La technique neuve d'analyse d'image aide mieux à recenser et distinguer deux types de cellule cancéreuse

Les chercheurs de Brown University ont développé une technique neuve d'analyse d'image pour discerner deux types principaux de cellule cancéreuse liés à la progression tumorale. L'approche pourrait aider dans l'examen critique préclinique des médicaments contre le cancer et jeter la lumière sur une métamorphose cellulaire qui est associée à des cancers plus malins et plus résistant à la drogue.

Le passage épithélial-mésenchymateux, ou EMT, est un procédé par lequel des cellules épithéliales plus dociles transforment en cellules mésenchymateuses plus agressives. Les tumeurs avec des numéros plus élevés des cellules mésenchymateuses sont souvent plus malignes et plus résistantes aux pharmacothérapies. La représentation microscopique de cartels neufs de technique avec un algorithme d'apprentissage automatique mieux à recenser et distinguer la cellule deux saisit des échantillons de laboratoire.

« Nous savons qu'il y a ces différents types de cellules agissant l'un sur l'autre dans des tumeurs et que la thérapeutique peut viser ces cellules différemment, » avons dit Susan Leggett, un étudiant au doctorat en programme de diplômé du pathobiology de Brown et auteur important d'un article décrivant la technique. « Nous avons développé un modèle qui peut sélectionner ces types de cellules automatiquement et d'une voie impartiale. Nous pensons que ceci pourrait nous aider mieux à comprendre comment ces différents types de cellules réagissent au traitement médicamenteux. »

La technique est décrite dans un article publié dans la biologie intégratrice.

D'une façon générale, les deux types de cellules peuvent être perceptibles par leurs formes. Les cellules épithéliales sont plus de contrat dans l'apparence, alors que les cellules mésenchymateuses semblent plus oblongues et dégingandées, dans leur apparence générale et dans l'apparence de leurs noyaux.

« Il n'est pas difficile de discerner les deux dans les cas les plus extrêmes, » a dit Ian Y. Wong, professeur adjoint du bureau d'études chez Brown et l'auteur supérieur de la recherche. « Mais parfois les différences de forme sont subtiles et il peut être difficile que les êtres humains identifient la différence, qui rend classant les deux un morceau arbitraire. L'innovation ici est que nous pouvons former un ordinateur pour sélectionner ces variations plus subtiles. »

Que la formation a été faite à l'aide d'une lignée cellulaire épithéliale, cultivée dans une boîte de Pétri, qui sert de modèle au cancer du sein humain. Les chercheurs ont activé un facteur Snail appelé de transcription qui est réputé pour faire subir rapidement ces cellules une forme extrême d'EMT. Ces cellules, imagées avant et après le passage, servi de jeu de formation pour enseigner l'algorithme pour distinguer les deux types de cellules.

Les chercheurs ont prouvé que, après la formation, l'algorithme pouvait classer différentes cellules comme épithélial ou mésenchymateux avec plus grand que 92 pour cent d'exactitude.

L'équipe avait l'habitude alors l'algorithme pour analyser des ensembles de cellules qui subissent EMT déclenché par le puits de voies moins étudié que cela utilisé dans le jeu de formation. Elles ont traité des cellules épithéliales avec un TGF-beta1 appelé composé, qui introduit la croissance des cellules rapide et est également pensé pour induire EMT. Elles ont prouvé que le facteur de croissance EMT induit plus lentement que dans le jeu de formation, et les changements produits de la cellule forment qui étaient plus subtils. Toujours, l'algorithme pouvait classifier les cellules après EMT avec un niveau élevé de confiance.

Dans une troisième expérience, les chercheurs ont regardé des cellules épithéliales traitées avec la substance chimiothérapeutique Taxol. La recherche récente a proposé que Taxol et d'autres médicaments, une fois livrés dans des doses sous-léthales, pourraient induire EMT dans les cellules qu'ils ne détruisent pas. De cette façon, les médicaments peuvent réellement amorcer les tumeurs pour devenir plus résistant à la drogue.

L'expérience a constaté que tandis que Taxol sous-léthal produisait une gamme de cellule forme, plus de 70 pour cent de ceux pourraient être classifiés par l'algorithme comme mésenchymateux.

Elle est une conclusion préliminaire qui requerra beaucoup plus d'étude comprendre entièrement, Wong dit. Mais elle pourrait jeter la lumière sur la façon dont les tumeurs deviennent résistantes à Taxol et à d'autres médicaments.

« L'acquisition de la résistance au médicament et de la rechute suivante de tumeur demeure mal comprise, » Wong dit. « Ce travail propose qu'EMT pourrait être un mécanisme par lequel les tumeurs deviennent plus résistantes. »

Avec plus de développement, les chercheurs pensent que leur technique pourrait fournir des moyens neufs d'examiner l'efficacité des médicaments contre le cancer.

« Quand nous parafons l'essai en laboratoire des médicaments, nous mettons des cellules sur une plaque, appliquons le médicament et voyons quelles durées et quelles matrices, » Wong a dit. « Ceci pourrait nous fournir une illustration plus diversifiée des effets de la drogue, et nous aide à voir si les doses sous-léthales peuvent amorcer des cellules pour la résistance. »

Wong dit qu'un autre résultat intrigant de l'étude était que tandis que l'algorithme classait la plupart des cellules avec la confiance élevée, environ 10 pour cent de cellules dans chacun des groupes expérimentaux ont semblé défier la classification. Il est possible, les chercheurs disent, que ceci indique un type intermédiaire de cellules qui est quelque part entre épithélial et mésenchymateux.

Les « gens se sont demandés s'il pourrait y avoir plus de deux types de cellules d'intérêt, » Wong ont dit. « Nous ne pouvons pas dire à coup sûr en ce point, mais nous pourrions capter un troisième type. C'est quelque chose que nous regarderons dans les travaux futurs. »

Source:

Brown University