Analyse bioinformatique intégrative de l'hétérogénéité intratumorale génétique dans le neuroblastome à un niveau cellule unique

par Jaydutt Bhalshankar

Projet de thèse en Aspects moléculaires et cellulaires de la biologie

Sous la direction de Gudrun Schleiermacher et de Andreï Zinovyev.

Thèses en préparation à l'Université Paris sciences et lettres , dans le cadre de École doctorale Cancérologie, Biologie, Médecine, Santé , en partenariat avec Cancer, Hétérogénéité, Instabilité et Plasticité (laboratoire) , Diversité et Plasticité des tumeurs de l'enfant (DePiCT) (equipe de recherche) et de Institut Curie (établissement opérateur d'inscription) depuis le 17-10-2019 .


  • Résumé

    La caractérisation moléculaire des cancers pédiatriques est une étape importante pour comprendre les mécanismes d'origine de ces cancers et pour identifier des cibles thérapeutiques. Alors qu'un cancer est composé de plusieurs cellules tumorales d'origine commune, nous avons récemment appris que ces cellules ne se ressemblaient pas, avec l'existence de différents clones de cellules définis par des altérations génétiques distinctes. Ces clones jouent un rôle important dans la résistance et l'évasion des traitements. Les progrès technologiques récents rendent maintenant l'analyse monocellulaire réalisable, des approches à ADNs monocellulaire et plus récemment même à ADN monocellulaire ayant été appliquées aux échantillons de tumeurs. Une telle approche est particulièrement pertinente dans le neuroblastome (NB), un cancer infantile pour lequel les formes à haut risque sont associées à une survie médiocre. Ce cancer est caractérisé par une hétérogénéité clinique et génétique importante et des études antérieures ont mis en évidence l'importance de l'hétérogénéité spatiale et temporelle ainsi que du rôle de l'évolution clonale dans la progression tumorale. Cependant, aucune étude antérieure n'a été réalisée au niveau d'une seule cellule. Nous envisageons maintenant d'explorer l'hétérogénéité du NB, en nous concentrant dans l'analyse bioinformatique de l'hétérogénéité génétique des cellules tumorales du NB. Dans le but de caractériser de manière détaillée l'hétérogénéité génétique intra-tumorale, nous explorerons les cellules tumorales à un niveau monocellulaire (SC) en analysant à la fois les altérations génétiques et les modèles d'expression dans des SC tumoraux individuels, afin de déterminer des modèles distincts associés les uns aux autres dans chaque cellule, et pour effectuer une reconstruction de la phylogénétique du neuroblastome. Pour cela, nous prévoyons d'utiliser les données du séquençage de l'ARN et de l'ADN SC, en étudiant des échantillons de patients (tumeur primitive / moelle osseuse et une lignée germinale en paire) et des échantillons de modèles PDX. Les données bioinformatiques sont générées sur la base de techniques déjà établies, avec des cellules uniques isolées à partir d'échantillons différents et soumises à un séquençage cellulaire unique en utilisant la technologie 10xGenomics Chromium Single Cell, visant à capturer et analyser 1000 à 3000 cellules par échantillon. Les résultats individuels seront comparés à l'analyse globale de la tumeur, en se concentrant sur les altérations spécifiques des cellules tumorales. Nous appliquerons des outils bioinformatiques et développerons d'autres outils bioinformatiques pour décrire des populations distinctes de cellules tumorales, en reliant les modèles génétiques aux modèles d'expression. Nous tenterons d'établir si des mutations spécifiques s'excluent mutuellement ou se produisent de manière séquentielle dans les mêmes sous-clones cellulaires. De plus, la comparaison de la SC des tumeurs primitives par rapport aux sites métastatiques mettra en évidence les mécanismes conduisant à la propagation métastatique. Comprendre les caractéristiques du SC sera important en ce qui concerne les approches thérapeutiques pour les patients atteints d'un NB, en aidant à identifier de nouvelles combinaisons de traitements thérapeutiques ciblant des sous-clones spécifiques.

  • Titre traduit

    PDX, allele and haplotype specific copy number, phylogeny, clonal evolution


  • Résumé

    The molecular characterization of pediatric cancers is an important step both to understand the mechanisms of origin of these cancers, and to identify therapeutic targets. While a cancer is made up of multiple tumor cells of a common origin, we recently learned that these cells are not alike, with the existence of different cell clones that are defined by distinct genetic alterations. These clones play an important role in resistance and escape to treatments. Recent technological advance now render single cell analysis feasible, with both single cell RNAseq and more recently even single cell DNA approaches having been applied to tumor samples. Such an approach is particularly relevant in neuroblastoma (NB), a childhood cancer for which high-risk forms are associated with poor survival. This cancer is characterized by significant clinical and genetic heterogeneity, and previous studies have highlighted the importance of both spatial and temporal heterogeneity as well as the role of clonal evolution in tumor progression. However, no previous studies have been performed at a single cell level. We now plan to explore heterogeneity of NB, focusing in this project on the bioinformatics analysis of genetic heterogeneity of NB tumor cells. Aiming for a detailed characterization of genetic intra-tumor heterogeneity, we will explore tumor cells at a single cell (SC) level by analyzing both genetic alterations and expression patterns in individual tumor SCs, for determination of distinct patterns associated with one another in each cell and for reconstruction of NB phylogenetics. For this we plan to use data from SC RNA and DNA sequencing in NB, studying patient samples (primary tumor/bone marrow and paired germline) and samples from PDX models. Bioinformatics data are generated based on already established techniques, with single cells isolated from different samples and subjected to single cell sequencing using the 10xGenomics Chromium Single Cell technology, aiming for a capture and analysis of 1000 – 3000 cells per sample. Individual results will be compared to the bulk tumor analysis, focusing on tumor cells specific alterations. We will apply bioinformatics tools and develop further bioinformatics tools to describe distinct tumor cell populations, linking genetic patterns to expression patterns. We will seek to establish whether specific mutations are mutually exclusive or occur sequentially in the same cellular subclones. Furthermore, the comparison of SC from the primary tumor versus metastatic sites will highlight mechanisms leading to metastatic spread. Understanding SC characteristics will be of importance with regards to therapeutical approaches for NB patients, by helping to identify new therapeutic treatment combinations targeting specific subclones.