2023-09-13 19:42:00
Des chercheurs de l’Institut de biotechnologie moléculaire et de l’ETH Zurich ont développé une technique révolutionnaire qui combine la technologie des organoïdes cérébraux et la génétique complexe pour comprendre l’effet de multiples mutations sur l’autisme au niveau unicellulaire.
Cette technologie offre un aperçu sans précédent des troubles du spectre autistique, en identifiant les types de cellules vulnérables et les réseaux de régulation génétique impliqués dans le développement de l’autisme.
La méthode appelée CHOISIR (CRISPR-human organoids-scRNA-seq) permet d’examiner simultanément les gènes d’intérêt dans un seul organoïde, fournissant ainsi un outil efficace et pratique pour la détection génétique dans les tissus humains.
Le système CHOOSE accélère considérablement l’analyse par rapport aux méthodes traditionnelles, permettant ainsi de comprendre plus rapidement et plus précisément les effets des mutations génétiques.
L’étude a identifié des changements spécifiques de type cellulaire dans le cerveau en développement liés à des mutations dans 36 gènes à haut risque d’autisme.
Des réseaux communs de régulation des gènes qui contrôlent une fonction cellulaire spécifique ont été découverts, et il a été démontré que différents types de cellules sont plus ou moins sensibles aux mutations responsables de l’autisme.
Les résultats ont été validés en générant des organoïdes cérébraux à partir de cellules souches de patients présentant des mutations dans des gènes spécifiques de l’autisme.
Cette approche a des implications au-delà de l’autisme, car elle peut être appliquée à n’importe quelle maladie humaine et système modèle, fournissant des informations précieuses sur la pathologie et l’évolution de différentes conditions.
Le système CHOOSE utilisé dans la recherche offre une approche polyvalente et à haut débit pour l’analyse des gènes pathogènes.
Il permet d’analyser les conséquences des mutations en une seule expérience, accélérant considérablement le temps d’analyse par rapport aux méthodes traditionnelles.
Le système utilise des approches de bioinformatique quantitative et d’apprentissage automatique pour analyser les données générées. Ces analyses nous ont permis d’identifier des ensembles de gènes affectés par chaque mutation et de reconstruire le paysage phénotypique des perturbations génétiques liées à l’autisme.
L’étude a révélé que certaines cellules cérébrales en développement sont plus sensibles aux mutations responsables de l’autisme, en particulier les progéniteurs neuraux. Cela indique que la pathologie autistique peut survenir tôt au cours du développement cérébral et souligne l’importance d’étudier les gènes de l’autisme dans différents types de cellules.
Les résultats ont été validés en générant des organoïdes cérébraux à partir de cellules souches de patients présentant des mutations dans des gènes spécifiques à l’autisme. Les résultats ont montré des défauts de développement marqués liés à un type de cellule spécifique, validant les observations cliniques et soutenant la pertinence des résultats.
Les résultats ont été publiés dans la revue Nature.
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