Les thérapeutiques basées sur l’ARN messager, ou ARNm, peuvent potentiellement traiter un large éventail de maladies, y compris le cancer, les maladies génétiques et, comme le monde l’a appris ces dernières années, les virus mortels.
Pour fonctionner, ces médicaments doivent être administrés directement aux cellules cibles dans des bulles de graisse à l’échelle nanométrique appelées nanoparticules lipidiques, ou LNP – l’ARNm n’est pas très bon s’il n’atteint pas le bon type de cellule.
Une équipe de chercheurs du Georgia Institute of Technology et de l’École de médecine de l’Université Emory a franchi une nouvelle étape vers l’amélioration du développement de ces véhicules de livraison sur mesure, rapportant leurs travaux le 30 juin à Nanotechnologie de la nature. Curtis Dobrowolski et Kalina Paunovska, stagiaires dans le laboratoire de James Dahlman, ont développé un système pour rendre les études précliniques sur les nanoparticules plus prédictives. Leurs découvertes influencent déjà l’orientation de la recherche dans ce domaine concurrentiel en pleine croissance.
« Je suis très enthousiasmé par cette étude et je prévois de transférer la plupart de nos futurs projets vers cette méthodologie », a déclaré Dahlman, professeur agrégé et professeur en début de carrière de la Fondation McCamish au département Wallace H. Coulter de génie biomédical de Georgia Tech et Emory.
Enchaînement des événements
Au cours des dernières années, Dahlman s’est associé au professeur Coulter BME Philip Santangelo dans une entreprise de recherche très active. Le laboratoire de Santangelo développe des thérapies par ARNm, et le laboratoire de Dahlman les délivre en utilisant des LNP.
Pour accélérer le processus de test de l’efficacité de leurs TNL, l’équipe de Dahlman a développé une technique appelée code-barres ADN. Dans ce processus, les chercheurs insèrent un fragment d’ADN qui correspond à un LNP donné. Les LNP sont ensuite injectés et les cellules sont ensuite examinées pour la présence des « codes à barres » en utilisant le séquençage génétique. Le système identifie quels codes-barres ont atteint quelles cibles spécifiques, mettant en évidence les nanoparticules les plus prometteuses. Étant donné que de nombreuses séquences d’ADN peuvent être lues à la fois, le processus de codage à barres permet de réaliser simultanément de nombreuses expériences, accélérant ainsi la découverte de supports de nanoparticules lipidiques efficaces.
Le code-barres de l’ADN a considérablement amélioré le processus de criblage préclinique des nanoparticules. Mais il existe toujours un obstacle important à l’administration des médicaments. En raison de leur diversité, les cellules sont un peu comme des cibles mouvantes. Dahlman a noté que les cellules que l’on croyait auparavant homogènes sont composées de sous-ensembles cellulaires distincts et variés. Son équipe a supposé que cette hétérogénéité chimique et génétique a une influence puissante sur la façon dont les LNP peuvent administrer des thérapies d’ARNm dans les cellules.
« Les cellules n’ont pas qu’une seule protéine qui les définit – elles sont compliquées », a déclaré Dahlman. « Ils peuvent être définis par une combinaison de choses, et si nous sommes honnêtes, ils sont mieux définis en utilisant tous les gènes qu’ils expriment ou non. »
Pour tester leur hypothèse, les chercheurs ont développé un nouvel outil pour mesurer toutes ces choses à la fois. Leur système de livraison de nanoparticules multiomiques est appelé séquençage de ciblage de nanoparticules unicellulaires, ou SENT-seq.
Approche multiomique
À l’aide de SENT-seq, les chercheurs ont pu quantifier la façon dont les LNP délivrent des codes-barres d’ADN et de l’ARNm dans les cellules, la production ultérieure de protéines facilitée par le médicament à base d’ARNm, ainsi que l’identité de la cellule, dans des milliers de cellules individuelles.
Cette approche multiomique pourrait représenter un bond en avant important pour la découverte de TNL à haut débit. La technique SENT-seq a permis à l’équipe d’identifier les sous-types cellulaires qui démontrent une absorption particulièrement élevée ou faible des nanoparticules, ainsi que les gènes associés à ces sous-types.
Ainsi, en plus de tester l’efficacité d’un médicament et la réaction de certains sous-types cellulaires aux nanoparticules, ils identifient les gènes impliqués dans l’absorption réussie des LNP. Et ils font tout à la fois.
« Les données suggèrent que ces différents sous-ensembles de cellules ont des réponses distinctes aux nanoparticules qui influencent le fonctionnement d’une thérapie par ARNm », a déclaré Dahlman. « Il reste encore beaucoup de travail à faire, mais nous pensons que la capacité de lire simultanément l’administration de nanoparticules à haut débit et la réponse cellulaire aux nanoparticules conduira à de meilleures thérapies d’ARNm. »
Le co-auteur principal Paunovska a déclaré qu’elle et Dobrowolski avaient eu l’idée du système SENT-seq, « organiquement, après deux mois de travail ensemble ».
Dahlman a ajouté: « Je suis fier du travail que Curtis, Kalina et l’équipe ont fait au laboratoire. Je pense que c’est le début d’une phase extrêmement intéressante de notre travail. »
Curtis Dobrowolski et al, les lectures multiomiques à cellule unique de nanoparticules révèlent que l’hétérogénéité cellulaire influence la livraison d’ARN messager médiée par les nanoparticules lipidiques, Nanotechnologie de la nature (2022). DOI : 10.1038/s41565-022-01146-9