Transcriptomique à résolution spatiale pour le décryptage des réseaux de régulation génique dans le développement et la maladie

Notre équipe s'intéresse depuis longtemps à l'identification des ensembles de gènes spécifiques nécessaires à la formation d'un embryon sain, en partant du principe que des perturbations dans ces gènes entraveront le développement normal, entraînant des défauts anatomiques. Des milliers de gènes sont exprimés dans un organe donné à un moment donné du développement. Mais lesquels de ces gènes sont essentiels à la formation d'un organe spécifique et jouent un rôle important dans les défauts congénitaux ?
Pour répondre à cette question, nous avons utilisé une batterie de technologies basées sur le transcriptome à résolution spatiale, allant du séquençage spatial de l'ARN, du Tomo-seq, de la transcriptomique spatiale Visium et de la ST-Omics, afin de découvrir de nouveaux déterminants spatiaux du développement des organes et des maladies. Nous avons généré la première carte spatialement résolue du cœur murin (https://3d-cardiomics.erc.monash.edu/) et identifié des groupes de synexpression exprimés dans des régions distinctes du cœur, ce qui a révélé de nouveaux domaines anatomiques d'expression coordonnée.

Je décrirai ici notre parcours spatial, depuis des idées surprenantes dans l'évaluation comparative des outils émergents pour l'analyse des données transcriptomiques spatiales, l'exploration des données transcriptomiques spatiales dans le contexte des maladies infantiles jusqu'au développement d'outils de visualisation des données spatiales dans la réalité virtuelle à l'aide de notre logiciel VR-Omics (https://ramialison-lab.github.io/pages/vromics.html). Dans l'ensemble, ces pipelines permettent de découvrir de manière impartiale de nouveaux déterminants génétiques des réseaux de régulation des gènes du développement et aident à comprendre l'étiologie des maladies congénitales.