Les multiomiques sont la prochaine étape en biotechnologie

La révolution génomique

La plupart des progrès en médecine et même en agriculture au cours des deux dernières décennies reposent sur la révolution génomique. En connaissant la composition génétique des organismes vivants, les scientifiques peuvent identifier de nouvelles cibles pour les thérapies, de nouvelles façons d’optimiser la production de matériaux précieux, et même commencer à modifier le génome lui‑même, grâce à l’édition génétique. Cela devient désormais une grande affaire, avec la première thérapie d’édition génétique approuvée (Casgevy) affichant un prix de 2,2 M$.

Ce qui a alimenté cette révolution, c’est la compréhension beaucoup plus approfondie des processus biologiques rendue possible par le séquençage du génome. Cependant, le génome reste un jeu de données assez brut. C’est un peu comme un dictionnaire complet, avec l’« orthographe » exacte de chaque protéine dans une cellule. Mais une cellule vivante ressemble davantage à un roman complet, où la façon dont les « mots » (l’ARN et les protéines) sont disposés est bien plus pertinente.

De la génomique à la multiomique

La complexité même d’une cellule unique, et encore plus d’un corps humain complet, explique pourquoi des méthodes analytiques plus avancées que la génomique sont nécessaires. Et il en existe de nombreuses :

• Transcriptomique: l’analyse de l’ARNm.
• Protéomique: l’analyse des protéines, y compris la modification des protéines par des sucres (« post‑traductionnelle »).
• Métabolomique: l’analyse des composés chimiques et du métabolisme.
• Épigénomique: la modification du génome sans affecter la séquence génétique, ou « épigénétique ».
• Microbiomique: l’analyse de tous les microbes vivant à l’intérieur ou sur le corps.
• Multiomique à cellule unique: l’analyse multiomique sur des cellules individuelles.
• Biologie spatiale: l’analyse en 3D de la localisation d’ARNm, de protéines ou de cellules spécifiques.

Ces méthodes analytiques sont souvent plusieurs ordres de grandeur plus complexes que la génomique « simple ». Chacune peut et devrait idéalement être combinée avec les autres afin d’offrir une meilleure vision de la véritable complexité d’un organisme vivant.
Lorsqu’elles sont combinées, elles permettent des analyses « multiomiques ». multiomiques.

Une explosion de données multiomiques

Protéomique

La capacité d’analyse des protéines a augmenté de plusieurs ordres de grandeur en l’espace d’une seule décennie.

Comme le montre ce graphique d’ARK Invest (échelle logarithmique), des centaines de milliers de protéines peuvent désormais être analysées en une heure, les méthodes protéomiques pouvant distinguer jusqu’à 10 000 protéines par échantillon. Le coût par échantillon a également diminué régulièrement, passant de 1 000 $ en 2011 à seulement 100 $ en 2023, soit une baisse de 23 % par an.

Source: ARK Invest

Cela a radicalement accéléré la découverte de biomarqueurs du cancer et le développement de thérapies de précision, un sujet que nous avons étudié en profondeur dans “Treating the Untreatable with Precision Therapies – A $4 trillion Opportunity?“.

Transcriptomique

Les ARNm constituent le « manuel d’instructions » du « dictionnaire » génomique. La forme et la quantité d’ARNm déterminent réellement la façon dont le gène est exprimé et utilisé dans la cellule.

Le problème des premières approches de transcriptomique était qu’elles devaient analyser au moins des milliers de cellules simultanément, voire des millions. Cela efface tous les détails des variations d’ARNm qui étaient temporaires ou trop localisées.

Cela a changé avec la possibilité d’analyser l’ARNm au niveau de la cellule individuelle, révolutionnant notre compréhension du cancer. Grâce à cela, nous pouvons identifier exactement quel gène est responsable du cancer et quel sous‑type de cellule en est réellement à l’origine.

Source: ARK Invest

Autres -Omics

Bien que plus récentes, les autres méthodes analytiques sont tout aussi prometteuses.

