Une nouvelle technologie de mesure des protéines fonctionnelles pourrait faire progresser la recherche sur la découverte de médicaments

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Un nouvel outil de recherche biomédicale qui permet aux scientifiques de mesurer des centaines de protéines fonctionnelles dans une seule cellule pourrait offrir de nouvelles perspectives sur la machinerie cellulaire. Dirigé par Jun Wang, professeur agrégé de génie biomédical à l’Université de Stony Brook, ce test de micropuce – appelé la technologie de marquage in situ multiplex cyclique à cellule unique (CycMIST) – peut aider à faire progresser des domaines tels que le diagnostic moléculaire et la découverte de médicaments. Des détails sur la méthode de dosage cyclique des micropuces sont publiés dans Communication Nature.

Alors que les nouvelles technologies d’omiques unicellulaires (c. non amplifiables comme les ADN. Ainsi, l’analyse des protéines dans des cellules individuelles n’a pas atteint une expérimentation à grande échelle. Étant donné que les protéines représentent des fonctions cellulaires et des biomarqueurs pour les types de cellules et le diagnostic des maladies, une analyse plus approfondie sur une cellule unique est nécessaire.

« Le test CycMIST permet une évaluation complète des fonctions cellulaires et de l’état physiologique en examinant 100 fois plus de types de protéines que la coloration conventionnelle par immunofluorescence, ce qui est une caractéristique distinctive qui ne peut être obtenue par aucune autre technologie similaire », explique Liwei Yang, auteur principal de l’étude et un post-doctorant au sein de l’équipe de recherche Wang et du Multiplex Biotechnology Laboratory.

Wang, qui est affilié à la Renaissance School of Medicine et au Stony Brook Cancer Center, et ses collègues ont démontré CycMIST en détectant 182 protéines qui incluent des marqueurs de surface, des protéines de fonction neuronale, des marqueurs de neurodégénérescence, des protéines de la voie de signalisation et des facteurs de transcription. Ils ont utilisé un modèle de la maladie d’Alzheimer (MA) chez la souris pour valider la technologie et la méthode.

En analysant les 182 protéines avec CycMIST, ils ont pu effectuer une analyse fonctionnelle des protéines qui a révélé l’hétérogénéité profonde des cellules cérébrales, distingué les marqueurs de la MA et identifié les mécanismes de pathogenèse de la MA.

Avec cette manière détaillée de démêler les protéines dans le modèle AD, l’équipe suggère qu’une telle analyse des protéines fonctionnelles pourrait être prometteuse pour de nouvelles cibles médicamenteuses pour la MA, pour laquelle il n’existe pas encore de traitement efficace. Et ils fournissent un paysage de cibles médicamenteuses potentielles au niveau cellulaire à partir de l’analyse des protéines CycMIST.

Les auteurs pensent que CycMIST pourrait également avoir un énorme potentiel de commercialisation.

Ils disent qu’avant ce modèle d’étude avec CycMIST, les chercheurs ne pouvaient mesurer et connaître qu’une pointe de types de protéines dans une cellule. Mais cette nouvelle approche permet aux scientifiques d’identifier et de connaître les actions de chaque aspect d’une cellule, et donc ils peuvent potentiellement identifier si une cellule est dans un état pathologique ou non – la première étape d’un moyen possible de diagnostiquer une maladie en analysant un seul cellule protéique. Et par rapport aux approches standard comme la cytométrie en flux, leur approche avec CycMIST peut analyser 10 fois la quantité de protéines et au niveau d’une seule cellule.

Les chercheurs proposent également que l’essai cyclique de micropuce soit portatif, peu coûteux, et pourrait être adapté à n’importe quel microscope à fluorescence existant, qui sont des raisons additionnelles de sa commercialisation s’il s’avère efficace avec l’expérimentation suivante.

Plus d’information:
Liwei Yang et al, Essai cyclique de micropuce pour la mesure de centaines de protéines fonctionnelles dans des neurones uniques, Communication Nature (2022). DOI : 10.1038/s41467-022-31336-x

Fourni par l’Université Stony Brook

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