Actualité de l'ENS de Lyon

Le stade auquel les cellules T CD8 mémoires divergent après une infection virale reste discuté. Ces cellules sont essentielles pour une protection efficace de l’individu lors d’une infection ultérieure. L'identification de l'étape à laquelle elles sont générées peut impacter les choix stratégiques pour la modulation de leur génération dans un but thérapeutique. Les résultats publiés dans la revue iScience permettent de reconstruire leur trajectoire à partir de données de transcriptomique en cellule unique en utilisant des outils de machine learning.

Les lymphocytes T CD8 sont des cellules immunitaires dites tueuses jouant un rôle essentiel dans la lutte contre les pathogènes viraux émergents. Les cellules T naïves n’ayant jamais été activées, se différencient en cellules effectrices suite à la rencontre du pathogène. Elles acquièrent ainsi des fonctions effectrices leur permettant d’éliminer les cellules infectées. Après l’infection virale ou une vaccination, une partie de ces cellules activées se différencient en lymphocytes T CD8 mémoires. La génération de ces cellules mémoires spécifiques d'un pathogène, est d'une importance cruciale puisqu’elles vont conférer une protection efficace et durable à leur hôte en cas de réinfection par le même pathogène.

Lors de la primo-infection, l’ontogénie des cellules CD8 mémoires reste controversée. Certaines études suggèrent une bifurcation précoce de ces cellules avant l’acquisition des fonctions effectrices. D’autres résultats suggèrent une bifurcation plus tardive accompagnée par une dédifférenciation des cellules effectrices en cellules mémoires.

Afin de découvrir les différentes trajectoires suivies par les lymphocytes T CD8 naïfs pour se différencier en cellules mémoires, les scientifiques ont utilisé de nouveaux outils informatiques d'inférence et d’analyse de trajectoires. Ces méthodes d’inférence visent à aligner les cellules le long des trajectoires de développement, permettant aux scientifiques d'avoir un aperçu des processus biologiques dynamiques tels que la différenciation cellulaire. L’objectif était de mieux caractériser la dynamique d’apparition des précurseurs de cellules mémoires au cours d’une primo-infection virale.

Cette étude utilise des approches à la fois qualitatives et quantitatives appliquées à des données de transcriptomiques en cellule unique collectée à différent temps au cours d’une primo-infection par le virus de la chorioméningite lymphocytaire chez la souris. A l’aide de nouveaux outils bio-informatiques permettant d’organiser les cellules en fonction de leur transcriptome, les scientifiques ont pu définir la trajectoire de différenciation des cellules naïves en cellules effectrices. Les données collectées indiquent que la génération des précurseurs de cellules mémoires est un phénomène continu qui accompagne la phase de prolifération induite par la primo-infection, le nombre de cellules générées augmentant avec le temps. De plus, elles montrent que les cellules générées tardivement acquièrent davantage de fonctions effectrices que les cellules précoces. Ces résultats in silico ont été ensuite validés in vivo chez la souris infectée par le virus de la vaccine. L’analyse numérique indique que la grande majorité des cellules mémoires est générée plus tardivement à partir de cellules qui se sont largement divisées. 

Ce travail réconcilie les modèles contradictoires précédemment proposés en ajoutant cette compréhension numérique de la génération de lymphocytes T CD8 mémoire en réponse à une infection virale aiguë. Outre l’intérêt du modèle proposé, l'identification de l'étape à laquelle les lymphocytes T mémoires sont générés peut avoir un impact considérable sur les choix stratégiques effectués afin de moduler leur génération dans un but thérapeutique.

Illustration et figure : © Margaux Prieux et Jacqueline Marvel

Référence : CD8 memory precursor cell generation is a continuous process. Todorov H, Prieux M, Laubreton D, Bouvier M, Wang S, de Bernard S, Arpin C, Cannoodt R, Saelens W, Bonnaffoux A, Gandrillon O, Crauste F, Saeys Y, Marvel J. iScience. 16 septembre 2022.
DOI : 10.1016/j.isci.2022.104927