Des chercheurs israéliens développent une IA pour étudier la réaction des cellules aux médicaments

Des chercheurs de l’Université de Tel Aviv ont mis au point un outil d’intelligence artificielle (IA) innovant intégrant des données biologiques pour mieux comprendre le comportement et les réactions des cellules aux traitements médicamenteux. Cette méthode révolutionnaire pourrait permettre d’améliorer les stratégies de traitement de maladies comme le cancer, disent-ils.

Le système, baptisé scNET (prononcé sek-net), abréviation de réseau unicellulaire, « utilise l’IA sous un angle un peu différent », explique le professeur Asaf Madi de la faculté de médecine, qui a travaillé avec le professeur Roded Sharan, directeur de l’école d’informatique et d’IA, et le doctorant Ron Sheinin.

Lors d’un entretien par téléphone avec le Times of Israel, Madi souligne que les chercheurs ont développé une « plate-forme informatique de façon à procéder à une intégration intelligente de ces données, et les résultats ont été réellement très étonnants ».

Ces résultats ont été publiés dans la revue à comité de lecture Nature Methods.

Des informations sur une cellule simple à haut « bruit »

Madi rappelle que ces dix dernières années, les chercheurs ont collecté des données sur des cellules simples issues de différents tissus, et ce grâce à l’expression génique.

Les chercheurs ont, par exemple, pu étudier différentes populations cellulaires à l’intérieur d’une tumeur puis utiliser ces découvertes pour en savoir plus sur le comportement fonctionnel potentiel de chaque type de cellule.

« C’est la révolution de ces dix dernières années dans notre domaine de recherche », souligne Madi, fondateur du laboratoire d’immunologie des systèmes de l’université.

Illustration : Cellules cancéreuses. (Crédit : Design Cells; iStock de Getty Images)

Les scientifiques pourraient ainsi étudier les mécanismes spécifiques au coeur du comportement des cellules. Par exemple, savoir ce que font exactement les cellules immunitaires, connues sous le nom de lymphocytes T, un type de globules blancs, pour aider le système immunitaire à combattre les germes ou encore le rôle, forcément complexe, des lymphocytes B, un autre type de globule blanc, en charge de la fabrication des anticorps ? Sans oublier ce qui incite les macrophages, un troisième type de globules blancs, à entourer et tuer les micro-organismes ?

Les chercheurs avaient beaucoup de questions complexes, mais pas de réponses car, explique Madi, parce qu’ils n’avaient aucun moyen de mesurer l’activité à l’intérieur de ces cellules en raison du « haut bruit », cette activité de fond qui rend difficile l’étude des comportements spécifiques.

Une équipe de chercheurs. (Université de Tel Aviv).

Dans le domaine des données génétiques, le bruit est un élément qui empêche les scientifiques de voir et comprendre ce qui se passe réellement à l’intérieur des cellules.

« La technologie initiale est excellente », confie Madi, « mais elle n’est pas parfaite, et certaines informations ne sont pas aussi précises que nous l’aimerions. »

Un « réseau social » protéique

Dans un autre domaine, les chercheurs ont développé une base de données sur les interactions protéiques qui « reflète les interactions potentielles entre toutes les protéines de notre corps », poursuit Madi, ce qui a permis l’élaboration d’ « une gigantesque carte » qui, selon lui, ressemble beaucoup à un réseau social.

Madi et son équipe ont associé des données issues de l’expression des gènes avec celles tirées de cette carte des protéines dans l’espoir de faire progresser la précision des recherches en immunologie.

Les travaux ont duré près de deux ans.

Analyse computationnelle de l’expression génique suite à la réduction dimensionnelle par scNET. Chaque couleur représente un sous-ensemble de cellules immunitaires ayant des propriétés similaires. (Ron Sheinin, Université de Tel Aviv)

« Ce n’est pas une tâche aisée », admet Madi. « C’est le problème que nous avons voulu résoudre. »

Que fait au juste scNET ?

Grâce à scNET, les chercheurs ont pu obtenir une image plus complète des comportements à l’oeuvre à l’intérieur de la cellule.

« Le scNET cartographie les interactions entre les gènes en montrant de quelle manière ils influent les uns sur les autres », explique à son tour le doctorant Sheinin. En incorporant cette carte aux données issues du séquençage de cellules simples, scNET a permis d’identifier avec davantage de précision des populations cellulaires et leurs comportements dans différents contextes.

Les chercheurs ont ensuite repris une expérience avec un traitement anticancéreux réalisé en laboratoire sur des souris, cette fois en utilisant scNET.

Le 24 janvier 2006, un technicien tient dans sa main une souris de laboratoire au Jackson Laboratory de Bar Harbor, dans le Maine, lequel fournit plus de deux millions de souris chaque année à des chercheurs qualifiés. (Crédit : AP/Robert F. Bukaty)

Au premier essai, ils ont constaté un retard de croissance tumorale et une survie prolongée des souris, « sans toutefois pouvoir l’expliquer », poursuit Madi. « Mais avec l’aide de scNET, ils ont pu relever les effets du traitement sur les cellules T, celles qui aident le système immunitaire à combattre la maladie. »

Le scNET a mis en évidence le fait que « les lymphocytes T activaient des programmes associés à la lutte contre la tumeur », explique-t-il. « Cela n’avait jusque-là pas pu être découvert à cause du haut bruit au sein des données originales. C’est ce que scNET a permis de découvrir. »

Madi précise que tout « va très vite » dans ce domaine de la recherche et que les progrès sont très rapides. Il espère que scNET va « prospérer » et servir dans d’autres domaines, pour améliorer la compréhension de la maladie et accélérer le développement de traitements.

« Nous espérons que d’autres chercheurs vont l’utiliser pour revoir des recherches plus anciennes, qui ne leur avaient pas permis d’obtenir de résultats prometteurs », ajoute Madi.

« Nous avons développé cette méthode et démontré qu’elle fonctionnait. Nous espérons que d’autres vont s’en s’emparer pour l’utiliser dans leurs recherches. »