Base biologique de la dégradation régionale de la matrice extracellulaire et de l’invasion nerveuse dans le cancer du pancréas

Introduction

Le carcinome canalaire du pancréas (Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC) est l’un des types de cancer les plus agressifs, généralement associé à une stroma hautement fibrotique, qui peut constituer environ 90 % de la masse tumorale. Bien que l’hétérogénéité morphologique ne soit pas incluse dans les rapports pathologiques conventionnels, elle a une signification pronostique indiquant une biologie tumorale potentielle. L’hétérogénéité intra-tumorale du PDAC est révélée au niveau moléculaire par le séquençage par ARN à cellule unique (scRNA-seq), montrant une diversité des programmes d’expression génique, et une hétérogénéité d’expression élevée est associée à une survie globale réduite. Cela suggère que l’hétérogénéité des cellules tumorales pourrait leur permettre de s’adapter rapidement aux traitements ou de sélectionner des cellules tumorales agressives et résistantes aux traitements.

Cependant, le scRNA-seq n’explique pas les relations entre les programmes d’expression génique et les motifs morphologiques, limitant notre compréhension des circuits moléculaires liés à l’hétérogénéité morphologique. Pour combler cette lacune, cette étude vise à mapper les variations transcriptionnelles et fonctionnelles sur différents motifs morphologiques dans des échantillons individuels de PDAC, montrant ainsi les relations avec la matrice extracellulaire (ECM) et l’invasion nerveuse.

Source du document

L’étude a été réalisée par Pierluigi Di Chiaro, Lucia Nacci, Fabiana Arco, du laboratoire méditerranéen italien-allemand (IRCCS), dirigé par Gioacchino Natoli, et le manuscrit correspondant a été publié dans la revue “Cancer Cell” le 8 avril 2024.

Processus de recherche

Processus

Cette étude a utilisé la technique de microdissection par laser (LMD) pour isoler plusieurs régions morphologiquement distinctes à partir d’échantillons de PDAC non traités, chaque région contenant environ 200 à 500 cellules. Ensuite, ces régions ont été analysées pour l’expression génique par ARN-seq. L’ARN a été collecté à partir d’échantillons de régions distinctes non traitées (N = 102, 1-7 échantillons par personne), avec en moyenne plus de 9513 gènes exprimés par échantillon. Par le biais de la clustering de consensus et de l’analyse en composantes principales (PCA), l’étude a isolé quatre groupes d’expression génique morphologiquement distincts et a associé ces clusters d’expression génique aux motifs morphologiques.

Expériences et méthodes

1. Découpe et analyse des échantillons : Utilisation de la technique de microdissection par laser (LMD) pour isoler les régions morphologiquement distinctes des échantillons de PDAC non traités.

2. Extraction et séquençage de l’ARN : Analyse de l’expression génique des régions découpées par ARN-seq pour révéler les motifs d’expression génique.

3. Analyse des données : Clustering de consensus et PCA pour catégoriser sans supervision, identifiant quatre clusters d’expression génique et les reliant rétrospectivement à trois groupes associés aux motifs morphologiques.

4. Analyse de la matrice extracellulaire (ECM) : L’étude s’est principalement concentrée sur les changements dans la membrane basale et le stroma, analysant l’expression des composants de la membrane basale dans différents types morphologiques.

5. Validation d’échantillons cliniques : Construction d’un classifieur de forêt aléatoire (RF) utilisant des méthodes d’apprentissage automatique, et recherche du meilleur ensemble de gènes par élimination récursive des caractéristiques (RFE).

6. Validation par séquençage d’ARN à cellule unique: Validation des signatures géniques de types morphologiques fragmentés avec des ensembles de données existants de séquençage d’ARN à cellule unique, confirmant l’hétérogénéité à l’échelle mononucléaire.

Résultats

Trois principaux types de variations morphologiques et fonctionnelles

1. Variation glandulaire : Présente des caractéristiques canalaire classiques, exprimant des gènes du pancréas et de l’endoderme.

