Αnalysis by DΝΑ barcοding οf the heterοgeneοus respοnse tο anticancer drugs by different subpοpulatiοns οf lung cancer cells;Analysis by DNA barcoding of the heterogeneous response to anticancer drugs by different subpopulations of lung cancer cells

Cancer is a dynamic disease, characterized by the co-existence of multiple subpopulations of tumor cells that can evolve in response to environmental changes.

This intratumor heterogeneity has dramatic consequences, not only for cancer progression and metastatic spread, but also for treatment.

Specific tyrosine kinase inhibitors are effective against non-small cell lung cancers harboring activating mutations of the epidermal growth factor receptor (EGFR), but the response is not durable, and cure remains elusive because of the inevitable development of acquired resistance.

During therapeutic intervention, small subpopulations of resistant or tolerant cells are selected by virtue of their higher fitness, ultimately resulting in tumor relapse.In this study, we used cellular barcoding to label several thousand populations of PC9 NSCLC cells and monitor their clonal dynamics in response to anti-cancer therapies.

Our results revealed that some clones display a specific and predetermined response to treatment, indicating that cells that are primed to behave as tolerant or highly sensitive pre-exist in the original mass population.

We extended these findings and showed that each type of anti-cancer drugs exerts a characteristic effect on the clonal architecture of the cell population, resulting in a specific barcode pattern that can be used as a signature to compare different compounds and investigate their mechanism of action.

We have generated barcode profiles from 87 drugs targeting various pathways and used it to predict the mechanism of action of a new compound that can specifically inhibit NSCLC cell growth.In the last part of the thesis, we took advantage of CRISPR/Cas9 technology to devise Barcode-Tracker, a new strategy to identify and isolate clones of interest from a mass population based on the recognition of a specific genetic barcode.

Contrary to other approaches, Barcode-Tracker doesn’t involve drug selection of the cells and it can be used to sort clones according to their intrinsic capacity to behave in a particular manner in the presence of treatment, thus mimicking the response of a therapy-naïve tumor.

By providing a better understanding of how treatment can shape clonal evolution, our studies should help to improve therapeutic strategies for NSCLC patients ; Le cancer est une maladie évolutive, caractérisée par l’existence d’un mélange complexe de plusieurs sous-populations cellulaires qui peuvent évoluer en réponse aux conditions environnementales.

Cette hétérogénéité intratumorale a des conséquences extrêmement importantes, non seulement sur la progression tumorale, les métastases, mais aussi sur l’efficacité des traitements.

Le cancer bronchique non à petites cellules (CBNPC) avec mutations activatrices de l’Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) est traité avec des inhibiteurs spécifiques de ce récepteur.

Malheureusement, après une réponse favorable de plusieurs mois, ces tumeurs presque invariablement développent une résistance à ces médicaments.

Au cours des traitements, des sous-populations de cellules résistantes ou tolérantes sont sélectionnées et vont émerger pour conduire à une rechute de la tumeur.Dans cette étude, nous avons utilisé une approche d’étiquetage cellulaire pour marquer plusieurs milliers de populations de cellules PC9 de CBNPC avec des codes-barres génétiques et suivre leur évolution clonale en réponse aux thérapies anticancéreuses.

Nos résultats ont révélé que certains clones présentent une réponse spécifique et prédéterminée en fonction du traitement, ce qui indique que le phénotype tolérant ou encore hautement sensible représente une propriété intrinsèque de certaines cellules qui préexistent au sein de la population cellulaire initiale.

Nous avons également montré que chaque type de médicament anticancéreux exerce un effet caractéristique sur l'architecture clonale de la population cellulaire, ce qui entraîne un profil de code-barres spécifique qui peut être utilisé comme signature pour comparer différents composés et étudier leurs mécanismes d'action.

Nous avons généré une collection de profils de codes-barres à partir de 87 composés connus, agissant sur des processus cellulaires différents, et les avons utilisés pour identifier le mécanisme d'action d’une nouvelle molécule capable d'inhiber spécifiquement la croissance des cellules de CBNPC.Dans la dernière partie de la thèse, grâce à la technologie CRISPR/Cas9, nous avons développé Barcode-Tracker, une nouvelle stratégie pour identifier et isoler des clones d'intérêt à partir d’une population de cellules tumorales, basée sur la reconnaissance d'un code-barres génétique spécifique.

Contrairement à d'autres approches, Barcode-Tracker n'utilise pas d’inhibiteur pour sélectioner des cellules, et peut être utilisé pour purifier les clones selon leur capacité intrinsèque à se comporter d'une manière particulière en présence d'un traitement, imitant ainsi la réponse d'une tumeur naïve.

Avec une meilleure compréhension de la manière dont le traitement anticancéreux peut affecter l’évolution tumorale, ces études devraient permettre une amélioration des stratégies thérapeutiques pour les patients atteints de CBNPC