Les chercheurs de l'Université de McGill ont développé un outil d'intelligence artificielle qui peut détecter les marqueurs de maladies auparavant invisibles à l'intérieur des cellules uniques.
Dans une étude publiée dans Communications de la natureles chercheurs démontrent comment l'outil, appelé Dolphin, pourrait un jour être utilisé par les médecins pour attraper les maladies plus tôt et guider les options de traitement.
« Cet outil a le potentiel d'aider les médecins à faire correspondre les patients avec les thérapies les plus susceptibles de travailler pour eux, réduisant les essais et les erreurs en matière de traitement », a déclaré l'auteur principal Jun Ding, professeur adjoint au département de médecine de McGill et scientifique junior à l'Institut de recherche du McGill University Health Center.
Zoom sur les blocs de construction génétiques
Les marqueurs de la maladie sont souvent des changements subtils de l'expression de l'ARN qui peuvent indiquer lorsqu'une maladie est présente, à quel point elle peut devenir grave ou comment il pourrait réagir au traitement.
Les méthodes d'analyse au niveau des gènes conventionnelles effondrent ces marqueurs en un seul décompte par gène, masquant la variation critique et ne capturant que la pointe de l'iceberg, ont déclaré les chercheurs.
Maintenant, les progrès de l'intelligence artificielle ont permis de saisir la complexité à grains fins des données monocellulaires. Le dauphin se déplace au-delà du niveau du gène, zoomant pour voir comment les gènes sont épissés ensemble à partir de petits morceaux appelés exons pour fournir une vision plus claire des états cellulaires.
Les gènes ne sont pas seulement un bloc, ils sont comme des ensembles LEGO faits de nombreuses pièces plus petites. En regardant comment ces pièces sont connectées, notre outil révèle d'importants marqueurs de maladie qui ont longtemps été négligés. «
Kailu Song, premier auteur, Doctorant dans le programme quantitatif des sciences de la vie de McGill
Dans un cas de test, Dolphin a analysé les données monocellulaires de patients atteints de cancer du pancréas et a trouvé plus de 800 marqueurs de maladie manqués par des outils conventionnels. Il a pu distinguer les patients avec des cancers à haut risque et agressifs de ceux qui ont des cas moins graves, des informations qui aideraient les médecins à choisir la bonne voie de traitement.
Un pas vers les «cellules virtuelles»
Plus largement, la percée jette les bases de la réalisation de l'objectif à long terme de construire des modèles numériques des cellules humaines. Le dauphin génère des profils monocellulaires plus riches que les méthodes conventionnelles, permettant des simulations virtuelles de la façon dont les cellules se comportent et réagissent aux médicaments avant de passer à des essais en laboratoire ou cliniques, en économisant du temps et de l'argent.
La prochaine étape des chercheurs sera d'étendre la portée de l'outil de quelques ensembles de données à des millions de cellules, ouvrant la voie à des modèles de cellules virtuelles plus précises à l'avenir.
À propos de l'étude
« Dolphin avance la transcriptomique à cellules unicellulaires au-delà Communications de la nature.
Cette recherche a été soutenue par la chaire Meakins-Christie en recherche respiratoire, les Instituts canadiens de recherche sur la santé, le Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada et les fonds de Recherche du Québec.