2. Variation transitoire : Montre des structures canalaires indifférenciées, exprimant un mélange de gènes endodermiques et myofibroblastiques.

3. Variation de différenciation médiocre : Manque de caractéristiques canalaires et de membrane basale, exprimant des gènes guide de la lignée nerveuse.

Rôle de l’ECM dans l’invasion tumorale

L’étude a révélé que les cellules de PDAC de type transitoire dégradent l’organisation locale de l’ECM et affectent le stress mécanique local. Les cellules transitoires de PDAC, en exprimant un programme génique de type myofibroblastique, conduisent à la formation de fibres de collagène épais et entraînent une fibrose locale. Les tissus fibreux favorisent également l’invasion et la dissémination tumorale par diverses mécanismes, comme la migration dirigée le long des gradients de fibrine et de fibres de collagène (mécanotaxis).

Corrélation avec le pronostic

Grâce à l’analyse des données LMD-seq pour construire le classifieur de forêt aléatoire, l’étude a pu efficacement catégoriser les patients en groupes de risque différent, trouvant que les patients du groupe à haut risque avaient une survie globale significativement réduite. En utilisant la régression Elastic Net pour extraire 23 gènes prédictifs parmi 457 gènes, l’expression de ceux-ci a été utilisée pour calculer le score de risque de chaque patient, les plaçant en groupes à haut et bas risque, montrant une différence significative de survie globale entre les groupes.

Résultats de vérification par séquençage d’ARN à cellule unique

Les données de séquençage d’ARN à cellule unique ont validé l’enrichissement du programme d’expression génétique des cellules transitoires, montrant une expression significative de la signature de gènes myofibroblastiques et la coexistence de gènes endodermiques et de composants de l’ECM.

Conclusion et importance de l’étude

Cette étude a cartographié les programmes transcriptionnels des cellules cancéreuses du pancréas avec les motifs morphologiques, révélant trois principaux types de variations morphologiques et fonctionnelles et leur impact sur l’invasion tumorale et le pronostic. Notamment, les cellules transitoires dégradent l’organisation locale de l’ECM, entraînant une fibrose et favorisant l’invasion tumorale. Les résultats indiquent que la coexistence et la proportion de différents types morphobiologiques dans le PDAC sont cruciales pour l’évaluation clinique des patients ayant différentes caractéristiques d’expression génique.

Points clés

1. Trois variations morphologiques et fonctionnelles coexistent dans tous les PDAC : En utilisant une carte intégrée transcriptionnelle et morphologique, cette étude a révélé trois principales variations morphologiques coexistant dans tous les PDAC.

2. La combinaison de caractéristiques transcriptionnelles et tissulaires a une forte influence pronostique : La combinaison des caractéristiques transcriptionnelles et tissulaires a une influence significative pour prédire le pronostic des patients.

3. La dégradation locale de l’ECM affecte la mécanique tissulaire et l’invasion nerveuse : Certaines variations myofibroblastiques perturbent l’organisation de l’ECM, affectant l’état des cellules du PDAC et l’invasion nerveuse.

4. Les cellules de PDAC autophénotypiques présentent différents niveaux de programmes d’expression génique : L’analyse à l’échelle des cellules uniques montre que différentes variations morphobiologiques présentent une variation progressive de l’expression génique de l’endoderme aux myofibroblastes.

Importance et valeur

Cette étude fournit une ressource précieuse pour la recherche translationnelle, révélant les liens entre les différents programmes d’expression génique des cellules tumorales et les changements morphologiques, et éclairant leur rôle dans l’environnement local de la matrice et les caractéristiques d’invasion. Les données de recherche favoriseront le développement de méthodes pilotées par l’IA pour lier les motifs histologiques aux signatures d’expression génique, offrant ainsi des options de traitement plus personnalisées pour chaque patient.