GlioStemMech: Characterization of glioblastoma stem cell plasticity by combining phenotypical screening and molecular profiling

Contexte

Les glioblastomes (GBM) font partie des tumeurs cérébrales primaires les plus courantes et agressives et sont composés de populations de cellules hétérogènes et plastiques présentant une diversité temporelle et intertumorale qui tient compte à la fois des différences inter-patients et des cellules tumorales d'origine. Une sous-population de cellules tumorales serait responsable de la rechute des fréquente des patients : les cellules souches de glioblastome (GSC). Elles ont en effet la capacité de s'auto-renouveler et de se différencier en plusieurs lignées, et expriment des marqueurs de cellules souches neurales tels que CD133, NESTIN et SOX2. Les GSC affichent également une résistance accrue aux radio-, chimio- et immunothérapies. De plus, le microenvironnement tumoral influence la plasticité et la survie des cellules souches cancéreuses (CSC), augmentant la résistance aux thérapies et la rechute tumorale.

Objectifs

Le projet a pour but de caractériser les GSC, tant au niveau moléculaire que phénotypique, afin de proposer de nouvelles stratégies thérapeutiques qui amélioreront significativement la survie des patients. Il permet d’investiguer de manière exhaustive des métriques biophysiques décrivant le comportement de GSC en temps réel. Le projet propose une plateforme de phénotypage pour fournir à la communauté un test fonctionnel à haut débit et robuste pour la caractérisation fine et résolue dans le temps de la dynamique de formation des sphères tumorales des GSC et qui peut soutenir des analyses systématiques pour la caractérisation moléculaire des GSC formant des sphéroïdes.

Méthodologie

Le développement d’une puce micro-fabriquée compatible avec les méthodes conventionnelles de culture cellulaire est proposé dans ce projet. Cette puce à base d'hydrogel biocompatible est composée de centaines de micro-puits ensemencés avec des cellules uniques et bien adaptée à la microscopie à long timelapse. Un pipeline d'analyse d'images automatisé pour la détection des phénotypes cellulaires (division, mort, quiescence et formation de sphères tumorales) basé sur des algorithmes d'apprentissage en profondeur est développé afin de corréler le phénotype cellulaire à leur capacité d'auto-renouvellement et d'évaluer les changements phénotypiques induits par des médicaments ou des ARNs. Par ailleurs, un dispositif de micropipette automatisé a été mis en place pour une caractérisation plus poussée de la signature transcriptomique par ddPCR ou séquençage des cellules

Valorisation

Chambost et al. High throughput neurosphere formation platform for high-content phenotypical characterization of glioblastoma stem-like cells. (Review in sc. Reports).



A. Scope of the GlioStemMech project for the characterization of glioblastoma stem cells plasticity. B Illustration of the hydrogel based micro-wells for imaging and phenotyping of the GSCs. C – D Characterization of the effect of a clinical drug (Temozolomide) on the ability of single GSCs to divide (C) and to form GSCs tumorosphere (D).