Marqueurs interneuronaux étudiés dans la présente étude et leurs circuits. (A) Schéma des circuits locomoteurs de la moelle épinière lombaire des mammifères. (B) Panel de marqueurs détectés tout au long de l’étude représentant les différentes populations d’interneurones d’intérêt. L'expression des transcriptions des marqueurs soulignés a été quantifiée pour la caractérisation de la dérégulation des interneurones dans la progression de la SLA. Crédit: Avancées scientifiques (2024). DOI : 10.1126/sciadv.adk3229
De nouvelles recherches menées à l'Université de St Andrews et à l'Université de Copenhague ont exploité la puissance de l'IA pour générer de nouvelles informations sur la progression de la SLA.
La SLA (sclérose latérale amyotrophique) est une maladie mortelle dans laquelle les motoneurones, les cellules qui contrôlent le mouvement, meurent progressivement. Il n’existe aucun remède contre la maladie et l’espérance de vie après le diagnostic se situe généralement entre deux et cinq ans.
La nouvelle étude, publiée dans Avancées scientifiquesrépond au besoin urgent de nouvelles connaissances sur la SLA dans la recherche d'un traitement et d'une guérison efficaces.
L'étude, dirigée par des chercheurs de l'École de psychologie et de neurosciences de l'Université de St Andrews, en collaboration avec le Département de neurosciences de l'Université de Copenhague, montre que des circuits cellulaires spécifiques qui contrôlent le mouvement sont affectés au début de la maladie, tandis que d'autres le sont. affectés plus tard au cours de la progression de la maladie.
“En utilisant des techniques permettant d'étudier simultanément plusieurs types de cellules dans les tissus de la moelle épinière, combinées à une nouvelle méthode d'analyse basée sur l'IA, nous avons identifié les réseaux spécifiques de cellules affectées au début de la maladie avant la mort des motoneurones”, explique le chercheur principal, le Dr Ilary. Allodi, maître de conférences en neurosciences des systèmes à l'École de psychologie et de neurosciences.
“Ce sont des sous-groupes d'interneurones inhibiteurs, un type de cellule trouvée dans la moelle épinière connue pour activer les motoneurones.”
Ole Kiehn, professeur en neurosciences intégratives et auteur co-correspondant de l'étude, ajoute : « Chez les individus en bonne santé, ces circuits cellulaires sont nécessaires pour effectuer des mouvements comme la marche et la course.
“Il existe des cellules spécifiques, appelées interneurones inhibiteurs ou excitateurs, qui contrôlent différents aspects du mouvement en activant les motoneurones. Nous avons constaté que certaines de ces cellules sont affectées à différents stades de la SLA, les interneurones inhibiteurs étant affectés très tôt et les interneurones excitateurs être affecté plus tard au cours de la progression de la maladie.
Les chercheurs ont développé une méthode basée sur l’IA pour faciliter la quantification des données. “Le travail utilise une méthodologie de pointe pour identifier les types de cellules contribuant à la maladie”, explique le Dr Roser Montañana-Rosell, premier auteur de l'étude. “Ces cellules inhibitrices et excitatrices sont très hétérogènes et mélangées au sein de la moelle épinière et sont souvent difficiles à étudier simultanément.
“L'approche informatique que nous avons développée permet de surmonter ces limitations, tout en mettant en lumière de nouvelles cibles potentielles pour le traitement.” Cette méthode est accessible en ligne, dans l’espoir qu’elle facilitera la réalisation d’autres études similaires.
La recherche a été réalisée en partenariat avec 10X-Genomics et ACD Bio (Biotechne), deux industriels jouant un rôle de premier plan dans le domaine de la transcriptomique, la technique qui permet l'identification des cellules de la moelle épinière.
“Nous avons utilisé des techniques qui nous permettent de visualiser et de quantifier plusieurs gènes en même temps avec une résolution monocellulaire dans la moelle épinière du modèle murin SLA”, explique le Dr Allodi.
“Chaque type de cellule peut être identifié par un ensemble spécifique de gènes, mais ces gènes doivent être visualisés simultanément. En utilisant ces techniques transcriptomiques, nous avons pu faire la différence entre les populations inhibitrices et excitatrices et parmi leurs sous-populations. Cela nous a permis d'étudier leur le sort à différents stades de la progression de la maladie. »
Plus d'information:
Roser Montañana-Rosell et al, Les neurones inhibiteurs de la colonne vertébrale dégénèrent avant les motoneurones et les neurones excitateurs dans un modèle murin de SLA, Avancées scientifiques (2024). DOI : 10.1126/sciadv.adk3229
Fourni par l'Université de St Andrews
Citation: L'IA aide à découvrir les premiers changements cellulaires dans la progression de la SLA (18 juin 2024) récupéré le 18 juin 2024 sur
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