Au-delà de la génétique: exploiter les réseaux biologiques pour découvrir de nouveaux traitements
Comme pour tout organisme vivant, nous sommes définis par nos gènes. Ces derniers contiennent des informations essentielles permettant de construire et de maintenir les cellules d'un organisme, ainsi que de transmettre des traits génétiques à nos descendants, qu'il s'agisse de la couleur des yeux et des cheveux ou de la susceptibilité ou la résistance à une maladie. Mais les gènes ne sont pas la seule source d'informations biologiques. En effet, les protéines, les réseaux métaboliques et les réseaux d'interaction entre gènes et protéines, pour n'en nommer que quelques-uns, peuvent nous renseigner encore davantage. Associées les unes aux autres, ces données pourraient conduire à des progrès décisifs en matière de recherche biomédicale et à la découverte de nouveaux traitements pour diverses maladies. Le projet BIONET («Network topology complements genome as a source of biological information»), financé par l'UE, utilise la théorie des graphes (une branche des mathématiques) pour modéliser les interactions des réseaux biologiques et développer des algorithmes avancés afin d'analyser ces données complexes. Prenons, par exemple, la levure de boulanger. Une seule cellule contient environ 6000 protéines qui génèrent environ 50 000 interactions. Bien que les informations génétiques soient importantes car elles contiennent les traits relatifs à la cellule, ces interactions entre les protéines formant le réseau le sont tout autant car elles indiquent comment fonctionne la cellule. «Tout comme nous construisons des maisons individuelles différentes des écoles ou des centres commerciaux, la sélection naturelle a 'choisi' la structure des réseaux biologiques pour mieux remplir une fonction biologique particulière», explique le Dr Nataša Przulj de l'Imperial College London au Royaume-Uni, qui a reçu une subvention de démarrage du Conseil européen de la recherche (CER) d'une valeur de 1,6 million d'euros pour mener ses travaux dans le cadre du projet BIONET. Le Dr Przulj et ses collègues utilisent les mathématiques avancées, le calcul parallèle et les techniques d'extraction des données pour découvrir des informations enfouies dans la structure des réseaux d'interaction génétique, des réseaux d'interaction protéine-protéine, des réseaux métaboliques, des réseaux de la structure des protéines et des réseaux fonctionnels cérébraux, entre autres. Il s'agit là d'un enjeu de taille impliquant des séries de données volumineuses et complexes, des problèmes de calcul nécessitant énormément de temps machine à analyser. L'équipe s'appuie sur l'expertise et la technologie de domaines aussi variés que les mathématiques, l'informatique parallèle, le calcul scientifique et l'exploration de données, ainsi que la biologie et la médecine. «Décrypter ces grands réseaux n'est pas une tâche facile car elle implique de nombreux problèmes de calcul insolubles», explique le Dr Przulj. «Ces réseaux biologiques sont très vastes; ils contiennent par exemple toutes les protéines et leurs interactions connues dans une cellule, et nous tentons d'extraire des informations à partir d'un autre type de données biologiques, la topologie des réseaux biologiques. Il s'agit d'un point important car aucune source unique de données biologiques ne permet d'expliquer entièrement les processus biologiques, et nous devons extraire des informations de chacune d'elles avant de pouvoir les combiner afin d'obtenir une vue d'ensemble des systèmes biologiques complexes.» Cependant, les avantages seront potentiellement énormes. Comprendre comment fonctionnent les réseaux biologiques et les interactions au sein et entre eux pourrait, entre autres, conduire à la mise en oeuvre de traitements révolutionnaires pour une grande variété de maladies. Dans le même sens, l'équipe BIONET collabore avec le professeur Charles Coombes de la Faculté de médecine de l'Imperial College London, le professeur Djordje Radak de l'Institut pour les maladies cardiovasculaires de l'université de Belgrade, en Serbie, et le professeur Anand Ganesan du département de dermatologie de l'université de Californie, Irvine, aux États-Unis, afin d'étudier les processus biologiques impliqués dans le cancer de la peau, le cancer du sein et les maladies cardiovasculaires. «Nous avons travaillé avec des médecins et des chercheurs sur l'exploitation des informations cachées dans la topologie du réseau que nos nouvelles techniques de calcul ont découvert», déclare le Dr Przulj. Par exemple, à partir de la topologie du réseau d'interactions protéine-protéine humaine, l'équipe a identifié par le calcul de nouvelles protéines impliquées dans la production de mélanine et a obtenu les validations biologiques de ses résultats. Ceci est particulièrement important pour la recherche sur le cancer de la peau, car certaines de ces nouvelles protéines pourraient être des cibles potentielles pour de nouveaux médicaments qui aideront à guérir cette maladie complexe. De même, les chercheurs de BIONET ont également identifié des protéines impliquées dans l'apparition et la progression de nombreuses autres maladies complexes, y compris les cancers et les problèmes cardiovasculaires. Mais l'impact de BIONET ne s'arrête pas aux domaines de la biologie et de la recherche biomédicale. Les techniques de calcul mises au point par l'équipe pour l'extraction des données du réseau pourraient également être appliquées à d'autres domaines, de l'économie et la démographie à la réaction en cas de catastrophes. Le Dr Przulj fait par exemple remarquer que l'équipe a également travaillé avec des économistes pour appliquer les techniques de calcul au réseau mondial du commerce afin de rechercher les causes des crises économiques et de découvrir les procédés de redressement potentiels. Le projet BIONET devrait s'achever en décembre 2016.Pour plus d'informations, veuillez consulter: Projet BIONET: http://www.doc.ic.ac.uk/~natasha/erc-project.html Fiche d'informations du projet:
Pays
Royaume-Uni