. L'objectif, selon Regev, est que les chercheurs du monde entier puissent utiliser la plate-forme open source de l'Atlas des cellules humaines pour effectuer des analyses conjointes.
De nombreux défis restent à relever avant que l'atlas ne devienne une réalité. De nouveaux logiciels de visualisation doivent être développés. Les approches de séquençage et de calcul devront être normalisées dans un grand nombre de laboratoires. Les problèmes conceptuels, tels que ce qui distingue un type de cellule d'un autre, doivent être résolus. Mais la communauté à l'origine de l'Atlas des cellules humaines, qui comptait plus de 800 personnes en juin, ne manque pas de motivation.
L'une des études récentes de Regev, publiée en août dans La nature , est peut-être le meilleur exemple de la façon dont le projet pourrait changer la biologie. En cartographiant les cellules des poumons, le laboratoire de Regev et Jay Rajagopal au Massachusetts General Hospital a découvert un nouveau type de cellule très rare qui exprime principalement un gène lié à la fibrose kystique. Regev pense maintenant que ces cellules rares jouent probablement un rôle clé dans la maladie. Plus surprenant encore, les chercheurs pensaient auparavant qu'un type cellulaire différent exprimait le gène.
Imaginez si quelqu'un voulait faire de la thérapie génique, dit Regev. Vous devez réparer le gène, mais vous devez le réparer dans la bonne cellule. L'Atlas des cellules humaines pourrait aider les chercheurs à identifier la bonne cellule et à comprendre comment le gène en question est régulé par les réseaux moléculaires extraordinairement compliqués de cette cellule.
Pour Regev, l'importance de l'Atlas des cellules humaines va au-delà de sa promesse de révolutionner la biologie et la médecine. Comme elle l'a dit un jour, sans un atlas de nos cellules, nous ne savons pas vraiment de quoi nous sommes faits.