Beyond a snapshot: Spatiotelporal Multiomics for the study of breast cancer phenotypic transitions – ESPRESSO-Omics

Cette proposition de recherche vise à combler une lacune critique dans la compréhension des transitions phénotypiques, qui sont des processus fondamentaux de la biologie cellulaire et ont des implications significatives dans le cancer. Les transitions phénotypiques englobent divers mécanismes qui modifient les phénotypes cellulaires au fil du temps, notamment la différenciation, les changements métaboliques, les réponses au stress et les transitions entre les états prolifératifs et migratoires, entre autres.

Pour étudier ces transitions, j'ai mis au point une méthode, ESPRESSO (Environmental Sensors Phenotyping RElayed by Subcellular Structures and Organelles) pour le phénotypage à haute dimension dans les cellules vivantes. Je propose le développement d'un cadre innovant qui combine ESPRESSO et la protéomique spatiale, avec le cancer du sein comme centre d'intérêt biologique.

L'objectif global de la proposition est de créer un atlas complet des phénotypes cellulaires du cancer du sein et des transitions phénotypiques, qui sera réalisé sur 45 lignées immortalisées et 20 lignées de xénogreffes dérivées de patientes, structuré en deux étapes principales :

L'étape 1 (années 1 et 2) se concentre sur l'étude de l'hétérogénéité phénotypique du cancer du sein en développant un essai de phénotypage. Il s'agit notamment de compiler un atlas exhaustif des organites et de l'expression des protéines du cancer du sein, tout en développant un microscope à feuille de lumière à haute résolution pour l'imagerie multiomique à haut débit.

L'étape 2 (années 3 à 5) étend la recherche aux organoïdes 3D et à l'étude de la chimiorésistance dans le cancer du sein. Cette étape validera la technologie développée et le pipeline pour l'imagerie 3D multi-puits à grande vitesse dans une automatisation complète.

La compréhension des transitions phénotypiques a de vastes implications, non seulement dans la recherche sur le cancer du sein, mais aussi dans d'autres cancers et systèmes biologiques. L'atlas cellulaire open-source, les spécifications de l'instrumentation et les outils d'analyse des données seront des ressources précieuses pour la communauté scientifique, démocratisant des outils avancés pour l'étude des transitions phénotypiques.