Les gènes imitent le fonctionnement de Facebook
Les gènes interfèrent les uns avec les autres de la même manière que le réseau social de Facebook suggère des amis, selon une nouvelle recherche publiée dans la version en ligne de Nature Methods. L'étude était financée dans le cadre du projet CANCERPATHWAYS («Developmental molecular pathways in Drosophila as a model for human cancer»), soutenu à hauteur de 3 millions d'euros au titre du domaine «Santé» du septième programme-cadre (7e PC). Le projet rassemble des experts d'Allemagne, d'Espagne, de Hongrie, d'Autriche et du Royaume-Uni. Des scientifiques du Laboratoire européen de biologie moléculaire (LEBM) et du Centre allemand de recherche sur le cancer (DKFZ) à Heidelberg en Allemagne ont développé une méthode pour comprendre les effets associés des gènes. La méthode aiderait les scientifiques à comprendre comment les différents gènes peuvent amplifier, annuler ou masquer les effets les uns des autres. Si deux personnes ont beaucoup d'amis en commun sur Facebook, il y a beaucoup de chances pour que ces deux personnes se connaissent, même si elles ne sont pas amies sur Facebook, commente les principaux chercheurs Wolfgang Huber du LEBM et Michael Boutros du DKFZ. De même, ils expliquent que les gènes possédant des profiles d'interaction génétiques similaires influenceraient les effets les uns des autres. Selon le Dr Huber et le professeur Boutros, l'utilisation de leur nouvelle méthode permet aux scientifiques de suggérer des «amis», des gènes qui affecteraient également les mêmes processus cellulaires. À long terme, cela permettrait de prédire les résultats pour les patients et adapter les traitements aux maladies telles que le cancer. Pour comprendre les connexions entre la constitution génétique et les traits tels que la sensibilité, les scientifiques ont fréquemment consulté des études d'association à l'échelle du génome, dans lesquelles ils ont comparé les variantes génétiques des personnes atteintes d'une maladie particulière à des personnes saines. Ces études ont permis d'associer de nombreux gènes aux maladies, mais ces relations sont souvent faibles et peu précises, notamment car les gènes d'un individu n'agissent pas seuls. Les effets d'un gène particulier dépendent des autres gènes d'une personne, et la nouvelle méthode développée par le Dr Huber et le professeur Boutros du DKFZ permet aux scientifiques de découvrir et de mesurer ces effets combinés. Comme les chercheurs ont écrit dans leur article, «l'analyse des réseaux d'interaction génétique synthétique peut révéler comment les systèmes biologiques parviennent à un niveau de complexité important avec un répertoire de composants restreint. Des études menées sur la levure et les bactéries ont bénéficié des collections des souches de suppression pour construire des matrices de profiles d'interaction quantitatifs et inférer la fonction des gènes. Des approches comparatives dans des organismes supérieurs sont difficiles à implanter d'une manière sûre». Dans cette nouvelle étude, les scientifiques ont pris un ensemble de gènes importants pour la signalisation cellulaire, et en utilisant une technique appelée ARN interférence (ARNi), inhibé ces gènes par deux, et comparé les effets lorsqu'un des deux gènes de la paire était inhibé. Ce faisant, ils ont pu identifié un nouveau composant dans un processus de signalisation cellulaire connu sous le nom de voie Ras, impliqué dans la prolifération cellulaire, et est perturbé dans les cellules tumorales. «Nous avons évalué les phénotypes de toutes les paires de traitements d'ARNi par huit mesures indépendantes, dont toutes les combinaisons possibles de deux ANRi réactifs aux gènes ciblés», expliquent-ils dans leur article. «Différentes définitions mathématiques ont été proposées pour les interactions génétiques. Nous avons appliqué l'approche la plus utilisée, un écart par rapport à la reproduction.» Les chercheurs expliquent que cette approche «leur a permis d'identifier quelques rares réseaux d'interaction génétique substantiellement enrichis de paires d'interaction connues, indiquant que le modèle est adéquat pour inférer des interactions significatives en terme biologique à partir des caractéristiques phénotypiques observées». Ils concluent que «la conception expérimentale solide et l'analyse statistique rigoureuse offrent un cadre d'études dans un autre système de modèle, dont les cellules humaines».Pour de plus amples informations, consulter: Laboratoire européen de biologie moléculaire (LEBM): http://www.embl.de/ Nature Methods: http://www.nature.com/nmeth/index.html
Pays
Autriche, Allemagne, Espagne, Hongrie, Royaume-Uni