Méthodes d'apprentissage automatique pour identifier les réseaux d'expression spatiale et comprendre les interactions tumeur-microenvironnement des adénomes hypophysaires. – SpaceTranscriptomiX

Les technologies de séquençage «single-cell» et spatiales ont révolutionné notre vision des systèmes biologiques, mais leur utilisation nécessite de développer des méthodes d’analyses adaptées. Des outils standardisés qui prennent en compte la localisation spatiale sont nécessaires pour modéliser les réseaux de signalisation et les interactions moléculaires entre cellules. Le microenvironnement tumoral (TME) est un écosystème complexe qui est adapté pour étudier les réseaux de signalisations qui orchestrent les échanges entre les cellules tumorales et celles de leur TME (cellules immunitaires, endothéliales, fibroblastes, ...). SpaceTranscriptomiX étudiera le TME des adénomes hypophysaires (AHs), des néoplasies endocrines intracrâniennes bégnines mais dont la fréquente progression invasive cause d'importantes comorbidités. Notre projet visera a établir une carte des réseaux cellulaires et moléculaires qui existent entre les cellules hypophysaires tumorales et celles de leur TME afin de décrypter les mécanismes du comportement invasif des AHs. Ce projet, qui est basé sur une collaboration entre des experts en apprentissage machine et des pathologies hypophysaires, : i) intégrera des données d'expression et d'imagerie «single-cell» pour déchiffrer l'hétérogénéité spatiale des AHs, ii) développera des approches d'apprentissage automatiques pour caractériser les signatures d'expression génique spatiale et les réseaux de communication cellule-cellule, et iii) validera la pertinence des outils développés pour comprendre les interactions écologiques entre les cellules tumorales et celles de leur TME et leurs rôles dans les mécanismes d’invasion. Ce projet fournira de nouvelles méthodes pour répondre aux défis de la modélisation des interactions réseaux à partir de données de transcriptomique spatiale, qui serviront à mieux comprendre le comportement invasif des AHs mais bénéficiera également à la communauté scientifique souhaitant utiliser ces nouvelles technologies.