La sclérose latérale amyotrophique (SLA) est une maladie qui détruit les nerfs nécessaires au mouvement. Aux États-Unis, environ 30 000 personnes sont touchées et les médecins ne savent toujours pas ce qui en cause. Pour jeter les bases de meilleurs tests, les chercheurs de l'Université de Thomas Jefferson Phillipe Loher, Eric Londin, PhD, et Isidore Rigoutsos, PhD adoptent une approche de biologie informatique pour voir comment la SLA affecte les molécules dans le sang.
Dans une étude publiée dans Neurobiologie moléculairel'équipe a analysé des échantillons de sang d'environ 300 personnes avec et sans SLA. La recherche s'est concentrée sur les petits ARN non codants (SNCRNA), les molécules courtes qui aident à réguler l'expression des gènes et d'autres processus cellulaires importants. Les travaux antérieurs du Dr Rigoutsos et de son équipe du Jefferson Computational Medicine Center avaient montré que la maladie de Parkinson affectait les niveaux de SNCRNA dans le sang. Le Dr Rigoutsos voulait voir si c'était vrai pour la SLA.
L'équipe a découvert que les personnes atteintes de SLA avaient des combinaisons différentes de SNRNA par rapport aux personnes sans, et certains SNRNA étaient même associés à la durée d'une personne après avoir été diagnostiquée.
Fait intéressant, les analyses ont également révélé des SNRNA qui n'appartenaient pas au génome humain.
« Une grande partie des molécules qui changent avec la maladie proviennent de bactéries ou de champignons », a déclaré le Dr Rigoutsos. Bien que l'équipe ne sache pas si ces changements sont une cause ou l'effet de la SLA, les résultats pointent vers le microbiome jouant un rôle important dans la condition.
Le Dr Rigoutsos dit qu'une approche de biologie informatique, qui analyse des quantités massives de données pour trouver des modèles cachés de SNCRNA, sera la clé pour comprendre les maladies neurodégénératives comme la SLA et la création de meilleurs diagnostics et pronostiques pour des moments de survie plus précis.
« Nous pouvons faire des tests sur l'ordinateur qui prendraient plusieurs mois, voire des années, à faire en laboratoire », a-t-il déclaré. « Cela va au-delà du genre de choses qu'une personne peut faire simplement en regardant une feuille de calcul. »