Biologie spatiale permet l’analyse de cellules individuelles et la façon dont différentes cellules ainsi que l’ARN ou les protéines interagissent entre elles. En temps réel si nécessaire. Cela ouvre des domaines de recherche scientifique entièrement nouveaux, sujet que nous avons approfondi dans notre article “Spatial Biology: Nanostring vs. 10x Genomics”.

Microbiomique rend possible l’utilisation des bactéries de notre intestin ou de notre peau pour de nouvelles méthodes thérapeutiques. Par exemple, le trouble du spectre autistique a récemment été lié au microbiome intestinal. Ce qui concorde avec “studies demonstrating long-term benefits on autism symptoms and gut microbiota through microbiota transfer therapy”.

Épigénomique pourrait devenir la prochaine étape des thérapies de précision, avec la possibilité d’ajuster finement l’expression génique des cellules cancéreuses, par exemple.

Source: National Library of Medicine

« Rajeunissement épigénétique » est également une possibilité pour inverser le vieillissement, l’une des méthodes abordées dans notre article “Aging is a Part of Life – That Doesn’t Mean We Can’t Put Up a Fight“.

IA pour aider à traiter les données multiomiques

Le résultat de la baisse des coûts et de l’augmentation de la capacité d’analyse multiomique est un flot de données jamais vu auparavant. Il devient rapidement impossible pour un chercheur de filtrer manuellement ces données afin de trouver les points pertinents.

Heureusement, la révolution multiomique survient alors que l’IA devient de plus en plus performante.

L’IA, l’apprentissage automatique (IA/ML) et l’automatisation alimentent déjà la découverte de médicaments. Cela devrait à lui seul réduire considérablement le coût de la découverte de médicaments, grâce au criblage par IA des bibliothèques de médicaments existants et potentiels, et à la prédiction du résultat probable « in‑silico ». Cela pourrait à lui seul faire croître le secteur des thérapies de précision à un taux de croissance annuel composé de 26 % au cours des sept prochaines années, passant d’environ 820 milliards de dollars en 2023 à environ 4,5 trillions de dollars en 2030.

Source: ARK Invest

Mais la découverte de médicaments n’est que la première étape. L’IA peut également être utilisée pour prédire les propriétés chimiques de nouvelles molécules ou protéines, comme l’outil d’IA « Distributional Graphormer » de Microsoft.

Source: Microsoft

L’IA peut également prédire si une molécule sera toxique sans avoir à la tester sur des cellules vivantes ou des animaux. Elle peut être combinée à l’automatisation pour réaliser des expériences à grande échelle, y compris des simulations « Organ‑on‑a‑chip », ou des expériences automatisées (manipulation liquide automatisée, « invivomics », ou microsynthèse).

Enfin, l’intégration des IA et des technologies de l’information pourrait améliorer la conception des essais cliniques, avec des essais plus adaptatifs, un suivi accru des biomarqueurs, voire des essais décentralisés.

Source: ARK Invest

Actions multiomiques

1. Pacific Bioscience (PacBio)

Créée quelques années après le leader de l’industrie du séquençage génomique, Illumina, PacBio est depuis le plus petit acteur du séquençage génomique. Malgré sa taille plus modeste, l’équipement de l’entreprise est resté au plus haut niveau de performance.

8^e plus grande participation de l’ARK Genomic Revolution ETF.

PacBio a récemment acquis Omniome en 2021, lui conférant un avantage en précision pour la lecture de séquences génétiques très longues ou courtes. Cet avantage a été renforcé par l’acquisition ultérieure d’Apton pour 110 M$ en août 2023, qui était également spécialisée dans la lecture courte à haut débit (SR‑HI).

Source: PacBio

Les systèmes Onso de PacBio commencent maintenant à être expédiés aux clients, et leur lancement a été décrit par l’entreprise comme le « meilleur départ de l’histoire de PacBio ». Ils se spécialiseront dans les séquences courtes, tandis que le système Revio HiFi pourra lire des séquences longues et fonctionner 24 h/24, permettant de lire 1 300 génomes humains complets par an (environ 4 par jour). Plus tard, le Revio HiFi sera remplacé par le système HT SBB, qui intégrera probablement la technologie Apton.

