Décoder les réponses hétérogènes des cellules uniques aux perturbations

Génie biologique Biologie cellulaire Biochimie Génétique Sciences de la vie
perturbation unicellulaire expression génique réponse cellulaire transcriptomique CRISPR

Contexte

En biologie cellulaire, comprendre les réponses différentes des cellules aux perturbations est crucial. Les perturbations (perturbation) désignent des modifications de l’état cellulaire par des méthodes telles que l’édition génétique, les substances chimiques, les changements environnementaux ou les forces mécaniques, afin d’étudier leurs fonctions. Cependant, les méthodes existantes présentent des limites dans la quantification des réponses hétérogènes au niveau d’une seule cellule, en particulier dans l’analyse des perturbations génétiques partielles (partial gene perturbation) et des effets de dosage (dosage effect). Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont développé une nouvelle méthode de calcul, le score de réponse aux perturbations (Perturbation-Response Score, PS), visant à quantifier plus précisément l’hétérogénéité des réponses aux perturbations au niveau d’une seule cellule et à révéler l’influence des facteurs intrinsèques et extrinsèques sur les résultats des perturbations.

Source de l’article

Cet article a été rédigé par Bicna Song, Dingyu Liu et plusieurs autres chercheurs, issus de plusieurs institutions renommées, notamment le Children’s National Hospital, le Sloan Kettering Institute, et la Johns Hopkins University. L’article a été publié en mars 2025 dans la revue Nature Cell Biology, sous le titre Decoding Heterogeneous Single-Cell Perturbation Responses.

Processus et résultats de la recherche

1. Construction du cadre PS

Le cadre PS repose sur une méthode en trois étapes pour quantifier les réponses aux perturbations au niveau d’une seule cellule :
- Étape 1 : Identification des gènes cibles
En comparant les données transcriptomiques des cellules perturbées et non perturbées, les gènes différentiellement exprimés (Differentially Expressed Genes, DEGs) sont identifiés. Ces gènes servent de “gènes signatures” pour les analyses ultérieures.
- Étape 2 : Estimation de l’effet moyen de la perturbation
Le modèle scMAGeCK est utilisé pour calculer l’effet moyen de la perturbation sur les gènes signatures, générant un score β (β score), similaire au changement de rapport logarithmique (log fold change).
- Étape 3 : Estimation du PS par optimisation sous contraintes
Un algorithme d’optimisation sous contraintes calcule le score de réponse aux perturbations (PS) pour chaque cellule, allant de 0 (aucun effet de perturbation) à 1 (effet maximal de perturbation).

2. Tests de référence et validation

Les chercheurs ont validé les performances du PS sur plusieurs jeux de données :
- Jeux de données synthétiques : À l’aide de scDesign3, des données transcriptomiques de cellules uniques ont été simulées pour différentes efficacités de perturbation (25%-100%). Le PS a surpassé la méthode existante Mixscape dans la quantification des perturbations partielles.
- Jeux de données de perturbation CRISPRi : Dans les données CROP-seq des cellules K562, le PS a pu estimer avec précision l’efficacité de CRISPRi (interférence CRISPR), tandis que Mixscape a montré des performances inférieures.
- Jeux de données de perturbation à l’échelle du génome : Dans les expériences de perturbation des cellules Jurkat T, le PS a identifié avec succès les régulateurs connus de l’activation des cellules T et a montré une précision supérieure dans l’analyse des courbes ROC.

3. Analyse des effets de dosage

Le PS permet d’analyser les effets de dosage des perturbations génétiques sans avoir à titrer les doses de perturbation. Par exemple, dans les expériences de perturbation des gènes régulateurs de PD-L1, le PS a révélé les modes de réponse au dosage des gènes régulateurs positifs (comme STAT1) et négatifs (comme CUL3). De plus, le PS a identifié des “gènes tamponnés” (buffered genes) et des “gènes sensibles” (sensitive genes). Les premiers nécessitent une perturbation efficace pour déclencher une forte réponse transcriptionnelle, tandis que les seconds produisent des effets significatifs même avec des perturbations modérées.

4. Cas d’application

  • Expression latente du VIH : Dans les expériences de perturbation des cellules Jurkat, le PS a révélé les fonctions dépendantes de l’état cellulaire de BRD4 et CCNT1 dans l’expression latente du VIH.
  • Différenciation pancréatique : Dans les expériences de différenciation pancréatique des cellules souches embryonnaires humaines (hESCs), le PS a découvert une nouvelle fonction de CCDC6 dans la régulation des décisions de destin cellulaire hépatique et pancréatique.

Conclusions et signification de la recherche

Le cadre PS fournit un outil puissant pour l’analyse des données de perturbation à cellule unique, permettant de quantifier les perturbations partielles, de révéler les effets de dosage et d’identifier les facteurs biologiques influençant les réponses aux perturbations. Les innovations de cette méthode incluent :
1. Quantification des perturbations partielles : Capacité à analyser avec précision les effets des perturbations partielles, comme les knock-out génétiques incomplets ou l’interférence ARN.
2. Analyse des effets de dosage : Permet de déduire les relations de réponse au dosage à partir des données d’une seule cellule sans expérimentation de titration.
3. Dépendance à l’état cellulaire : Révèle la spécificité de l’état cellulaire dans les réponses aux perturbations, offrant une nouvelle perspective pour les études en génomique fonctionnelle.

Points forts de la recherche

  1. Haute précision de quantification : Le PS a montré des performances exceptionnelles dans plusieurs tests de référence, en particulier dans l’analyse des perturbations partielles et des effets de dosage.
  2. Large applicabilité : Adapté à divers types de données de perturbation à cellule unique, y compris les criblages CRISPR et les traitements médicamenteux.
  3. Découvertes biologiques : A révélé une nouvelle fonction de CCDC6 dans la différenciation pancréatique, fournissant des indices importants pour la recherche en biologie du développement.

Autres informations utiles

Le code source du cadre PS est accessible au public, permettant aux chercheurs de l’utiliser pour leurs propres analyses de données via GitHub. De plus, l’article fournit des méthodes expérimentales détaillées et des processus d’analyse de données, offrant une référence pour les recherches futures.

Cette étude a non seulement développé un outil de calcul puissant, mais a également offert une nouvelle perspective pour comprendre les réponses hétérogènes des cellules aux perturbations, avec une valeur scientifique et appliquée significative.