Enrichissement spatial et analyse génomique révèlent l’association de NOMO1 avec la sclérose latérale amyotrophique

Introduction

La maladie des motoneurones (ALS) est une maladie neurodégénérative grave où les motoneurones du cerveau et de la moelle épinière se dégradent progressivement. Bien que la susceptibilité génétique des patients atteints de SLA sporadique reste en grande partie incertaine, la pathologie de la protéine TDP-43 est une caractéristique majeure chez la majorité des patients atteints de SLA (> 97%). De plus, plus de 25 gènes ont été rapportés comme associés à la SLA, mais environ 90% des patients atteints de SLA sporadique ne peuvent être expliqués par des mutations connues. Les études existantes montrent que la complexité de la structure des tissus cérébraux est à la base des interactions cellulaires, des fonctions biologiques et de la pathologie; comprendre la vulnérabilité des types et des régions cellulaires est essentiel pour la médecine de précision.

Contexte et objectifs de la recherche

Cette étude vise à évaluer la vulnérabilité des gènes associés à la SLA dans différentes régions du cerveau et à révéler le lien génétique entre les gènes spécifiques des régions et le risque de SLA. Pour ce faire, l’équipe de recherche a développé un outil basé sur la matrice d’expression différentielle pondérée par l’entropie, appelé Spatiale, pour identifier l’enrichissement spatial des ensembles de gènes dans la transcriptomique spatiale (ST). En benchmarkant Spatiale par rapport à d’autres outils d’enrichissement comme l’analyse d’intersection multimodale (MIA), l’équipe a analysé l’enrichissement spatial des gènes associés à la SLA dans le cortex moteur humain et le cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC). De plus, l’étude utilise Cell2Location pour estimer l’abondance des types cellulaires dans les couches corticales associées à la SLA et réalise des analyses de charge de variantes rares de perte de fonction (LoF) par séquençage du génome entier (WGS) chez les patients atteints de SLA et les témoins, ainsi qu’une analyse de l’expression différentielle des gènes dans le jeu de données RNA-Seq de TargetALS.

Méthodologie

Développement et évaluation de l’outil Spatiale

L’équipe de recherche a développé l’outil Spatiale, qui estime la matrice d’expression différentielle pondérée par l’entropie pour calculer la signification de l’enrichissement spatial des ensembles de gènes prédéfinis dans les clusters spatiaux (régions). Le principe du modèle Spatiale est que plus l’écart de l’expression des gènes spécifiques à une région par rapport au niveau d’expression moyen régional est grand, plus leur spécificité spatiale est forte. Pour vérifier la performance de Spatiale, l’équipe a d’abord évalué l’enrichissement spatial des types cellulaires régionaux dans le tissu cérébral de souris et dans le DLPFC humain, démontrant que Spatiale identifie plus précisément et spécifiquement les types cellulaires régionaux dans les zones spatiales prévues.

Analyse transcriptomique spatiale du cortex moteur humain

Les analystes ont effectué une ST sur des échantillons de cortex moteur prélevés sur deux sujets normaux et un patient atteint de SLA. Le clustering UMAP a révélé 20 types cellulaires dans le cortex moteur, y compris des neurones excitateurs et inhibiteurs ainsi que des types non neuronaux. La cohérence des zones de matière grise et blanche a été confirmée par clustering spatial et coloration HE. L’équipe de recherche a utilisé Spatiale et MIA pour analyser l’enrichissement spatial des types cellulaires régionaux (l2/3, l3/5 et oligo) dans les échantillons susmentionnés, révélant que Spatiale produisait moins de faux positifs.

Enrichissement spatial de l’expression des gènes associés à la SLA dans le cortex moteur

En utilisant Spatiale pour analyser l’enrichissement spatial de trois cortex moteurs humains et de deux tissus DLPFC, ils ont trouvé que 260 gènes associés à la SLA sont significativement enrichis dans la couche 5 (L5) du cortex moteur et du DLPFC. De plus, l’analyse des heatmaps a montré que parmi les gènes d’expression différentielle dans la L5, NeFL (filament léger des neurofilaments) avait la plus haute expression différentielle pondérée, correspondant à des zones de haute expression des motoneurones supérieurs et des neurones excitateurs L5. En outre, l’analyse Cell2Location a révélé que les motoneurones supérieurs et les neurones excitateurs L5 étaient les plus abondants parmi les zones ALS-relevant du cortex moteur.

Relation entre mutations du gène NOMO1 et risque de SLA

Pour évaluer la relation génétique d’autres gènes L5-reliés avec le risque de SLA, une analyse WGS a été réalisée sur 6,814 patients atteints de SLA et 3,324 témoins, analysant la charge de variantes rares de perte de fonction de 1,050 gènes communs liés à L5. Les résultats ont montré que la charge de perte de fonction du gène NOMO1 était significativement plus élevée dans le groupe SLA que dans le groupe témoin. De plus, l’analyse des données RNA-Seq a montré que l’expression de NOMO1 était réduite chez les patients atteints de SLA, suggérant que NOMO1 pourrait augmenter le risque de SLA par un mécanisme de perte de fonction.

Conclusion

En développant un nouvel outil d’enrichissement spatial, Spatiale, et en intégrant des données génomiques, cette étude a approfondi notre compréhension de la vulnérabilité régionale de la SLA. Spatiale a démontré une grande spécificité et précision en évaluant les gènes marqueurs spécifiques des différents types cellulaires à partir de matrices d’expression différentielle pondérées, affichant une performance exceptionnelle dans des tissus cérébraux humains et de souris. De plus, l’analyse génétique des gènes liés à L5 dans le cortex moteur a révélé des preuves que NOMO1 était un nouveau gène associé à la SLA et a dévoilé un potentiel mécanisme de perte de fonction pour NOMO1 dans la SLA. Cette approche intégrée de transcriptomique spatiale (ST) et d’analyse génomique fournit de nouvelles perspectives et méthodes pour explorer plus avant la vulnérabilité régionale de la SLA à l’avenir.