CITE-seq (indexation cellulaire des transcriptomes et des épitopes) représente une avancée majeure dans le séquençage unicellulaire, permettant la capture simultanée des transcrits et d'une partie des protéines de surface membranaire. Cette méthode innovante complète le séquençage RNA unicellulaire traditionnel de 10X Genomics en intégrant la détection des protéines de surface cellulaire. Les analyses statistiques révèlent une forte corrélation entre la catégorisation cellulaire basée sur l'ARN et celle basée sur les ADT, indiquant une perte de signal minimale dans la détection des ADT, facilitant ainsi l'identification précise des classes cellulaires. Particulièrement avantageux pour les analyses impliquant un grand nombre de cellules sujettes à l'ambiguïté, CITE-seq améliore la capacité à distinguer les types cellulaires sans compromettre l'intégrité du signal.
Simultanément, la technologie de marquage par hachage cellulaire permet la réalisation de mélanges multi-échantillons pour la détection CITE-seq, suivie de la séparation des données de cellules uniques. Cela facilite l'identification et la caractérisation ultérieures des lignées cellulaires et des protéines de surface capturées par des anticorps, en s'appuyant respectivement sur les séquences de tags HTO ou ADT.
Avantages de CITE-Seq
- Polyvalence dans la détection des protéines : CITE-seq possède la capacité de détecter plus de 100 protéines de surface simultanément, s'intégrant parfaitement aux plateformes commerciales. Cela dépasse les limites du tri par flux, offrant une gamme illimitée d'anticorps.
- Typage cellulaire amélioré : le CITE-seq permet une identification plus claire des types cellulaires, facilite l'annotation des types cellulaires rares et favorise la découverte de nouvelles sous-populations cellulaires.
- Atténuation des abandons : L'intégration de la technologie de marquage par hachage de cellules traite efficacement le problème des abandons, améliorant ainsi la qualité des données.
- Intégration de l'ARNm et des protéines : le CITE-seq permet une détection conjointe multi-omique au sein de la même cellule, fournissant simultanément des informations sur l'ARNm et les protéines de surface cellulaire. Cette approche globale dépasse l'informativeness du séquençage d'ARN à cellule unique traditionnel.
De plus, 10X Genomics propose un système de marquage couplé ADTs bien établi et un cadre procédural détaillé pour le CITE-seq. En tirant parti de la technologie Feature Barcode, il réalise efficacement des études sur le transcriptome et les protéines de surface dans les cellules immunitaires. De plus, des produits compatibles tels que des anticorps couplés à des oligonucleotides et des MHC couplés à des oligonucleotides facilitent davantage l'analyse multi-omique à cellule unique.
Applications de CITE-Seq
CITE-seq est un outil puissant pour intégrer les informations protéiques avec les gènes, aidant à la caractérisation précise des états cellulaires.
La méthode d'analyse des Voisins Pondérés (WNN) représente une approche sophistiquée pour harmoniser les données multi-omiques au sein des cellules individuelles, permettant ainsi une définition complète de l'état cellulaire. Cette méthode fonctionne sur une base non supervisée, calculant d'abord des poids histologiques spécifiques aux cellules par le biais de la prédiction croisée à travers plusieurs couches omiques. Ces poids, qui encapsulent l'importance relative de chaque composant d'information histologique, informent ensuite la métrique de distance entre les cellules, aboutissant à la construction d'un graphe de voisinage WNN—appelé le graphe WNN—dépeignant le paysage multi-omique au sein des cellules uniques. Le graphe WNN trouve son utilité dans diverses tâches d'analyse en aval dans l'analyse des données unicellulaires, y compris la visualisation UMAP, l'analyse de clustering et la construction de séries temporelles cytomimétiques.
- Détermination de l'identité cellulaire
Au départ, les données RNA ont été traitées individuellement, et les données RNA+ADT ont été analysées conjointement en utilisant l'approche Weighted Nearest Neighbor (WNN). L'annotation utilisant des marqueurs classiques a révélé que l'incorporation des données ADT lors de l'analyse a conduit à une meilleure différenciation des types cellulaires et à l'annotation d'une gamme plus large de types cellulaires. Notamment, l'introduction de la conversion descendante des ADT a mis en évidence des différences plus distinctes parmi les sous-populations de cellules T par rapport à l'RNA seul. La combinaison des graphiques en violon des poids RNA et ADT au sein de chaque type cellulaire a indiqué des poids ADT élevés au sein des macrophages (MPs) et des sous-populations de cellules T. L'intégration des ADT pour la réduction de dimension a démontré une meilleure discrimination entre les sous-populations par rapport à l'RNA seul, offrant une validation protéique étendue et l'identification de marqueurs de surface critiques pour chaque sous-population. Des études antérieures ont corroboré que le CITE-seq améliore la résolution des populations, distinguant efficacement des sous-populations similaires et révélant même de nouvelles populations de macrophages PD-L1/PD-L2+ corrélées avec des résultats cliniques.
