Les technologies multiomiques capturent plus de détails, révèlent plus de grandeur

Des analyses unicellulaires aux enquêtes spatiales, les technologies multiomiques compilent des ensembles de données plus riches et génèrent des connaissances biologiques plus approfondies

Quelle que soit la compréhension d’un « ome » donné, il ne donnera qu’une vision étroite des activités cellulaires. Si une vue plus large est souhaitée, il faut intégrer des informations provenant de deux ou plusieurs omes, tels que le génome, le transcriptome et le protéome, comme le suggère cette image. En d’autres termes, il faut des multiomiques. À ce jour, la plupart des études multiomiques ont tenté de corréler des ensembles de données provenant d’études distinctes. Mais maintenant, avec l’introduction de nouvelles technologies, les études multiomiques commencent à analyser des ensembles de données qui ont été collectées à partir de deux ou plusieurs omes en même temps. Ces technologies promettent de faire progresser les analyses unicellulaires et spatiales. [Nicolle Rager, National Science Foundation]

Par Julianna LeMieux, PhD

Les technologies pour chacun des « omes » – le génome, le protéome, le transcriptome, l’épigénome, le métabolome, etc. – sont au milieu de leurs propres révolutions individuelles. Au fur et à mesure que ces technologies mûrissent, elles facilitent non seulement l’exploration de leurs modes respectifs, mais elles créent également des occasions de relier les uns aux autres. En effet, plutôt que d’utiliser des technologies omiques autonomes, les chercheurs peuvent préférer utiliser des technologies multiomiques. Avec ce dernier, les chercheurs peuvent combiner différents types de données omiques pour mener des études plus complètes des cellules et des tissus.

Traditionnellement, la multiomique a superposé un ome sur un autre. C’est-à-dire que la multiomique s’est appuyée sur des outils informatiques pour corréler les informations d’un ensemble de données omiques à un autre ensemble de données omiques. Bon nombre des technologies que les gens appellent technologies multiomiques déduisent « ce qui se passe dans le génome parce qu’elles examinent une petite zone, une fin minute d’un transcriptome », explique Reagan Tully, directeur commercial de BioSkryb Genomics.

Mais certaines technologies visent à mesurer différents omes simultanément. « Bien qu’il existe de nombreuses approches et technologies de valeur pour la mesure biologique », note Anjali Pradhan, vice-présidente principale, gestion des produits et marketing, Mission Bio, « la mesure multiomique simultanée permet des informations cliniquement exploitables qui ne peuvent pas être dérivées uniquement par le séquençage de nouvelle génération en vrac ou les approches de séquençage de l’ARN ».

Par exemple, comme l’ajoute Pradhan, la mesure du génotype cellulaire et de l’immunophénotype ensemble, via le profilage protéogénomique, peut ouvrir de nouvelles connaissances sur l’hétérogénéité tumorale. Et l’ajout de la possibilité d’interroger des échantillons à une résolution unicellulaire élargit encore la portée de la multiomique, ouvrant des applications du laboratoire de recherche à la clinique.

En mai dernier, Inside Precision Medicine (la publication sœur de GEN) a organisé un événement en ligne intitulé « The State of Precision Medicine ». Une séance a porté sur la multiomique, en particulier sur l’importance d’ajouter des données protéomiques à l’information génomique. Parmi les conférenciers éminents figuraient Jennifer Van Eyk, PhD, professeur de médecine au Cedars-Sinai Medical Center, et Mathias Uhlén, PhD, professeur de microbiologie à la KTH School of Engineering Sciences en chimie, biotechnologie et santé. Ils se désignaient eux-mêmes comme des « fanatiques de protéines ».

Le génome d’un patient, a noté Van Eyk, contient des informations sur les prédispositions à la maladie et les réponses aux médicaments de ce patient. Elle a toutefois ajouté qu’une meilleure information sur les risques de maladie et les réponses aux médicaments pourrait être glanée à partir du protéome. Bien qu’il n’y ait qu’un nombre limité de gènes codant pour les protéines, les subtilités de l’expression des protéines génèrent divers types d’informations protéomiques en abondance. Selon Van Eyk, les informations sur les modifications induites par la maladie, les isoformes, les changements de concentration et la complexité chimique peuvent éclairer les prédictions de ce qui se passera dans le corps, dans le contexte du corps et de l’environnement. Elle suggère qu’une approche protéomique – une approche qui impliquerait la surveillance non pas d’une protéine à la fois, mais de milliers – pourrait générer des connaissances cliniques précieuses.

