Introduction
Au cœur de nos génomes se trouvent de minuscules séquences dotées d'un immense pouvoir de contrôle des gènes voisins. Appelées éléments cis-régulateurs (ECR), ces séquences d'ADN peuvent activer ou désactiver des gènes adjacents. Récemment, des chercheurs de la faculté de médecine de Yale, du laboratoire Jackson et du Broad Institute du MIT et de l'université Harvard ont mis au point une nouvelle méthode. intelligence artificielle générative concevoir de nouveaux éléments régulateurs qui contrôlent précisément la manière dont les gènes sont exprimés dans les cellules.
L'importance des éléments cis-régulateurs
Les CRE jouent un rôle crucial dans la régulation de l'expression des gènes. Agissant comme des commutateurs moléculaires, ils déterminent si un gène est activé ou inhibé dans un type cellulaire donné. Cette spécificité est essentielle au bon fonctionnement des organismes, garantissant que les gènes ne s'expriment que là où et quand ils sont nécessaires. La compréhension et la manipulation de ces éléments ont des implications importantes pour la biologie et la médecine, notamment pour les thérapies géniques ciblées.
Développement de la plateforme CODA
La nouvelle plateforme d'intelligence artificielle, baptisée Optimisation Computationnelle de l'Activité de l'ADN (CODA), utilise l'apprentissage profond pour générer de nouvelles séquences d'ADN fonctionnant comme des CRE synthétiques. À l'instar d'outils reconnus comme DALL-E et ChatGPT, CODA s'entraîne sur de vastes ensembles de données d'éléments régulateurs naturels, ce qui lui permet de créer des séquences efficaces pour activer ou désactiver des gènes dans des types de cellules spécifiques. « Ce projet se demande essentiellement : pouvons-nous apprendre à lire et à écrire le code de ces éléments régulateurs ? », explique Steven Reilly, PhD, professeur adjoint de génétique à YSM et l'un des principaux auteurs de l'étude.
Applications potentielles en thérapie génique
Contrôler l'expression des gènes dans certains types de cellules pourrait un jour améliorer significativement les thérapies géniques. Ces thérapies ont le potentiel de neutraliser les mutations responsables de maladies, mais des méthodes plus efficaces sont nécessaires pour administrer les traitements directement aux cellules affectées. Par exemple, cibler des neurones spécifiques défaillants dans la maladie de Parkinson ou des cellules immunitaires porteuses du VIH. La plateforme CODA pourrait permettre de cibler plus précisément les thérapies géniques sur les cellules malades, évitant ainsi les effets secondaires dans les parties saines de l'organisme.
Résultats prometteurs et orientations futures
Les chercheurs ont testé les éléments régulateurs conçus par l'IA sur des cellules sanguines, hépatiques et cérébrales cultivées en laboratoire et ont constaté que, dans de nombreux cas, les éléments synthétiques étaient plus spécifiques au type cellulaire que toutes les séquences naturelles connues. Des tests ultérieurs sur des poissons-zèbres et des souris vivants ont montré que ces séquences fonctionnaient également pour activer des gènes tests dans des types cellulaires spécifiques chez les animaux. Dans un cas, un élément régulateur modifié a activé un gène rapporteur uniquement dans une couche très spécifique de cellules du cerveau de la souris, bien qu'il ait été distribué dans tout le corps de l'animal.
Conclusion
La capacité à concevoir des séquences d'ADN contrôlant l'expression des gènes avec une grande précision ouvre de nouvelles perspectives à la recherche biomédicale. La plateforme CODA représente une avancée majeure, combinant intelligence artificielle et biologie moléculaire pour créer des outils modulant l'expression des gènes de manière inédite. « L'évolution n'a peut-être jamais eu l'intention de créer un moteur puissant pour un médicament contre la maladie d'Alzheimer, mais cela ne signifie pas qu'il ne peut pas exister », explique Reilly. Grâce à de futures études, les chercheurs prévoient d'étendre l'utilisation de CODA au développement de thérapies géniques ciblées pour diverses maladies génétiques, surmontant ainsi potentiellement les limites imposées par l'évolution naturelle.
