Les chercheurs développent une nouvelle méthode pour cartographier le développement spatial du cancer

Les chercheurs développent une nouvelle méthode pour cartographier le développement spatial du cancer

Dans une étude récemment publiée dans Nature Les chercheurs ont développé un flux de travail de cartographie des clones génétiques qui se concentre sur la technologie de séquençage in situ spécifique à une base (BaSISS) pour dériver des cartes quantitatives de plusieurs clones génétiques de cellules cancéreuses.

Lernen: Räumliche Genomik bildet die Struktur, Natur und Entwicklung von Krebsklonen ab. Bildnachweis: Lightspring/Shutterstock

arrière-plan

Les cellules cancéreuses ou néoplasiques sont des entités dynamiques qui changent et remodèlent constamment leurs interactions avec leur microenvironnement. Ces cellules ont plusieurs populations sous-clonales, qui sont des groupes de cellules génétiquement liés mais distincts.

Bien que les technologies génomiques telles que le séquençage du génome entier (WGS) aient découvert des sous-clones, elles semblent incapables de déchiffrer leurs propriétés phénotypiques et leurs interactions au sein des écosystèmes tissulaires. Il s’agit d’une limitation majeure car toutes les caractéristiques des sous-clones du cancer sont des déterminants de la croissance, de la progression, de la récidive ou des conséquences indésirables du cancer.

Flux de travail BaSISS

Le BaSISS ciblait les sous-clones identifiés par un arbre phylogénétique dérivé du WGS. Les sondes de cadenas spécifiques à la mutation BaSISS se sont d'abord hybridées in situ avec de l'ADN complémentaire (ADNc) provenant d'allèles mutants et de type sauvage de variantes somatiques définissant les clones. Toutes les sondes de cadenas complémentaires entièrement ciblées ont été ligaturées et ont formé des cercles fermés.

Par la suite, des sondes d'interrogation marquées au fluorophore et la microscopie cyclique ont détecté des codes-barres de lecteur uniques de quatre à cinq nucléotides à partir de sondes ligaturées qui ont été amplifiées par amplification en cercle roulant, permettant le multiplexage. L'équipe a utilisé la modélisation mathématique pour créer des cartes de clones à l'aide des signaux BaSISS et des génotypes de clones.

À propos des études

Dans la présente étude, les chercheurs ont collecté huit blocs de tissus provenant de deux patientes (P1 et P2) ayant subi une mastectomie chirurgicale pour un cancer du sein multifocal. Ces échantillons de tissus comprenaient trois stades histologiques de progression précoce du cancer : le carcinome canalaire in situ (CCIS), le cancer invasif et les métastases ganglionnaires.

Sur trois échantillons de récepteurs P1, P1-œstrogène (ER)1, P1-ER2 et P1-D1, les expériences WGS ont identifié des groupes de mutations associés à six branches d'arbres phylogénétiques. Les sondes à cadenas BaSISS ont ciblé 51 allèles sur chaque branche d'arbre phylogénétique. L’équipe a identifié un sous-clone sur la base d’un identifiant de patient et de la couleur du nœud de l’arbre phylogénétique correspondant.

Plus précisément, différentes couleurs étiquetées sur P1 désignent un nœud. B. P1-violet, P1-rouge, P1-gris, P1-orange, P1-vert et P1-bleu. De même, un génotype de sous-clone comprenait les mutations de branche qui s'accumulaient au fur et à mesure que l'on passait de la racine de l'arbre au nœud du sous-clone. Par exemple, le vert P1 contenait des mutations de ramification grise, bleue et verte.

L’équipe a examiné trois échantillons de cancer du sein primitif (PBC) avec une histologie mixte invasive et CCIS : P1-ER1, P1-ER2 et P2 triple négatif (TN)1, pour montrer que BaSISS pouvait enregistrer l’évolution de différents stades du cancer sur des coupes de tissus entières. De plus, les chercheurs ont intégré des données spatiales pour déterminer comment les changements phénotypiques sont liés aux transitions de l’état génétique et de l’état histologique.

On sait que le CCIS est génétiquement hétérogène, mais la façon dont les clones du CCIS s'organisent et se développent à travers le système de canaux plus large reste floue. L’équipe a donc examiné trois échantillons de DCIS de P1 (P1-D1, P1-D2 et P1-D3) couvrant une surface tissulaire de 224 mm2. Enfin, l’équipe a effectué une analyse spatiale de l’expression génique à l’aide du séquençage in situ ciblé (ISS).

