Image: Patho-DBiT révèle l’architecture cellulaire d’un échantillon agressif de lymphome gastrique conservé pendant 3 ans (Photo : Yale)
Une nouvelle approche en pathologie utilisant une technologie de code-barres démontre un potentiel prometteur pour le diagnostic du cancer.
Développé à la Faculté de Médecine de Yale, située à New Haven, Connecticut, cet outil, désigné sous le nom de Patho-DBiT (code-barres déterministe compatible avec la pathologie tissulaire), utilise le code-barres de l’ADN pour cartographier les relations spatiales entre l’ARN et les protéines. Cela permet un examen approfondi de l’ARN, dont certains types exercent un rôle régulateur dans le cancer. L’innovation réside dans l’utilisation de dispositifs microfluidiques qui envoient des codes-barres vers le tissu sous deux angles, créant ainsi un “mosaïque” 2D unique en pixels. Ce mosaïque fournit des informations spatiales qui pourraient s’avérer cruciales pour le développement de thérapies ciblées personnalisées pour chaque patient.
Dans leur étude publiée dans la revue Cell, les chercheurs détaillent comment Patho-DBiT pourrait révéler une quantité significative d’informations précieusement conservées dans des échantillons de biopsie tissulaire. Les applications futures potentielles de cette technologie incluent la création de traitements personnalisés et la compréhension des mécanismes derrière la transformation tumoral, notamment la progression des cancers de bas grade vers des formes plus agressives, ouvrant la voie à des méthodes de prévention. Toutefois, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour tester et valider cette technique sur des échantillons de patients avant qu’elle ne puisse être intégrée dans les diagnostics pathologiques de routine.
“C’est la première fois que nous pouvons ‘voir’ directement tous les types d’espèces d’ARN, leur localisation et leurs fonctions dans des échantillons de tissu clinique”, a déclaré le Dr. Rong Fan de Yale, auteur principal de l’étude. “Grâce à cet outil, nous pouvons approfondir notre compréhension de la fascinante biologie de chaque molécule d’ARN, dont le cycle de vie est riche, au-delà de la simple expression génétique. Je pense qu’il transformera profondément notre manière d’étudier la biologie humaine à l’avenir.”
“Des millions de ces tissus ont été archivés pendant de nombreuses années, mais nous manquions jusqu’à présent d’outils efficaces pour les étudier dépendamment de l’espace”, a ajouté le Dr. Zhiliang Bai, premier auteur de l’étude et post-doctorant dans le laboratoire de Fan. “Les molécules d’ARN que nous étudions dans ces tissus sont contrecarrées par fragmentation, et les méthodes traditionnelles ne parviennent pas à capturer l’ensemble des informations essentielles. C’est pour cela que nous sommes particulièrement enthousiasmés par Patho-DBiT.”
Ma Vision
Dans un monde où la biologie du cancer devient de plus en plus complexe, l’outil Patho-DBiT ouvre de nouvelles avenues pour la recherche. Son approche méticuleuse qui allie microfluidique et code-barres pourrait potentiellement révolutionner notre manière d’aborder le cancer. Cela soulève des questions sur la manière dont nous allons collecter et interpréter des données dans les années à venir. Une véritable collaboration interdisciplinaire s’avère nécessaire pour tirer pleinement parti de cette technologie, qui pourrait non seulement transformer le diagnostic, mais aussi la manière dont nous pensons les traitements. Nous sommes à l’aube d’une ère où la personnalisation des soins pourrait devenir la norme, un changement qui pourrait encore se renforcer avec des outils similaires à l’avenir.
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