Un nouvel outil offre de nouveaux marqueurs de diagnostic
De nouvelles techniques développées par des scientifiques financés par l'UE pourraient permettre aux chercheurs d'analyser rapidement des bases de données médicales afin d'identifier des marqueurs de diagnostic et de concevoir des médicaments sur mesure pour les personnes souffrant d'allergies. D'après des scientifiques conduits par la Sahlgrenska Academy de l'université de Göteborg en Suède, ces nouvelles méthodes pourraient également faire baisser le nombre d'animaux utilisés dans les essais en laboratoire. Présentée dans la revue PLoS Computational Biology, la recherche résulte de deux projets financés par l'UE: COMPLEXDIS («Unravelling complex diseases with complexity theory: from networks to the bedside») et MULTIMOD («Multi-layer network modules to identify markers for personalized medication in complex diseases»). COMPLEXDIS a reçu 1,81 million d'euros dans le cadre de l'activité «Sciences et technologies nouvelles et émergentes» (NEST) du sixième programme-cadre (6e PC) de l'UE, et MULTIMOD est soutenu au titre du thème Santé du septième programme-cadre (7e PC) pour la somme de 2,53 millions d'euros. L'équipe affirmait qu'elle se penche plus en profondeur sur des analyses de bases de données médicales enregistrées dans la base de données PubMed, qui représente des études de nombreux patients, en plus des données de puces à ADN en provenance d'autres bases de données majeures. Les scientifiques utilisent des puces à ADN qui leur permettent d'évaluer simultanément les 20 000 gènes humains par rapport à différents troubles. Des scientifiques d'Italie, de Norvège et de Suède ont développé des méthodes computationnelles afin d'étudier le système immunitaire du corps qui est contrôlé par un changement dans l'interaction entre les différents gènes dans les lymphocytes (une sorte de globule blanc). Un examen de 18 millions d'articles inclus dans PubMed a offert aux chercheurs les informations nécessaires pour identifier ces gènes, qui à leur tour les ont aidé à mettre en place un modèle d'interaction de ces gènes. «Le modèle peut être comparé à une carte de circuit imprimé dans le lymphocyte qu'utilise la cellule pour décider d'activer ou de réprimer le système immunitaire», explique l'un des auteurs de l'étude, le Dr Mikael Benson de l'unité de biologie des systèmes cliniques de la Sahlgrenska Academy et du Queen Silvia Children's Hospital. «Ces décisions sont prises en permanence alors que les lymphocytes sont constamment exposés à différentes particules, rien qu'à travers la respiration par exemple. Certaines particules pourraient être dangereuses et doivent déclencher une décision pour mobiliser le système immunitaire. Cependant, on prend parfois de mauvaises décisions qui peuvent conduire à différents troubles tels que l'allergie ou le diabète.» L'équipe a effectué des simulations de données afin de déterminer comment le modèle de réseau réagissait à une exposition répétée aux particules. Selon les scientifiques, quatre schémas de réaction ont émergé, plus précisément un pour réprimer le système immunitaire, et trois pour le déclencher de diverses manières. «Nous avons découvert que les gènes du modèle réagissaient aux lymphocytes des patients atteints de divers troubles immunologiques», affirme le Dr Benson. «Nous utiliserons le modèle pour identifier les marqueurs de diagnostic afin que nous puissions personnaliser le traitement que nous mettons à l'essai dans des études en laboratoire des patients allergiques.» Le chercheur de Sahlgrenska avance l'hypothèse que ces méthodes joueront un rôle crucial dans la recherche future, notamment car les informations dans les bases de données ne cessent de croître. «Ces méthodes pourraient réduire le besoin pour des essais sur animaux et conduire à de grandes économies en temps et en argent», conclut le Dr Benson. «Elles pourraient également être synonymes d'expériences plus rapides et mieux conçues et leurs résultats pourraient générer de nouvelles connaissances quant aux marqueurs de diagnostic ou nouveaux médicaments.»Pour de plus amples informations, consulter: Université de Göteborg: http://www.gu.se/english PLoS Computational Biology: http://www.ploscompbiol.org/home.action Projet MULTIMOD: http://www.multimod-project.eu/index.html Projet COMPLEXDIS: http://www.complexdis.org.gu.se/
Pays
Italie, Norvège, Suède