Les comportements liés au mode de vie, comme bien manger et faire de l’exercice, peuvent être des facteurs importants de la santé globale d’une personne. Mais le risque de développer un cancer dépend principalement de la génétique d’un individu.
Notre corps fait constamment des copies de nos gènes pour produire de nouvelles cellules. Cependant, il y a parfois des erreurs dans ces copies, un phénomène que les généticiens appellent mutation. Dans certains cas, ces erreurs peuvent altérer les protéines, fusionner des gènes et modifier la quantité de copies d’un gène, ce qui a finalement un impact sur le risque de développer un cancer. Les scientifiques peuvent mieux comprendre l’impact des mutations en développant des modèles prédictifs de l’activité tumorale.
Christopher Plaisier, professeur adjoint de génie biomédical aux écoles d’ingénierie Ira A. Fulton de l’Arizona State University, développe un outil logiciel appelé OncoMerge qui utilise des données génétiques pour améliorer la technologie de modélisation du cancer.
OncoMerge est une plateforme qui détecte les fusions de gènes anormales ainsi que les mutations qui affectent l’expression des protéines et le nombre de fois qu’un gène est copié. Le logiciel analyse ensuite le réseau derrière les mutations pour révéler les connexions et développer un modèle pour prédire les changements futurs causés par les mutations.
« Nous sommes en mesure d’examiner les modèles d’expression génique à l’aide de la corrélation », déclare Plaisier, qui est également membre associé du corps professoral du ASU Biodesign Center for Biocomputing, Security and Society. « Ensuite, nous pouvons voir ce qui est activé ou réprimé, ce qui nous permet d’examiner les fonctions plus profondes derrière cela. »
Plaisier réfléchit à l’idée d’OncoMerge depuis son travail postdoctoral, au cours duquel il a d’abord remarqué le besoin d’une plateforme qui pourrait traiter le réseau derrière les mutations. L’effort combine son expertise en tant que généticien humain, biologiste informatique et biologiste du cancer en un seul projet.
Ses recherches les plus récentes abordent les défis de la détection des mutations génétiques en concevant une base de données qui utilise des données génétiques pour analyser l’activité liée au sein des réseaux. Les résultats sont publiés aujourd’hui dans la revue Méthodes des rapports de cellule.
Découverte basée sur les données
Les informations dérivées de l’examen de la génétique ont d’innombrables applications potentielles dans le domaine de la santé, mais sont particulièrement précieuses pour comprendre le cancer. En raison de la variation significative entre les formes de cancers, Plaisier améliore les modèles de prédiction qui peuvent offrir un aperçu des environnements spécifiques du cancer.
Lors de la conception d’OncoMerge, son équipe a vérifié que les réseaux de rétroaction de certaines régions du génome étaient renforcés pour établir une régulation anormale des réseaux. Cette culture sélective a montré que la tumeur manipulait son environnement pour se maintenir.
OncoMerge a été appliqué à plus de 9 000 tumeurs de patients pour valider les méthodes de l’équipe et a confirmé que l’intégration des données de mutation améliorait la précision des prédictions du comportement lié entre les gènes.
Plaisier espère que son logiciel sera intégré à l’analyse des pipelines de mutations cancéreuses et pourra éventuellement améliorer la précision et traiter les informations génétiques dans les cellules individuelles.
La science des données dans l’éducation
Au-delà de l’amélioration des techniques de modélisation du cancer, Plaisier souhaite faire progresser l’enseignement de la science des données. Il aimerait créer un cours au choix en science des données pour les étudiants en génie biomédical et a été une voix active pour inclure davantage de cours d’introduction au codage dans toutes les majeures afin de mieux familiariser les étudiants avec les techniques de codage.
Sierra Wilferd, étudiante diplômée en design biologique au laboratoire de Plaisier, apprécie l’approche interdisciplinaire.
Voir comment la biologie du cancer et la bioinformatique interagissent m’a appris l’importance d’appliquer des compétences de laboratoire et de calcul pour poser et répondre à des questions intéressantes. »
Sierra Wilferd, étudiante diplômée en design biologique au laboratoire de Plaisier
Les êtres humains sont des systèmes biologiques extraordinairement complexes, de sorte que la capacité de collecter et de comprendre des données biologiques est essentielle pour lutter contre les maladies. Pour les études de recherche sur les tumeurs des patients, le logiciel OncoMerge de Plaisier pourrait devenir une autre étape importante dans le pipeline de données génomiques et avoir un impact significatif sur toutes les études génomiques sur le cancer.
