Groupe de scientifiques élabore une vaste ressource de données afin d’identifier les sous-types de la SLA

par le Cedars-Sinai Medical Center

L’outil en ligne est le fruit d’une collaboration entre plus de 100 scientifiques, appelée Answer ALS, qui rassemble les données biologiques et cliniques de plus de 1000 patients atteints de SLA. Ces informations sont destinées à aider les chercheurs du monde entier à mieux comprendre la SLA, également connue sous le nom de maladie de Lou Gehrig. Une description détaillée de cette ressource est publiée dans la revue à comité de lecture Nature Neuroscience.

« Il s’agit de l’une des plus grandes ressources d’échantillons de SLA au monde », a déclaré Clive Svendsen, Ph.D., directeur exécutif du Cedars-Sinai Board of Governors Regenerative Medicine Institute, co-auteur de l’article et co-directeur du programme Answer ALS. « Nous franchissons une étape cruciale dans la recherche de nouveaux traitements pour une maladie très complexe pour laquelle il n’existe aucun traitement efficace. »

La SLA est une maladie neurodégénérative progressive qui endommage les cellules nerveuses du cerveau et de la moelle épinière, à savoir les motoneurones, ce qui entraîne une perte du contrôle musculaire. Étant donné qu’il n’existe aucun traitement curatif connu, la maladie est généralement mortelle dans les cinq ans suivant le diagnostic.

L’identification de nouveaux sous-types de SLA peut permettre de déterminer comment une personne peut répondre au traitement. Ces informations permettent de mieux gérer la maladie et peuvent contribuer à la mise au point de nouveaux médicaments ciblant des cellules et voies spécifiques qui ne sont présentes que dans certains sous-groupes.

« Nous ne pensons pas que la SLA soit constituée que d’une seule maladie », a déclaré Svendsen, qui est également professeur de sciences biomédicales et de médecine. « Cette maladie est très complexe et nous pensons qu’il existe différents sous-types qui peuvent être ciblés différemment. Il suffit de les identifier. »

Afin de développer une base de données pertinente, les scientifiques ont d’abord dû créer un modèle de la maladie permettant d’étudier le développement de la SLA. Il est bien connu que le développement de modèles de maladies neurodégénératives est un véritable défi en raison de l’absence de modèles animaux fiables ou d’échantillons de patients en phase précoce de la maladie.

Pour remédier à ce problème, les chercheurs ont utilisé des cellules souches pluripotentes induites (connues sous le nom de iPSC), qui peuvent être déployées pour produire tout type de cellule dans le corps, à n’importe quel stade de développement. L’équipe a ensuite converti ces cellules souches en neurones de la moelle épinière qui meurent en cas de SLA, réalisant ainsi une biopsie neuronale personnalisée. Elles ont ensuite été analysées à l’aide des dernières techniques moléculaires, ce qui a permis à l’équipe de rechercher les protéines susceptibles d’avoir été affectées par la maladie.
« La protéomique est l’un des outils les plus puissants dont nous disposons pour examiner réellement le contenu protéique d’une cellule, ce qui nous donne un aperçu des cibles thérapeutiques intéressantes », a déclaré Jennifer Van Eyk, docteur en médecine, professeur de cardiologie, de sciences biomédicales et de pathologie et médecine de laboratoire, et auteur de l’étude qui a dirigé l’analyse protéomique.

Les détails du modèle ont été publiés précédemment dans la revue à comité de lecture iScience. L’équipe, dont Svendsen est l’un des deux auteurs correspondants, a montré qu’une approche multi-omique intégrée peut être utilisée pour mieux comprendre les motoneurones à partir des iPSC.
Une fois le modèle mis en place, les chercheurs ont prélevé des échantillons de sang sur plus de 1000 patients atteints de SLA dans tout le pays. Les échantillons ont été envoyés au Cedars-Sinai, où Dhruv Sareen, Ph.D., directeur exécutif du Cedars-Sinai Biomanufacturing Center et directeur du service consacré aux cellules souches pluripotentes induites au Regenerative Medicine Institute, et son équipe ont reprogrammé les globules blancs en cellules iPS chez chaque patient, qui ont ensuite été transformées en motoneurones.

« C’est la première fois que l’on crée un tel nombre de lignées de cellules iPS pour ensuite générer des neurones », a déclaré Sareen, qui est également professeur associé en sciences biomédicales. « Nous espérons que cette plateforme nous permettra de découvrir plus en profondeur les mécanismes conduisant à la SLA. En outre, nous pouvons désormais mettre ces cellules de patients à la disposition de l’ensemble de la communauté des chercheurs grâce à notre banque de données. »
Toutes les données sont collectées en permanence et enregistrées sur un portail en ligne à code source ouvert, où les scientifiques peuvent télécharger toutes les données de chaque échantillon.
« Cette collaboration a été immense, et nous espérons que les informations que nous avons recueillies contribueront à la découverte de nouveaux sous-types moléculaires de la SLA. À partir de ces informations, nous pourrons peut-être enfin développer des médicaments ciblés sur ces sous-types, posant ainsi les bases de nouvelles thérapies améliorées », a déclaré Svendsen.

La plateforme Answer ALS a été conçue par Svendsen et Jeffrey Rothstein, MD, Ph.D., de la Johns Hopkins University School of Medicine à Baltimore. Parmi les autres collaborateurs figurent des scientifiques de l’University of California, San Francisco, du Massachusetts Institute of Technology, de l’University of California, Irvine, du Ohio State University Wexner Medical Center, de l’University of Columbia, de l’Emory University, de la Washington University à St. Louis, de la Northwestern University, de l’On Point Scientific Inc. et de Microsoft Corp. La liste complète des contributions se trouve dans l’article.

Traduction : Emilie Poissonnier
Source : Medical Xpress