L'innovation par l'IA révèle les mystères du métabolisme cellulaire

Temps de lecture: 2 minutes
Par Francois Dupont
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« Réseau cellulaire complexe avec des voies d'énergie lumineuses »

ParisDes chercheurs de l'EPFL ont mis au point un nouvel outil d'intelligence artificielle nommé RENAISSANCE, qui nous aide à mieux comprendre comment les cellules utilisent les nutriments et produisent de l'énergie. Cette innovation représente une avancée majeure en biologie computationnelle et facilite l'étude de ces processus complexes. L'analyse du métabolisme cellulaire est cruciale pour de nombreuses applications, notamment dans la recherche en santé et en biotechnologie.

La biologie moderne génère une grande quantité de données grâce à diverses méthodes "omiques" telles que la génomique, la protéomique et la métabolomique.

  • Génomique : l'étude des génomes
  • Transcriptomique : l'étude des molécules d'ARN
  • Protéomique : l'étude des protéines
  • Métabolomique : l'étude des processus métaboliques

Combiner différentes sources de données pour comprendre le métabolisme cellulaire est une tâche complexe. RENAISSANCE facilite ce défi en fusionnant avec précision ces divers types de données, ce qui permet de créer des modèles plus fidèles du fonctionnement cellulaire. Ces modèles illustrent en détail les interactions et les transformations moléculaires au sein des cellules, décrivant comment les substances se transforment en énergie et autres produits essentiels au fil du temps.

Les chercheurs ont utilisé RENAISSANCE pour étudier les changements du métabolisme d'Escherichia coli. Les résultats furent impressionnants; les modèles générés par l'IA correspondaient étroitement aux données expérimentales, montrant comment les bactéries ajustaient leur métabolisme dans un bioréacteur. Ce qui est remarquable, c'est que ces modèles restaient cohérents même lorsque les gènes des bactéries ou leur environnement changeaient, indiquant qu'ils sont fiables pour prédire les réactions cellulaires dans différentes situations.

Un défi majeur dans ce domaine est que les techniques omiques actuelles ne sont pas suffisamment exhaustives. Miskovic souligne que les méthodes dont nous disposons aujourd'hui permettent de détecter et mesurer un nombre limité de métabolites et de protéines, compliquant ainsi la compréhension approfondie du fonctionnement des cellules. RENAISSANCE résout ce problème en combinant les données omiques avec des informations supplémentaires telles que le contenu du milieu environnant, les paramètres physiques et chimiques, ainsi que les connaissances des experts. Cette approche comble les lacunes en permettant aux scientifiques de mesurer des détails auparavant inconnus à l'intérieur des cellules, comme les taux des processus métaboliques et les quantités de divers métabolites.

RENAISSANCE est facile à utiliser et fonctionne efficacement, ce qui en fait un outil précieux non seulement pour les biologistes computationnels mais aussi pour de nombreux autres chercheurs. Sa simplicité encouragera probablement plus de collaboration entre les universités et les entreprises, accélérant ainsi la création de nouveaux traitements et technologies. Cet outil peut prédire les changements métaboliques causés par des maladies ou d'autres facteurs, promettant des avancées significatives en recherche médicale et biotechnologie.

Titre: Une Révolution dans l'Étude du Métabolisme Cellulaire

RENAISSANCE marque une avancée majeure dans l'exploration et la compréhension du métabolisme cellulaire. Il offre des outils puissants aux chercheurs de divers domaines. Les avantages ne se limitent pas à la recherche académique et pourraient bientôt influencer la santé et l'industrie.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1038/s41929-024-01220-6

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Subham Choudhury, Bharath Narayanan, Michael Moret, Vassily Hatzimanikatis, Ljubisa Miskovic. Generative machine learning produces kinetic models that accurately characterize intracellular metabolic states. Nature Catalysis, 2024; DOI: 10.1038/s41929-024-01220-6
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