Uhlén a souligné l’importance des protéines en tant que cibles médicamenteuses. Après avoir noté que le domaine de la protéomique à base d’anticorps avait connu une croissance explosive au cours des deux ou trois dernières années, il a déclaré que la croissance se poursuivrait et que davantage de données seraient produites plus rapidement. Et après avoir souligné que la technologie protéomique peut identifier des cibles médicamenteuses indépendamment ou en combinaison avec d’autres technologies omiques, Uhlén a donné une autre prédiction : « Nous entrons dans l’ère la plus intéressante de la recherche médicale. »

Jay West, PhD, directeur de la technologie chez BioSkryb Genomics, est probablement d’accord avec la dernière prédiction d’Uhlén. En fait, il pourrait être enclin à pousser la prédiction un peu plus loin en canalisant Peter Drucker, le consultant en gestion qui a dit: « La meilleure façon de prédire l’avenir est de le créer. »

West s’intéresse de près aux cellules individuelles. Lorsque West travaillait sur son doctorat en pharmacologie moléculaire à l’Université de Californie à Davis, il a isolé des cellules individuelles à l’aide de microscopes et de chimie analytique. Il s’est ensuite dirigé vers l’industrie, en prenant un poste chez Fluidigm (maintenant Standard Biotools), où il a participé à la construction d’une plate-forme technologique unicellulaire.

Pendant ce temps, West a rencontré Chuck Gawad, MD, PhD, alors post-doctorant dans le laboratoire de Stephen Quake, DPhil, professeur de bio-ingénierie et de physique appliquée à l’Université de Stanford. Quake est également co-fondateur de Fluidigm. Gawad et West sont restés en contact, même lorsque Gawad a déménagé pour ouvrir son propre laboratoire à l’hôpital de recherche pour enfants St. Jude, où il a inventé la technologie d’amplification dirigée par gabarit primaire (PTA). La PTA est une technologie d’amplification du génome entier qui permet une couverture de séquençage robuste et la détection de variants, même dans de petits échantillons tels que des cellules individuelles.

En plus de partager un intérêt pour les cellules uniques et les technologies génomiques, Gawad et West étaient très motivés à travailler sur le cancer et à essayer de faire une différence. Gawad est devenu oncologue pédiatrique et est actuellement chercheur au Biohub Chan Zuckerberg, ainsi que professeur agrégé à l’Université de Stanford. Ensemble, en 2018, Gawad et West ont cofondé BioSkryb Genomics et ont concédé sous licence la technologie PTA de St. Jude.

En peu de temps, ils ont séquencé les échantillons de patients cliniques. L’une des leçons qu’ils ont apprises dès le début, dit West à GEN, est qu’il manque beaucoup de données qui pourraient avoir un impact sur le patient. « Si vous lisez deux pages d’un livre de 500 pages, dit-il, il est difficile d’obtenir toute l’histoire. »

Le séquençage de nouvelle génération est excellent pour détecter les différences de lignée germinale, mais il n’est pas excellent pour détecter la variation somatique entre les cellules, note West. Et c’est là que se trouve la maladie. Les deux ont donc décidé de se concentrer sur des omes unicellulaires complets.

« Omes, pour nous, signifie tout, pas partiellement », souligne West. « Nous nous efforçons de créer des omes complets. » Ils ont commencé avec les génomes. Et maintenant, en s’appuyant sur la chimie d’amplification du génome, ils ont travaillé à superposer des omes supplémentaires.

Lorsque la COVID-19 a frappé, la plupart des membres de Bioskryb Genomics sont rentrés chez eux pour s’isoler socialement. Mais un très petit groupe est resté dans le laboratoire pour comprendre comment construire un produit qui superposait le transcriptome sur le génome. Ce travail a porté ses fruits plus tôt cette année, lorsque la société a lancé ResolveOME, qui combine des informations sur le transcriptome et le génome. Le flux de travail ResolveOME comprend les étapes suivantes : isolement de cellules individuelles ; lyse cytosolique et transcription inverse; lyse nucléaire et amplification génomique (via la technologie PTA); la séparation des fractions et la construction de banques d’ARN et d’ADN; et l’analyse multiomique.

Maintenant que Bioskryb Genomics a combiné le génome et le transcriptome, la société passe au protéome. Lors de la réunion de l’American Association for Cancer Research plus tôt cette année, la société a publié des données d’analyse de protéines, avec des informations sur le transcriptome et le génome, provenant de 15 échantillons cliniques de patients. West dit que la société se dirige vers la consolidation de quatre omes au cours des 18 prochains mois, après avoir jeté son dévolu sur l’épigénome.

Combien d’omes suffisent-ils? West dit que c’est une bonne question, mais il reste concentré sur tout ce qui est nécessaire pour aider les patients.

