Les neurones résultent d’une série très complexe et unique de divisions cellulaires. Par exemple, chez les mouches des fruits, le processus commence avec des cellules souches qui se divisent en cellules mères (cellules progénitrices), qui se divisent ensuite en cellules précurseurs qui finissent par devenir des neurones.
Une équipe de l’Université du Michigan (UM), dirigée par Nigel Michki, un étudiant diplômé, et le professeur adjoint Dawen Cai dans les départements de biophysique (LS&A) et de biologie cellulaire et développementale de la faculté de médecine, a identifié de nombreux gènes importants pour développement neuronal des mouches des fruits, et cela n’avait jamais été décrit auparavant dans ce contexte.
Étant donné que de nombreux gènes sont conservés dans toutes les espèces, comme entre les mouches des fruits (drosophile), les souris et les humains, ce qui est appris chez les mouches peut également servir de modèle pour mieux comprendre d’autres espèces, y compris les humains. «Maintenant que nous savons quels gènes sont impliqués dans cette forme de neurogenèse chez les mouches, nous pouvons les rechercher dans d’autres espèces et les tester. Nous travaillons sur une multitude d’organismes à l’UM et nous avons le potentiel d’interroger à travers les organismes, »explique Michki. «À mon avis, le travail que nous avons fait est l’une des nombreuses pièces qui éclaireront d’autres travaux qui informeront la maladie», ajoute Michki. « C’est pourquoi nous faisons des recherches fondamentales comme celle-ci. »
Les mouches sont également couramment utilisées dans de nombreux types de recherche différents qui pourraient bénéficier d’une liste plus complète des gènes de la mouche avec leurs rôles associés dans le développement des cellules neuronales.
La découverte
Les neurones sont fabriqués à partir de cellules souches qui se multiplient massivement avant de devenir des neurones. Dans le cerveau humain, le processus est extrêmement complexe, impliquant des milliards de cellules. Dans le cerveau de la mouche, le processus est beaucoup plus simple, avec environ 200 cellules souches pour l’ensemble du cerveau. La plus petite échelle permet une analyse fine du processus de division cellulaire neuronale du début à la fin.
Chez les mouches, lorsque la cellule souche se divise, elle produit une autre cellule souche et une cellule progénitrice. Lorsque cette dernière se divise, elle forme une cellule dite précurseur qui ne se divise qu’une seule fois et donne naissance à deux neurones. Les gènes contrôlent ce processus de production en disant aux cellules soit de se diviser – et quel type particulier de cellule produire – soit d’arrêter de se diviser.
À ce jour, seuls quelques-uns des gènes qui contrôlent ce processus de développement neuronal ont été identifiés et dans cette publication dans Cell Reports, les scientifiques ont caractérisé de nombreux autres gènes impliqués. Le long de la chronologie du processus de développement des neurones, l’équipe UM a pu enregistrer précisément quels gènes étaient impliqués et pendant combien de temps.
En particulier, au stade des progéniteurs, les scientifiques ont identifié trois gènes qui sont importants à ce stade pour définir le «type» de neurone que chaque progéniteur produira; ces gènes particuliers n’avaient jamais été décrits auparavant dans ce contexte. Ils ont également validé des gènes marqueurs précédemment connus qui sont connus pour réguler le processus de reproduction cellulaire.
Lorsqu’ils ont appliqué leur technique d’analyse aux autres phases du processus de développement des neurones, ils ont également enregistré l’expression de gènes supplémentaires. Cependant, on ne sait toujours pas pourquoi ces gènes montent dans l’expression à différentes étapes du processus de développement neuronal et quel rôle ils jouent réellement dans ces différentes étapes. «Maintenant que de nombreux gènes candidats sont identifiés, nous étudions les rôles qu’ils jouent dans le processus de maturation des neurones et de détermination du destin», déclare Cai. « Nous sommes également ravis d’explorer d’autres moments de développement pour illustrer les changements dynamiques du paysage moléculaire dans le cerveau de la mouche. »
«Ce travail fournit des informations riches sur la façon de programmer la progéniture de cellules souches en types de neurones distincts ainsi que sur la façon de trans-différencier les types de cellules non neuronales en neurones. Ces résultats auront un impact significatif sur la compréhension du développement normal du cerveau ainsi que sur la médecine de régénération des neurones », ajoute Cheng-Yu Lee, professeur de l’UM Life Sciences Institute qui a collaboré avec le Cai Lab.
Les techniques
Cette étude est principalement basée sur des techniques de séquençage d’ARN monocellulaire à haut débit. Les scientifiques ont prélevé des cellules individuelles dans le cerveau des mouches des fruits et séquencé l’ARN, générant des centaines de gigaoctets de données en une seule journée. À partir des séquences d’ARN, ils pourraient déterminer le stade de développement de chaque neurone. «Nous avons maintenant une très bonne compréhension de la façon dont ce processus se déroule au niveau de l’ARN», déclare Michki.
L’équipe a également utilisé des observations au microscope traditionnelles pour localiser où ces différents ARN sont exprimés dans le cerveau. «La combinaison de l’analyse in silico et de l’exploration in situ permet non seulement de valider la qualité de nos résultats de séquençage, mais aussi de restaurer la relation spatiale et temporelle des gènes candidats, qui est perdue dans le processus de dissociation cellulaire unique», explique Cai.
Au début de leur étude, les scientifiques ont analysé le vaste ensemble de données avec un logiciel open source. Plus tard, ils ont développé un portail (MiCV) qui facilite l’utilisation des services informatiques existants et permet de tester la répétabilité. Ce portail peut être utilisé pour l’analyse de données cellulaires et géniques à partir de divers organes et ne nécessite pas d’expérience en programmation informatique. «Des outils comme MiCV peuvent être très puissants pour les chercheurs qui font ce type de recherche pour la première fois et qui souhaitent générer rapidement de nouvelles hypothèses à partir de leurs données», explique Michki. « Cela permet de gagner beaucoup de temps pour l’analyse des données, ainsi que les dépenses sur les honoraires des consultants. Le but ultime est de permettre aux scientifiques de se concentrer davantage sur leurs recherches plutôt que sur des outils d’analyse de données parfois décourageants. » L’outil MiCV est actuellement en cours de commercialisation.