mercredi 27 mai 2020

L'analyse monocellulaire et l'apprentissage automatique identifient la cible principale de la COVID-19 #MachineLearning

Selon une étude menée par Yale University publiée sur le serveur de préimpression bioRxiv, les chercheurs ont utilisé le séquençage d'ARN unicellulaire pour apprendre comment SARS-CoV-2 interagit avec une cellule hôte. Ces derniers ont utilisé le séquençage d'ARN unicellulaire de cellules épithéliales bronchiques humaines (HBEC) infectées pour déterminer comment le virus infecte et altère les cellules saines.

Les chercheurs ont identifié les cellules ciliées comme la principale cible de l'infection par le SRAS-CoV-2. L'épithélium bronchique agit comme une barrière protectrice contre les allergènes et les pathogènes. Cilia élimine le mucus et les autres particules des voies respiratoires.

Pour l'étude, les chercheurs ont infecté des HBEC dans une interface air-liquide avec SARS-CoV-2. Pendant trois jours, ils ont utilisé le séquençage d'ARN unicellulaire pour identifier les signatures de la dynamique de l'infection telles que le nombre de cellules infectées à travers les types de cellules et observer si le SRAS-CoV-2 a activé une réponse immunitaire dans les cellules infectées. Les chercheurs ont utilisé des algorithmes avancés pour développer des hypothèses de travail.

Les chercheurs ont utilisé la microscopie électronique pour en savoir plus sur la base structurelle du virus et des cellules cibles. Ces observations fournissent des informations sur l'interaction hôte-virus pour mesurer le tropisme cellulaire du SRAS-CoV-2, ou la capacité du virus à infecter différents types de cellules, comme identifié par les algorithmes. Après trois jours, des milliers de cellules en culture ont été infectées. Les chercheurs ont analysé les données des cellules infectées avec les cellules voisines voisines. Ils ont observé que les cellules ciliées représentaient 83% des cellules infectées. Ces cellules ont été la première et principale source d'infection tout au long de l'étude. Le virus ciblait également d'autres types de cellules épithéliales, notamment les cellules basales et club. Le gobelet, les cellules neuroendocrines, les touffes et les ionocytes étaient moins susceptibles d'être infectés.

Les signatures des gènes ont révélé une réponse immunitaire innée associée à une protéine appelée Interleukine 6 (IL-6). L'analyse a également montré un changement dans les transcrits viraux polyadénylés. Enfin, les cellules de spectateurs (non infectées) ont également montré une réponse immunitaire, probablement due aux signaux des cellules infectées. Tirant de dizaines de milliers de gènes, les algorithmes localisent les différences génétiques entre les cellules infectées et non infectées.

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