L’onde multiomique et la vague de biologie spatiale se chevauchent. Le résultat : un exemple exceptionnellement impressionnant d’ingérence constructive. Les plateformes spatiales basées sur l’ARN travaillent sur la détection des protéines, et les plateformes basées sur les protéines ajoutent des transcriptomes à leurs offres.

« Il y a une évidence sur la raison pour laquelle nous devons faire une analyse multiomique sur la plupart de nos échantillons, mais je crois que l’évidence est plus vraie dans l’analyse spatiale », note Niro Ramachandran, PhD, directeur commercial, Akoya Biosciences.

Une exigence majeure de l’analyse spatiale, ajoute-t-il, est la nécessité d’identifier les limites cellulaires, un besoin qui n’existe pas dans l’analyse non spatiale. L’analyse protéomique spatiale est la mieux adaptée pour identifier les limites cellulaires et le type cellulaire. Les approches de transcriptomique spatiale permettent une analyse exhaustive de la fonction cellulaire. La combinaison fournit l’exemple le plus puissant d’analyse multiomique.

Une pierre d’achoppement est de pouvoir effectuer les deux analyses simultanément sur la même lame de tissu. Dans de nombreux cas, la coloration pour deux omiques signifie l’utilisation de deux sections de série.

Pour permettre la détection de l’ARN et des protéines dans le même tissu, Akoya Biosciences s’est associé à Advanced Cell Diagnostics (une marque de Bio-Techne) pour développer un flux de travail multiomique spatial unicellulaire. Ce flux de travail, qui a été introduit l’année dernière, comprend les tests d’imagerie des protéines PhenoCycler-Fusion d’Akoya Biosciences et une version automatisée du test RNAScope HiPlex d’Advanced Cell Diagnostics pour l’imagerie ARN. Le test RNAScope peut permettre la détection d’une seule molécule de jusqu’à 12 cibles d’ARN simultanément.

En outre, au cours de la dernière année, Vizgen a dévoilé un kit de co-détection de protéines, permettant la mesure multiomique spatiale subcellulaire avec la détection simultanée de l’ARN et des protéines au cours d’une expérience standard d’hybridation in situ par fluorescence multiplexée et robuste (MERFISH).

Mais est-il trop tôt pour combiner ces deux technologies, étant donné qu’elles sont relativement immatures ? Jasmine Plummer, PhD, directrice des omiques spatiales au St. Jude Children’s Research Hospital, affirme que les technologies sont « nouvelles et passionnantes, mais nécessitent plus de temps pour être approuvées ». Elle ajoute qu’il est logique de « se concentrer sur une espèce, qu’il s’agisse d’ARN ou de protéines, jusqu’à ce que nous comprenions parfaitement comment ces technologies fonctionnent ».

Bioskryb utilise ce que West appelle un « cueilleur de colonies vraiment sophistiqué » (grâce à un partenariat avec Sartorius) pour prélever des cellules dans une section de tissu. À partir de là, l’entreprise peut effectuer des analyses multiomiques sur les cellules.

West dit que lorsque vous pensez au cancer invasif, vous voulez savoir pourquoi le cancer envahit. Vous devez être conscient, poursuit-il, que « regarder 40 marqueurs du transcriptome ne va pas vous dire cela ». Il dit que parce que le cancer est une maladie génétique, vous « devez savoir ce qui se passe dans le génome ».

Lorsque vous faites de la génomique profonde dans le cancer, ajoute West, vous ne regardez pas seulement une image spatiale, vous regardez un changement temporel. Les cellules normales dominent la section tissulaire. Mais il existe des cellules à un stade avancé avec une instabilité génomique qui provoquent un cancer invasif. Se référant à des données non publiées, West a déclaré à GEN que Bioskryb avait été en mesure de suivre la progression des cellules – un exploit « incroyable », dit-il, et l’une des choses les plus gratifiantes que la société ait faites jusqu’à présent.

Mais l’utilité de la multiomique va bien au-delà du cancer. Un autre domaine critique, note Pradhan, est la caractérisation des thérapies géniques et cellulaires, où la sécurité et l’efficacité peuvent dépendre de la caractérisation efficace de l’efficacité de la transduction, du nombre de copies vectorielles et des sites d’intégration.

Et bien qu’il soit encore tôt pour les multiomiques – et que des défis tels que de grandes quantités de données, le coût, l’accessibilité, etc., devront tous être résolus – l’excitation réside dans la capacité de la technologie à découvrir de nouvelles compréhensions biologiques qui resteraient autrement hors de portée.

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