PacBio s’attend à ce que les séquences longues croissent beaucoup plus rapidement que le marché plus large du NGS (séquençage de nouvelle génération) et affirme que ses systèmes sont 10 fois plus précis que la concurrence.

Source: PacBio

Il est intéressant de noter que cela pourrait également réduire le coût total du séquençage du génome. Sans entrer trop dans les détails techniques, les courtes séquences doivent être réassemblées en un tout complet. Ainsi, un génome à lecture courte à 500 $ peut rapidement nécessiter des analyses supplémentaires coûtant au total 1 500 $ pour être réellement utile en tant qu’outil de diagnostic.

Ainsi, une analyse de séquence longue Revio à 950 $ évite cette étape et s’avère moins chère pour une application diagnostique.

L’accent de PacBio sur l’analyse haute précision / séquence longue devrait lui conférer un avantage dans le domaine du diagnostic pour les prochaines années. La direction de PacBio estime que cela pourrait augmenter la pénétration du marché de l’entreprise en génomique humaine, passant de 5 % à 10 %, et en oncologie (cancer) de 1 % à 5 %.

Alors que PacBio se concentre principalement sur sa concurrence de plusieurs décennies avec Illumina, il pourrait également devoir faire face à Oxford Nanopore sur le marché du diagnostic / séquence longue.

2. 10x Genomics Technology

10x Genomics est un leader en biologie spatiale, qui étudie le génome et le transcriptome en 3D, permettant la visualisation de l’activité des gènes au niveau cellulaire voire intracellulaire.

L’entreprise a été fondée en 2012, avec Serge Saxonov parmi ses fondateurs, directeur de la R&D de la société de tests génomiques personnalisés 23andMe.

12^e plus grande participation de l’ARK Genomic Revolution ETF.

10x Genomics s’est développé en combinant R&D (plus d’un milliard de dollars investis jusqu’à présent) et acquisitions pour s’étendre à de nombreux domaines -omiques différents. Notamment, sa plateforme Visium pour la transcriptomique spatiale des tissus a été obtenue par l’acquisition de Spatial Transcriptomics en 2018.

C’est ainsi que 10x Genomics a acquis sa plateforme Xenium pour la visualisation de cellules individuelles en rachetant Readcoor et Cartana en 2020.

En 2020, elle a également lancé la plateforme Chromium, mise à jour l’année suivante en Chromium X, pour le séquençage d’ARNm à cellule unique.

Grâce à l’acquisition de Tetramer Shop en 2021, 10x Genomics a également lancé BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping) en 2022. Cela permet aux chercheurs d’identifier en détail les composants du système immunitaire. Cela pourrait avoir un impact considérable sur la recherche en immunité et sur les nouvelles maladies.

10x Genomics acquisitions timeline- Source: 10x Genomics

L’entreprise a également remporté en septembre 2023 une victoire décisive contre son principal rival, Nanostring. Nanostring est désormais interdit de vendre ses instruments CosMx Spatial Molecular Imager (SMI) dans la plupart de l’UE pour violation des brevets de 10x Genomics.

Cela a conduit à l’annonce que Nanostring dépose le bilan et explore d’éventuelles ventes en février 2024.

NanoString a accusé 10x Genomics d’engager ses poursuites « dans le but apparent de réduire le paysage concurrentiel des différentes plateformes de biologie spatiale au détriment du bien public »

Dans l’ensemble, 10x Genomics semble être en position d’établir une avance solide sur le marché de la biologie spatiale, incluant la transcriptomique à cellule unique et le mapping d’antigènes.

L’entreprise est encore à ses débuts, assez similaire aux débuts d’Illumina et de Pacific Biosciences. Pour l’instant, la biologie spatiale se limite au monde de la recherche académique et fondamentale. Mais, comme de nombreuses biotechnologies, elle pourrait un jour se généraliser, devenir progressivement un outil médical, puis un test « de routine ». Quoi qu’il en soit, le nombre croissant de machines installées devrait stimuler les ventes de consommables et la croissance des revenus.