Published September 2022 | Version v1
Journal article

Coupling live-cell imaging and in situ isolation of the same single cell to profile the transient states of predicted drug-tolerant cells

Others:
Institut de pharmacologie moléculaire et cellulaire (IPMC) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
Institut de Recherche sur le Cancer et le Vieillissement (IRCAN) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE) ; Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement (INRAE)
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Université Côte d'Azur (UCA)
Interdisciplinary Institute for Artificial Intelligence (3iA Côte d'Azur)
Centre de Lutte contre le Cancer Antoine Lacassagne [Nice] (UNICANCER/CAL) ; UNICANCER-Université Côte d'Azur (UCA)

Description

Cell response variability is a starting point in cancer drug resistance that has been difficult to analyze because the tolerant cell states are short lived. Here, we present fate-seq, an approach to isolate single cells in their transient states of drug sensitivity or tolerance before profiling. The drug response is predicted in live cells, which are laser-captured by microdissection before any drug-induced change can alter their states. This framework enables the identification of the cell-state signatures causing differential cell decisions upon treatment.

Abstract

International audience

Additional details

Created:
February 22, 2023
Modified:
November 22, 2023