Résultats de l'étude

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Près de 97 % des signaux spot BaSISS détectés ont été convertis en codes-barres compréhensibles. Sa couverture moyenne spécifique à une cible était 13 000 fois supérieure pour 300 mm2 de tissu mammaire. En outre, les fractions d'allèles variantes dérivées de BaSISS ont montré une forte association lors d'expériences répétées sur des coupes de tissus en série, démontrant leur reproductibilité quantitative. Les signaux BaSISS colorés en fonction de leur branche de mutation sous-clonale ont montré un aperçu visuel de la structure de croissance sous-clonale.

L'algorithme de cartographie des clones a également ajusté discrètement les fréquences alléliques observées pour un certain nombre de biais (par exemple, sensibilité différente de la sonde BaSISS). Cependant, les fréquences alléliques modélisées par BaSISS étaient en accord étroit avec les données de microdissection par capture laser (LCM) et de validation WGS.

Conformément aux données WGS en masse, BaSISS a détecté deux à quatre sous-clones par PBC. L'examen quantitatif a révélé que les sous-clones individuels formaient des modèles spatiaux liés à la progression histologique des états cancéreux. Par exemple, dans P1-ER2, une région présentant une hyperplasie n’était pas génétiquement liée au cancer, comme l’a confirmé le LCM-WGS. Dans toutes les PBC, les modèles de progression génétique et histologique étaient largement stables. Le cancer invasif était principalement constitué de cellules provenant du sous-clone le plus récemment divergé.

À l’inverse, les clones divergents antérieurs se sont entièrement ou partiellement colocalisés avec le CCIS. Cependant, un sous-clone dans chaque PBC comprenait à la fois un CCIS et une histologie invasive. Cela suggère que des stades de progression histologiques et génétiques distincts pourraient également exister. Les exemples incluent le clone P1-red dans P1-ER1 et le clone P1-purple dans P1-ER2.

Concernant les changements phénotypiques associés à l’invasion du cancer, les chercheurs ont observé que les régions clonales mutantes de la phosphatase et de l’homologue de la tensine (PTEN) présentaient une coloration nucléaire immunohistochimique (IHC) Ki-67 plus dense que les régions de type sauvage. La régulation positive de Ki-67, un autre clone génétique, était temporellement liée à l'acquisition d'une mutation PTEN et précédait l'invasion.

Les cellules épithéliales orange P1 ont montré une expression plus élevée des oncogènes régulateurs du cycle cellulaire, la cycline D1 (CCND1) et la cycline B1 (CCNB1), ainsi que de la protéine oncogène à doigt de zinc 3 (ZNF703), qui ont été associées à des résultats cliniques indésirables. Dans l’ensemble, les apparences architecturales et nucléaires ainsi que les profils d’expression génique étaient remarquablement spécifiques à la lignée, et leurs modèles distincts pouvaient également être visualisés spatialement.

L'analyse de l'échantillon P2-LN1 avec BaSISS a découvert deux clones (P2-bleu et P2-orange) qui formaient des motifs spatialement séparés. L'annotation histologique utilisant l'hématoxyline et l'éosine (H&E), l'antigène commun des lymphocytes (CD45) et les colorations pan-cytokératine ont identifié plusieurs modèles de croissance du cancer métastatique. Les auteurs ont trouvé de fortes associations entre ces deux clones découverts et leurs modèles de croissance histologique.

En outre, ils ont découvert que les modèles d’expression génique spécifiques au clone de 17/91 gènes étaient récapitulés dans de multiples étendues spatialement distinctes sur plus de 1 cm2 de tissu tumoral. Dans l’ensemble, le clone BaSISS cartographie les variations génétiques spatialement liées dans les microenvironnements aux clones individuels.

Conclusions

LCM, une technique d'échantillonnage guidée par l'histologie, ne fournit pas une représentation impartiale des zones sous-clonales du cancer, en particulier sur des sections entières de tumeur. BaSISS, en revanche, a examiné de grandes coupes de tissus d'un centimètre carré, ce qui a permis d'examiner des coupes transversales entières de tumeurs plus petites. Il est également relativement peu coûteux et ne repose pas exclusivement sur des méthodes basées sur WGS.

En résumé, BaSISS est un ajout précieux à la boîte à outils de l’omique spatiale grâce à sa capacité remarquable à localiser spatialement plusieurs sous-clones de cancer distincts et même à les caractériser moléculairement. À l’avenir, son utilisation généralisée pourrait aider à révéler comment le cancer se développe dans différents tissus, ce qui pourrait à son tour aider à retrouver les malheureux sous-clones à l’origine de résultats cliniques indésirables.

Référence:

• Lomakin, A. et al. (2022) „Räumliche Genomik bildet die Struktur, Natur und Entwicklung von Krebsklonen ab“, Nature. doi: 10.1038/s41586-022-05425-2. https://www.nature.com/articles/s41586-022-05425-2

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