Cell Context
Défi : Accès à l’identité des cellules individuelles dans leur contexte spatial originaire
Aperçu
Le projet Cell Context développe des approches innovantes de multi-omique spatiale et unicellulaire pour étudier le développement neurocérébral normal et les tumeurs pédiatriques du cerveau. Ces technologies permettent d’analyser, à l’échelle d’une seule cellule, les variations génétiques, épigénétiques et protéiques, tout en maintenant l’organisation spatiale des tissus.
Giacomo Cavalli, responsable de l’équipe « 3D genome folding, function of Polycomb and Trithorax proteins in epigenetic heritance » de l’Institut de Génétique Humaine.
Marcelo Nollmann, responsable de l’équipe « Mécanismes de la ségrégation de l’ADN et du remodelage » du Centre de biologie structurale du CNRS et de l’Inserm.
Analyse des changements génomiques dans chaque cellule d’un tissu lors de la différentiation.
Objectifs clés
- Caractériser la diversité cellulaire dans les tissus normaux et pathologiques, en combinant séquençage longue lecture et imagerie spatiale.
- Explorer l’évolution épigénomique des cellules tumorales pour identifier les premières altérations associées à la formation de tumeurs cérébrales pédiatriques.
- Cartographier l’intégrité du génome en lien avec l’activité transcriptionnelle, en étudiant les dommages à l’ADN dans des modèles de développement neural.
Actions clés
Multi-omique unicellulaire :
- Séquençage des isoformes d’ARN et analyse de l’épigénome à l’échelle d’une cellule unique.
- Étude de l’intégrité du génome dans des organoïdes cérébraux dérivés de patients atteints de cancers pédiatriques.
Imagerie spatiale à haute résolution :
- Développement de technologies d’imagerie 3D pour visualiser simultanément l’ARN, l’ADN et les protéines.
- Traçage des lignées cellulaires et des transitions d’état cellulaire au sein des tissus.
- Analyse dynamique des cellules en temps réel dans des modèles vivants (organoïdes et tissus animaux).
Protéomique unicellulaire :
- Analyse approfondie du protéome des cellules individuelles pour identifier les dérèglements des lignées cellulaires et l’hétérogénéité intratumorale.
- Intégration des données transcriptomiques et protéomiques pour mieux comprendre l’origine des tumeurs cérébrales et découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques.
Résultats attendus
- Développement de technologies de pointe pour la recherche en biologie cellulaire.
- Amélioration des outils de diagnostic et de stratification des patients dans le cadre des essais cliniques.
- Partage des ressources et données avec la communauté scientifique pour démocratiser les technologies de multi-omique unicellulaire.
Grâce à ses approches intégrées, Cell-ID vise à mieux comprendre comment le dérèglement cellulaire peut perturber les processus de développement normal et conduire à l’apparition de tumeurs, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles stratégies de médecine d’interception.
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