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La mesure des profils d’expression génique des cellules simples a démontré une hétérogénéité phénotypique étendue dans un tissu. Cette complexité a compliqué notre compréhension des réseaux biologiques qui régissent la fonction tissulaire. Notre groupe et d’autres ont exploré ce phénomène dans de nombreux tissus et conditions1,2,3,4,5,6. Ces expériences suggèrent non seulement que la régulation des réseaux d’expression génique sous-tend une telle hétérogénéité, mais aussi que la résolution à cellule unique révèle une complexité dans la fonction tissulaire que la résolution au niveau tissulaire ne parvient pas à apprécier. En effet, une petite minorité de cellules peut répondre à une condition ou un défi spécifique, mais l’impact de ces cellules sur la physiologie globale peut être considérable. En outre, une approche de biologie du système qui applique des méthodes multivariées à des jeux de données de haute dimension provenant de plusieurs types de cellules et tissus peut élucider les effets de traitement à l’échelle du système.
Nous combinons LCM et microfluidique RT-qPCR pour obtenir de tels ensembles de données. Nous adoptons cette approche ici en contraste avec la collecte de cellules individuelles via le tri cellulaire activé par fluorescence (FACS) et en utilisant le séquençage de l’ARN (ARN-seq) pour mesurer leur transcriptome. L’avantage de LCM par rapport à FACS est que la spécificité anatomique exacte des cellules simples peut être documentée avec LCM, relativement et absolument. En outre, alors que l’ARN-seq peut mesurer plus de fonctionnalités que RT-qPCR, microfluidique RT-qPCR est moins cher et a une sensibilité plus élevée et la spécificité7.
Dans cette expérience représentative, nous avons étudié les effets de la dépendance aux opioïdes et le sevrage opioïde naltrexone-précipité sur le rat neuronal, microglia, et l’expression de gène d’astrocyte dans le noyau central de l’amygdale (CeA) et l’abondance de microflora intestinale4. Quatre groupes de traitement ont été analysés : 1) Placebo, 2) Morphine, 3) Naltrexone, et 4) Retrait(figure 1). Nous avons constaté que la dépendance aux opioïdes n’altait pas considérablement l’expression des gènes, mais que le sevrage des opioïdes incitait l’expression de gènes inflammatoires, Tnf en particulier. Les astrocytes étaient le type de cellule le plus affecté. Le microbiome intestinal a été profondément affecté par le sevrage des opioïdes comme indiqué par une diminution du rapport Firmicutes à Bacteroides, qui est un marqueur établi de dysbiose intestinale8,9.