Network signalling in pituitary tumours: mapping the spatial and cellular interactions between Gonadotroph tumours cells and with their microenvironment (SpaceNet)

Contexte

Les tumeurs gonadotrophes sont une forme fréquente de néoplasme hypophysaire intracrânien difficile à aborder des perspectives cliniques diagnostiques, prédictives et thérapeutiques. Ces tumeurs montrent une hétérogénéité importante et sont souvent silencieuses en raison de leur comportement plastique.

Objectifs

SpaceNet vise à développer des approches multidisciplinaires innovantes qui combinent l'apprentissage automatique, modélisation de la signalisation spatiale cellulaire et cartographie immuno-histologique complexe pour : i) décrypter le réseau de signalisation qui régit le phénotype tumoral gonadotrope ii) modéliser le réseau spatial qui sous-tend l'interaction entre les cellules tumorales et leur microenvironnement et iii) valider les réseaux de signalisation identifiés sur des coupes tumorales.

Méthodologie

Le séquençage unicellulaire (scRNAseq) de 6 tumeurs gonadotropes réséquées (3 issues de Men et 3 issues de femmes) a été effectué. Plus de 35000 cellules ont été séquencées dont 22653 - avec une moyenne de 2300 gènes par cellules - ont ensuite été analysées après filtration (contrôle qualité). Un pipeline nextflow de manipulation et d'analyse de données Fastq a été mis en place et testé. Ce travail a été mis à la disposition des deux équipes via le Pôle Scientifique de Modélisation Numérique – PSMN de l'ENS.

Résultats

L'analyse d'intégration et de regroupement des 22653 cellules tumorales gonadotropes séquencées a fourni des profils d'expression génique du composant cellulaire majeur des tumeurs gonadotropes. L'identification des réseaux Ligand-Receptor (LRN) a été possible via l'utilisation de CellPhoneDB et SingleCellSignalR dont disposent les deux partenaires. Des analyses préliminaires ont identifié un grand nombre d’interactions paracrines et autocrines à valider par des tests immunohistologiques et en fonctionnel. La ‘pipeline’ d'analyse nexflow permettra de bénéficier davantage à la communauté scientifique intéressée par la transcriptomique unicellulaire.

Valorisation

Des opportunités de financement et de thèse entre les partenaires ont pu être créées (candidature à AVIESAN, doctorant-CIFRE avec l’industriel Vidium). Les publications sont en cours.