- Délégation de sous-population
Par la suite, la délimitation des sous-populations et la validation des résultats de scRNA-seq ont été réalisées. Étant donné les poids protéiques plus élevés observés dans les cellules T, une subdivision supplémentaire des sous-populations de cellules T a été poursuivie. La validation des sous-populations identifiées par scRNA via les résultats de CITE-seq a révélé une séparation plus prononcée des sous-populations dans les graphiques UMAP basés sur les données protéiques. Les graphiques en violon des poids d'ARN et d'ADT ont mis en évidence le rôle de l'expression protéique dans la distinction des sous-populations lors de la subdivision des cellules T. De plus, une validation protéique extensive a facilité l'identification de marqueurs de surface clés pour chaque sous-population.
- Exploration des mécanismes par l'analyse fonctionnelle
Une subdivision supplémentaire des sous-groupes NK a révélé que l'incorporation des caractéristiques ADT facilitait une meilleure discrimination des sous-groupes, avec une expression distincte des marqueurs protéiques observée parmi les sous-groupes. Par exemple, le cluster 1 a montré une expression spécifique du marqueur protéique CD8a, tandis que le cluster 5 a montré un enrichissement significatif dans la voie de toxicité médiée par les cellules NK. Il convient de noter qu'il n'y avait pas de différences significatives dans l'expression du gène CD8A parmi les clusters.
Étude de cas : Analyse unicellulaire du foie
Dans une démarche révolutionnaire, l'équipe de recherche a fusionné le CITE-seq à cellule unique avec des technologies complémentaires pour cartographier le protéome spatial des cellules hépatiques humaines et murines, mettant en lumière la population de macrophages associés aux lipides. En explorant l'expression d'ARNm et de protéines à la granularité des cellules uniques, 18 échantillons ont été soumis à CITE-seq et à une analyse de données subséquente, aboutissant à l'identification efficace de 17 types cellulaires distincts. Parallèlement, le système de reconnaissance d'anticorps ADT de CITE-seq a habilement capturé les cellules de Kupffer, et grâce à une analyse minutieuse des populations cellulaires, la protéine VSIG4 s'est révélée être le marqueur principal des cellules de Kupffer humaines au sein du jeu de données CITE-seq.
Un atlas protéogénomique du foie murin sain. (Guilliams et al., 2022)
Une population de macrophages réside autour du canal biliaire dans le foie murin sain. (Guilliams et al., 2022)
Étude de cas : Investigation unicellulaire du cancer du poumon
Cette étude présente une analyse complète de la plus grande cohorte de cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC) à ce jour, utilisant à la fois des méthodes de séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq) et CITE-seq. En explorant les réponses immunitaires partagées parmi les patients, la recherche a identifié des facteurs communs tout en révélant des effets modulatoires immunitaires distincts de la charge mutationnelle tumorale et des mutations TP53. Par conséquent, des modèles affinés ont été élaborés pour prédire les réponses à l'immunothérapie avec une plus grande précision.
Le paysage transcriptionnel du microenvironnement tumoral a été minutieusement exploré grâce aux analyses de scRNA-seq et de CITE-seq, révélant un éventail d'états transcriptionnels.
En particulier, les données CITE-seq ont mis en évidence des caractéristiques uniques des cellules T CD8+, ressemblant à des cellules tueuses naturelles (NK), délimitant ainsi les sous-ensembles de cellules T au sein des tissus normaux et cancéreux. Il est à noter que les tissus cancéreux présentaient une plus grande variété de sous-ensembles de cellules T, englobant des cellules T activatrices, en cycle et régulatrices.
En s'appuyant sur les données CITE-seq et d'autres investigations multi-omiques à cellule unique, une carte de réponse immunitaire à cellule unique a été construite pour le cancer du poumon. Cette carte a délimité une signature d'activation immunitaire, mettant en évidence l'interaction entre les charges antigéniques associées à la tumeur et les états de mutations conductrices. De plus, un modèle a été développé en utilisant l'axe LCAM, offrant une mesure plus directe de la spécificité antigénique et de l'activation immunitaire anti-tumorale. Ce modèle affiné promet une précision accrue dans la définition de l'activation immunitaire au sein des tumeurs spécifiques aux antigènes.
scRNA-seq et CITE-seq établissent la diversité des états transcriptionnels dans le microenvironnement tumoral. (Leader et al., 2021)
Références:
- Guilliams, Martin, et al. "La protéogénomique spatiale révèle des niches de macrophages hépatiques distinctes et évolutivement conservées." Cellule 185,2 (2022) : 379-396.
- Leader, Andrew M., et al. "Analyse unicellulaire des lésions de cancer du poumon non à petites cellules chez l'homme : affinement de la classification des tumeurs et de la stratification des patients." Cellule cancéreuse 39.12 (2021) : 1594-1609.
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