3D deconvolution of human skin immune architecture with Multiplex Annotated Tissue Imaging System.

Routine clinical assays, such as conventional immunohistochemistry, often fail to resolve the regional heterogeneity of complex inflammatory skin conditions. We introduce MANTIS (Multiplex Annotated Tissue Imaging System), a flexible analytic pipeline compatible with routine practice, specifically designed for spatially resolved immune phenotyping of the skin in experimental or clinical samples. On the basis of phenotype attribution matrices coupled to α-shape algorithms, MANTIS projects a representative digital immune landscape while enabling automated detection of major inflammatory clusters and concomitant single-cell data quantification of biomarkers. We observed that severe pathological lesions from systemic lupus erythematosus, Kawasaki syndrome, or COVID-19-associated skin manifestations share common quantitative immune features while displaying a nonrandom distribution of cells with the formation of disease-specific dermal immune structures. Given its accuracy and flexibility, MANTIS is designed to solve the spatial organization of complex immune environments to better apprehend the pathophysiology of skin manifestations.

Développement d’une méthode d’imagerie multiplexée de la peau : application aux lésions cutanées contemporaines de la COVID-19

Introduction L’histologie standard et l’immunohistochimie sont les outils classiquement utilisés dans le diagnostic des dermatoses inflammatoires mais ne permettent pas une étude exhaustive du tissu. D’autres méthodes, telles que le séquençage d’ARN en cellule unique, fournissent des données quantitatives, mais nécessitent une dissociation tissulaire complète à l’origine d’une perte de l’information cruciale concernant l’organisation tissulaire. Matériel et méthodes Nous avons mis au point une technique d’imagerie analytique capable d’exploiter de multiples données de fluorescence, appelée « Unbiased cLustering of specTRal emissiON » (ULTRON). Elle permet de capturer de nombreux paramètres cellulaires, tout en préservant leur localisation spatiale à partir de coupes de peau. ULTRON permet d’acquérir jusqu’à 12 marqueurs simultanément au moyen d’un microscope confocal conventionnel. Dans un second temps, les données acquises sont traitées par des techniques poussées de modélisation informatique associées à du « machine-learning » et analysées de manière quantitative. Cette approche permet une identification automatique des sous-populations immunitaires et la conception d’une carte numérique du tissu, chaque sous-population étant associée à ses coordonnées spatiales précises sur l’image d’origine. Elle permet ainsi l’analyse exhaustive de la distribution, du phénotype, de la localisation des cellules immunitaires et de leur rapport entre elles et avec les éléments structuraux (résolution : 200nm). Trois panels d’anticorps spécifiques ont été validés. Résultats Le contexte sanitaire nous a conduit à observer avec intérêt l’apparition de cas de pseudo-engelures (et autres dermatoses) secondaires à l’infection par le SARS-CoV-2, chez des patients le plus souvent jeunes et très peu symptomatiques sur le plan respiratoire. Nous avons mené une étude multicentrique des biopsies cutanées réalisées en routine chez des patients ayant présenté des pseudo-engelures (n=15). Des patients contrôles, atteints de lupus engelures (n=5) ont également été étudiés. La technologie ULTRON a permis d’établir une signature immunitaire dans cette pathologie dermatologique émergente. Discussion Au-delà du développement d’une technique d’imagerie de pointe, ces travaux ont permis la caractérisation de populations immunitaires spécifiquement enrichies au cours des pseudo-engelures contemporaines de la COVID-19 et cela dans leur environnement tissulaire préservé.