Un nouveau logiciel pour la transition génétique vers la santé durable
Les progrès réalisés dans la recherche en génomique s'intensifient rapidement et on espère qu'ils permettront de mieux comprendre de nombreuses maladies humaines complexes et d'élaborer de nouvelles thérapies ou médicaments permettant de les soigner. Cela nécessite une compréhension plus approfondie de la bioinformatique avancée, particulièrement des processus métaboliques et des voies de signalisation propres à des maladies relatives à la validation des cibles thérapeutiques. Le projet financé par l'UE et intitulé «EMI-CD» («European modelling initiative combating complex diseases») a travaillé sur le la mise au point de logiciels et des méthodes permettant de faire progresser les recherches dans ce domaine. Il a analysé de près les mesures de nouvelles expériences sur les processus biologiques pour créer des réseaux biologiques efficaces à l'aide de méthodes d'apprentissage probabilistes. Après des exercices intensifs de simulation et de modélisation, le projet a évalué les hypothèses de réseaux et a pu améliorer la conception et la vérification des expériences de recherche en génétique. Grâce à sa stratégie, l'équipe du projet a élaboré un logiciel, une méthodologie et des outils nouveaux pouvant prendre en charge de nouvelles techniques pour découvrir la fonction des gènes et mettre en lumière des processus pathologiques. Fort de ces atouts, le projet EMI-CD est parvenu à faire progresser la recherche en biologie des systèmes, en mettant au point des stratégies spécifiques qui sont actuellement exploités dans le cadre thérapeutique dans l'ensemble de l'UE. Le principal avantage de ces stratégies réside dans la combinaison d'informations provenant de diverses bases de données avec les données de recherche les plus récentes et différentes approches de modélisation informatique. Parmi les autres avantages importants, citons la méthodologie d'analyse des modèles qui prend en charge les approches ascendantes et descendantes, et plusieurs ressources concernant les voies qui gèrent une modélisation informatique puissante. Des bases de données plus complètes pour la modélisation impliquant des transcriptomes, la protéomique, les voies Reactome et d'autres processus importants liés à la recherche sur le génome ont également été intégrées à la nouvelle méthodologie. Ces avancées aideront la science de la bioinformatique à réaliser des progrès rapides et devraient contribuer à améliorer la santé de manière inédite.
