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Thèse Année : 2021

Inferring cell-cell interactions from quantitative analysis of microscopy images

Inférence des interactions cellule-cellule à partir de l’analyse quantitative d'images de microscopie

Résumé

In his prescient article “More is different”, P. W. Anderson counters the reductionist argument by highlighting the crucial role of emergent properties in science. This is particularly true in biology, where complex macroscopic behaviours stem from communication and interaction loops between much simpler elements. As an illustration, I hereby present three different instances in which I developed and used quantitative methods in order to learn new biological processes.For instance, the regulation and eventual rejection of tumours by the immune system is the result of multiple positive and negative regulation networks, influencing both the behaviour of the cancerous and immune cells. To mimic these complex effects in-vitro, I designed a microfluidic assay to challenge melanoma tumour spheroids with multiple T cells and observe the resulting interactions with high spatiotemporal resolution over long (>24h) periods of time. Using advanced image analysis combined with mathematical modelling I demonstrate that a positive feedback loop drives T cell accumulation to the tumour site, leading to enhanced spheroid fragmentation. This study sheds light on the initiation if the immune response at the single cell scale: showing that even the very first contact between T cell and tumour spheroid increases the probability of the next T cell to come to the tumour. It also shows that it is possible to recapitulate complex antagonistic behaviours in-vitro, which paves the way for the elaboration of more sophisticated protocols, involving for example a more complex tumour micro-environment.Many biological processes are the result of complex interactions between cell types, particularly so during development. The foetal liver is the locus of the maturation and expansion of the hematopoietic system, yet little is known about its structure and organisation. New experimental protocols have been recently developed to image this organ and I developed tools to interpret and quantify these data, enabling the construction of a “network twin” of each foetal liver. This method makes it possible to combine the single-cell scale and the organ scale in the analysis, revealing the accumulation of myeloid cells around the blood vessels irrigating the foetal liver at the final stages of organ development. In the future, this technique will make it possible to analyse precisely the environmental niches of cell types of interest in a quantitative manner. This in turn could help us understand the developmental steps of crucial cell types such as hematopoietic stem cells.The interactions between bacteria and their environment is key to understanding the emergence of complex collective behaviours such a biofilm formation. One mechanism of interest is that of rheotaxis, whereby bacterial motion is driven by gradients in the shear stress of the fluid the cells are moving in. I developed a framework to calculate the semi-analytical equations guiding bacteria movement in shear stress. These equations predict behaviours that aren’t observed experimentally, but the discrepancy is solved once rotational diffusion is taken into account. Experimental results are well-fitted by the theoretical prediction: bacteria in droplets segregate asymmetrically when a shear is generated in the media.Although relating to very different topics, these three studies highlight the pertinence of quantitative approaches for understanding complex biological phenomena: biological systems are more than the sum of their constituents.a
Les systèmes biologiques sont bien plus que la somme de leurs constituants. En effet, ils sont souvent caractérisés par des comportements macroscopiques complexes résultant de boucles d'interactions et de rétroactions. Par exemple, la régulation et le rejet éventuel des tumeurs par le système immunitaire est le résultat de multiples réseaux de régulation, influençant à la fois le comportement des cellules cancéreuses et immunitaires. Pour simuler ces effets complexes in-vitro, j'ai conçu une puce microfluidique permettant de confronter des sphéroïdes de mélanome à de multiples cellules T et d'observer les interactions qui en résultent avec une haute résolution spatio-temporelle et sur de longues périodes de temps. En utilisant de l'analyse d'images avancée, combinée à des modèles mathématiques, je démontre qu'une boucle de rétroaction positive conduit l'accumulation de cellules T sur la tumeur, ayant pour conséquence une fragmentation accrue des sphéroïdes. Cette étude met en lumière l'initiation de la réponse immunitaire à l'échelle de la cellule unique : elle montre que même le tout premier contact entre une cellule T et un sphéroïde tumoral augmente la probabilité que la cellule T suivante arrive sur la tumeur. Elle montre également qu'il est possible de récapituler des comportements antagonistes complexes in-vitro, ce qui ouvre la voie à l'élaboration de protocoles plus sophistiqués, impliquant par exemple un micro-environnement tumoral plus complexe.De nombreux processus biologiques sont le résultat d'interactions entre de multiples types de cellules, en particulier au cours du développement. Le foie fœtal est le lieu de la maturation et de l'expansion du système hématopoïétique, mais on sait peu de choses sur sa structure et son organisation. De nouveaux protocoles expérimentaux ont été récemment mis au point pour imager cet organe et j'ai développé des outils pour interpréter et quantifier ces données, permettant la construction d'un "réseau jumeau" de chaque foie fœtal. Cette méthode permet de combiner les échelles unicellulaire et de l'organe dans une seule analyse, révélant l'accumulation de cellules myéloïdes autour des vaisseaux sanguins irriguant le foie fœtal aux derniers stades du développement de l'organe. À l'avenir, cette technique permettra d'analyser précisément les environnements de cellules d'intérêt de manière quantitative. Ceci pourrait à son tour nous aider à comprendre les étapes du développement de types cellulaires cruciaux tels que les cellules souches hématopoïétiques.Les interactions entre les bactéries et leur environnement sont essentielles pour comprendre l'émergence de comportements collectifs complexes tels que la formation de biofilms. Un mécanisme d'intérêt est celui de la rhéotaxie, par lequel le mouvement bactérien est entraîné par les gradients de la contrainte de cisaillement du fluide dans lequel les cellules se déplacent. J'ai développé une méthode pour calculer les équations semi-analytiques guidant le mouvement des bactéries dans la contrainte de cisaillement. Ces équations prédisent des comportements qui ne sont pas observés expérimentalement, mais la divergence est résolue une fois que la diffusion rotationnelle est prise en compte. Les résultats expérimentaux correspondent bien à la prédiction théorique : les bactéries dans les gouttelettes se séparent de manière asymétrique lorsqu'un cisaillement est généré dans le milieu.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03517974 , version 1 (08-01-2022)
tel-03517974 , version 2 (14-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03517974 , version 2

Citer

Gustave Ronteix. Inferring cell-cell interactions from quantitative analysis of microscopy images. Imaging. Institut Polytechnique de Paris, 2021. English. ⟨NNT : 2021IPPAX111⟩. ⟨tel-03517974v2⟩
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