UN Une seule mutation dans le génome d’une personne peut faire la différence entre la santé et la maladie. Grâce à l’édition de bases, les chercheurs peuvent recréer ces mutations en laboratoire pour étudier comment les changements génétiques dérèglent les cellules. Mais les fondements génétiques des maladies complexes impliquent de multiples mutations, et les stratégies actuelles d’édition de bases sont insuffisantes.
« Nous pensons qu’il est vraiment important de caractériser fonctionnellement des combinaisons spécifiques de mutations », a déclaré Alexis Komorchimiste à l’Université de Californie à San Diego. « Nous avons besoin d’outils pour pouvoir multiplexer. »
Malheureusement, le multiplexage n’est pas aussi simple que de rassembler plusieurs ensembles d’éditeurs de base, surtout si les chercheurs veulent effectuer différents types de modifications en même temps : par exemple, transformer une cytosine en thymine à une position et une adénine en guanine à une autre position.
Le mécanisme est complexe et comprend à la fois une enzyme pour effectuer la modification souhaitée de la base et un ARN guide pour orienter le complexe vers le site correct du génome. Mais, lorsque plusieurs éditeurs de base sont en jeu en même temps, l’ARN guide destiné à l’un des éditeurs de base peut interagir avec les composants de l’autre éditeur de base, conduisant le mauvais complexe enzymatique vers son site cible et créant le mauvais type de modification à ce site.
Pour résoudre ce problème, l’équipe de Komor a développé quatre nouveaux éditeur de base orthogonale multiplexé (MOBE) systèmes qui permettent aux chercheurs d’effectuer plusieurs types de modifications en même temps sans craindre de diaphonie entre les machines pour chaque modification.1 Les systèmes, publiés dans Biotechnologie de la natureouvre la porte à la construction de modèles pour étudier des maladies génétiques complexes provoquées par de multiples mutations.
Les chercheurs ont exploité des paires complémentaires de molécules d’ARN et de protéines, appelées aptamères et protéines d’enveloppe, qui se lient sélectivement les unes aux autres. En incorporant l’aptamère d’ARN dans l’ARN guide et la protéine d’enveloppe dans le complexe protéique éditeur de base correspondant, ils ont forcé les paires correctes d’ARN guide et d’éditeur de base à travailler ensemble et à minimiser les appariements incorrects.
« Lorsque nous avons eu l’idée, c’était une idée très simple, en théorie », a déclaré Komor. « Le faire fonctionner et réaliser toute l’ingénierie protéique a été un effort herculéen. »
Quinn Cowanun biochimiste du laboratoire de Komor qui a dirigé les travaux, a testé des centaines de configurations différentes des composants ARN et protéiques jusqu’à ce qu’il trouve l’approche optimale pour maximiser la spécificité des modifications et minimiser la diaphonie, où un éditeur de base effectue sa modification à la position cible de l’autre éditeur. En règle générale, lorsque l’on combine des éditeurs de base qui ciblent les adénines et les cytosines, le taux de diaphonie est de 30 %. Mais avec MOBE, la diaphonie est tombée à 5 %. Jusqu’à un quart des cellules se sont retrouvées avec la bonne paire de modifications.
« Je vois beaucoup d’utilité ici avec cette plateforme », a déclaré Krishanu Sahaingénieur biomédical à l’université du Wisconsin-Madison, qui n’a pas participé à cette étude. « Ce qui est passionnant dans la stratégie développée par cette équipe, c’est sa modularité. » Le système peut être utilisé pour de nombreux types d’éditeurs de base différents, et même être peaufiné en modifiant la façon dont les différents composants sont liés entre eux. Saha note également que cette modularité pourrait faciliter la distribution aux cellules par rapport à d’autres éditeurs multiplexés plus volumineux.
Alors que certains membres de l’équipe de Komor améliorent les performances des enzymes d’édition de base, d’autres utilisent le système pour créer des modèles génétiques de maladies complexes en modifiant plusieurs mutations sous-jacentes dans des lignées cellulaires. Par exemple, dans le cadre de l’étude, les chercheurs ont utilisé MOBE pour modifier les paires de mutations qui causent le syndrome de Kallmann, un trouble hormonal, et l’anencéphalie, un trouble neural, dans des lignées cellulaires. Ils ont ensuite pu étudier comment ces mutations affectaient les caractéristiques des cellules, telles que leurs profils transcriptionnels ou leur morphologie.
Saha est optimiste quant aux applications potentielles de la MOBE dans ses propres travaux de création de thérapies cellulaires. Certaines mutations peuvent rendre les cellules T plus efficaces pour l’immunothérapie, par exemple, et avec la MOBE, les chercheurs peuvent effectuer de vastes criblages de nombreuses combinaisons de mutations pour voir lesquelles produisent les cellules T les plus prometteuses sur le plan thérapeutique.
« Pour moi, élargir le champ d’application de la modélisation des maladies et de l’ingénierie cellulaire est extrêmement enthousiasmant », a déclaré Saha. « Cela permettrait de porter l’application de ces outils d’écriture du génome à un autre niveau. »
Référence
1. Cowan QT, et al. Développement de systèmes d’éditeurs de bases orthogonales multiplexés (MOBE). Nat Biotechnologie. 2024.
