Des chercheurs chinois ont développé une nouvelle plateforme qui permet la caractérisation complète de neurones individuels en capturant simultanément leur profil d’expression génique, leur morphologie et leur activité fonctionnelle, une avancée qui pourrait faire progresser la compréhension du fonctionnement du cerveau et du développement des troubles neurologiques.
L’étude, dirigée par des chercheurs de l’Académie chinoise des sciences, a été publiée jeudi dans la revue .
Les neurones, unités de signalisation de base du cerveau, peuvent être comprises à travers trois dimensions clés : comment ils fonctionnent, comment ils sont structurés et connectés, et quels gènes ils expriment. Cependant, les scientifiques sont depuis longtemps confrontés à un défi majeur : aucune technologie ne peut mesurer de manière exhaustive les trois types d’informations provenant du même neurone.
Pour résoudre ce problème, l’équipe de recherche a développé une plate-forme trimodale appelée IMC, qui intègre l’imagerie fonctionnelle, la reconstruction morphologique et le profilage de l’expression génique au sein d’un seul flux de travail.
La plateforme combine deux technologies propriétaires. L’un d’eux est un microscope à deux photons parallélisés multiphasés haute résolution, qui permet aux chercheurs de reconstruire le schéma de projection d’un neurone à l’échelle du cerveau sans couper le tissu cérébral. L’autre est une technique d’hybridation in situ par fluorescence à expansion bicolore, qui cartographie avec précision les molécules de gènes dans les cellules et peut détecter six gènes simultanément.
À l’aide de la plateforme, les chercheurs ont mené des expériences sur des souris éveillées. Ils ont d’abord enregistré la façon dont les neurones individuels répondaient aux stimuli visuels et aux mouvements du visage grâce à l’imagerie calcique in vivo. Ils ont ensuite reconstruit les projections à longue portée des mêmes neurones à travers le cerveau et ont finalement cartographié la distribution et l’abondance des gènes dans ces cellules. Tout au long du processus, les emplacements spatiaux des neurones ont été préservés, permettant ainsi d’aligner avec précision les trois ensembles de données.
L’équipe a déjà collecté des ensembles de données trimodales provenant de plus de 100 neurones. En combinant l’expression des gènes et les informations morphologiques avec des données fonctionnelles, les chercheurs ont découvert qu’ils pouvaient prédire les réponses neuronales avec plus de précision qu’avec n’importe quel type de données seul.
L’étude a également montré que la distribution spatiale des gènes au sein d’une cellule peut servir de marqueur important pour distinguer différents types de neurones.
En outre, les chercheurs ont identifié un sous-type de neurone excitateur jusqu’alors non caractérisé qui exprime des marqueurs moléculaires généralement associés aux neurones inhibiteurs tout en présentant des réponses distinctives aux stimuli visuels. Cette découverte pourrait fournir de nouvelles informations sur la manière dont les neurones sont classés et organisés au sein des circuits cérébraux.
Les chercheurs affirment que la plateforme offre un nouvel outil puissant pour relier l’activité neuronale, la structure et l’expression des gènes à une résolution unicellulaire, ouvrant la voie à une compréhension plus complète des réseaux complexes du cerveau.
