D’une seule cellule à un organisme entier, le développement embryonnaire est un processus de changement continu et constant. Cependant, notre compréhension de ce processus est parfois limitée par le fait que nous ne pouvons observer ce processus que comme des «instantanés», en particulier les détails moléculaires les plus fins, tels que les modèles d’expression génique.
Maintenant, les scientifiques du groupe de recherche de James Sharpe à Embl Barcelone ont trouvé un moyen de visualiser l’évolution continue des modèles d’expression génique en développement, en appliquant une technique souvent utilisée par les développeurs de jeux vidéo. L’étude était publié Récemment dans le journal Développement.
Ici, Laura Aviñó-Esteban, Ph.D. L’étudiant du groupe Sharpe et le premier auteur de l’étude explique comment la nouvelle découverte est née:
« L’un des plus grands défis de la biologie du développement est l’incapacité d’observer le développement embryonnaire interne en temps réel. Dans certains animaux, tels que les poissons et les amphibiens, le développement embryonnaire se déroule en dehors du corps des parents et des chercheurs peuvent directement prendre un film du processus, mais chez les mammifères comme la souris, la formation d’organes ne se produit qu’à l’intérieur de l’Uterus et reste donc cachée.
« Cela oblige les chercheurs à compter sur la collecte d’instantanés d’embryons à différentes étapes s’ils veulent étudier le développement. Cette approche, bien qu’utile, est intrinsèquement limitée. Elle nécessite un grand nombre d’échantillons et, malgré la quantité de données collectées, ne fournit toujours qu’une description fragmentée et nautique du développement.
« L’étude des modèles d’expression génique est encore plus compliquée. Contrairement aux structures anatomiques (comme un os ou un tissu particulier), les modèles d’expression des gènes ne sont pas clairement liés aux emplacements physiques de l’embryon, ce qui rend encore plus difficile la reconstruction de la façon dont ils changent au fil du temps. Même avec des ensembles de données, des variations entre les embryons individuels qui rendent la difficulté d’interprétation.
«Ce dont nous avons vraiment besoin, c’est une description continue de ces dynamiques, ce qui nous permet de visualiser et même de modéliser les modèles d’expression génique d’un embryon en développement au fil du temps de manière significative.
« C’est précisément ce que nous avons décidé de réaliser dans le groupe Sharpe, qui étudie le développement des membres chez la souris. Notre travail utilise des ensembles de données précédemment collectés à partir de différentes expériences et reconstruit une chronologie continue et continue des modèles d’expression génique, remplissant les lacunes dans les descriptions fragmentées précédentes du développement embryonnaire.
« Pour ce faire, nous avons développé une nouvelle méthode pour les données d’expression des gènes« interpolation »- en d’autres termes, en estimant les points de données manquants dans les lacunes entre les mesures. C’est comme connecter des points sur un graphique, dessiner des lignes pour combler les lacunes et rendre les données complètes.
« Notre méthode, au lieu d’essayer d’interpoler tout le modèle pour un tissu directement – une approche complexe et sujette aux erreurs – a concentré une stratégie plus simple et plus efficace: interpoler l’expression des gènes pour chaque élément de tissu mobile et ensuite les assembler en une seule représentation du membre en développement.
« Pendant le développement de cette méthode, nous avons rencontré un défi clé: la sélection de la bonne technique d’interpolation. flexibilité.
« La percée est venue d’une source inattendue – des jeux video. Un soir, en jouant, j’ai réalisé que les développeurs de jeux utilisent » quelque chose « pour créer des interpolations lisses mais flexibles pour les mouvements et les animations de la caméra. J’ai trouvé que ce » quelque chose « est un ensemble de fonctions mathématiques appelées B-Splines.
« Cette technique a fourni exactement ce dont nous avions besoin: une méthode d’interpolation qui était à la fois arbitraire et douce.
« Pour tester notre méthode, nous l’avons appliqué à Sox9, un gène connu pour marquer les futures cellules squelettiques pendant le développement des membres. Les résultats étaient prometteurs – nous n’avons pas seulement obtenu la première visualisation claire de l’expression de Sox9 au fil du temps, mais nous avons également démontré que la méthode fonctionne même pour les gènes avec des modèles très complexes. développement.
« En fin de compte, nous sommes très fiers de ce travail. Notre méthode aborde l’un des aspects les plus frustrants de la biologie du développement: l’incapacité de visualiser les changements d’expression génique dynamiquement. Plus important encore, nous l’avons atteint sans nécessiter une collecte de données supplémentaire. »
Plus d’informations:
Laura Aviñó-Esteban et al, reconstruction spatio-temporelle des modèles d’expression génique chez les souris en développement, Développement (2025). Doi: 10.1242 / dev.204313