L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour contrôler l’expression des gènes
Qui aurait cru qu’il serait un jour possible de contrôler l’expression des gènes ? Et de façonner un ADN artificiel de manière à réguler voire rectifier la production de protéines des cellules ? C’est la performance de cette équipe de généticiens, d’informaticiens et de bioingénieurs de la Chalmers University of Technology qui montre, dans la revue Nature Communications, qu’avec l’aide de l’intelligence artificielle, il devient possible de concevoir de l'ADN synthétique qui contrôle la production des protéines. Une technologie qui peut contribuer au développement de vaccins, de médicaments pour les maladies graves, ainsi que de protéines alimentaires et cela de manière bien plus rapide et moins coûteuse que les stratégies actuelles.
L’expression de nos gènes est un processus fondamental pour la fonctionnalité des cellules de tous les organismes vivants. En termes simples, le code génétique de l'ADN est transcrit en molécule d'ARN messager (ARNm), qui indique à l'usine cellulaire quelle protéine produire et en quelle quantité. De nombreuses équipes scientifiques recherchent le moyen de contrôler l'expression des gènes, en particulier pour le développement de médicaments à base de protéines.
Contrôler l’expression génique ?
L’un des meilleurs exemples de ce type de prouesse, récent, est le vaccin à ARNm contre COVID-19, qui induit les cellules du corps de produire la même protéine que celle trouvée à la surface du coronavirus. Le système immunitaire du corps apprend alors à former des anticorps contre le virus. De même, il est possible d'apprendre au système immunitaire du corps à vaincre les cellules cancéreuses ou d'autres maladies complexes si l'on comprend le code génétique sous-jacent à la production de protéines spécifiques. Enfin, la plupart des médicaments innovants sont à base de protéines, mais les techniques de production sont coûteuses et lentes, car il est difficile de contrôler l'expression de l'ADN.
Pour parvenir à ce contrôle de l’expression des gènes, le préalable est d’être capable de lire complètement les instructions de la molécule d'ADN. Ici, l’équipe parvient à concevoir son propre ADN qui contient les instructions exactes voulues pour contrôler la quantité d'une protéine spécifique, explique l’auteur principal, le chercheur Aleksej Zelezniak de la Chalmers University of Technology.
Produire des molécules d'ADN sur mesure : l’IA qui « a appris la structure et le code de régulation de l'ADN » génère ici de l'ADN synthétique sur mesure, modelable de manière à modifier ses informations de régulation dans la direction souhaitée de l'expression des gènes. En termes simples, l'IA est informée de la quantité de gène souhaitée, puis exprime la séquence d'ADN appropriée.
« L'ADN est une molécule incroyablement longue et complexe. Il est donc expérimentalement extrêmement difficile d'y apporter des modifications en le lisant et en le modifiant de manière itérative, puis en le lisant et en le modifiant à nouveau. De cette façon, il faudrait des années de recherche pour trouver une combinaison qui fonctionne. Nous avons donc « laissé » l’IA apprendre les principes de navigation dans l'ADN, à partir de la levure Saccharomyces cerevisiae, dont les cellules ressemblent à des cellules de mammifères. Avec l’IA il devient possible de réguler ainsi l’expression génique et la production de protéines souhaitées".
Prochaine étape programmer l’ADN de cellules humaines, avec des implications colossales sur le développement de nouveaux médicaments : les médicaments à base de protéines pour les maladies complexes ou les protéines alimentaires sont si coûteuses et complexes à développer qu'il est impossible d'atteindre aujourd'hui un retour sur investissement.
Avec cette nouvelle technique, il devient possible de développer et de fabriquer des protéines beaucoup plus efficacement.
Source: Nature Communications 2022 DOI:10.1038/s41467-022-32818-8 Controlling gene expression with deep generative design of regulatory DNA
Cette actualité a été publiée le 24/12/2022 par
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