Un moteur de recherche de type Google dédié à l'ARN unicellulaire fournit des résultats en quelques secondes
Le moteur de recherche « Malva » va faire l'objet d'un développement commercial dans le cadre d'une start-up
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Nikolaus Rajewsky et son équipe ont mis au point un moteur de recherche capable d’analyser en quelques secondes les données issues de millions de cellules individuelles provenant de milliers d’expériences menées à travers le monde. Cet outil, présenté dans la revue « Nature », permet de répondre à des questions jusqu’alors insolubles concernant la biologie de l’ARN.
Imaginez que les médecins aient la possibilité de comprendre exactement quelles cellules sont à l’origine du cancer d’un patient, ou si des agents pathogènes ont contribué à la maladie. Ils pourraient alors utiliser ces informations pour élaborer un plan de traitement adapté au cancer spécifique du patient. Mais pour répondre à de telles questions, il faudrait passer au crible les données issues de milliers d’expériences stockées dans d’énormes bases de données à travers le monde. De plus, cette recherche prendrait au minimum plusieurs jours.
Aujourd’hui, des chercheurs de l’Institut berlinois de biologie des systèmes médicaux du Centre Max Delbrück (MDC-BIMSB) présentent un moteur de recherche qui simplifie radicalement ces tâches : « Malva ». Il s’agit de la première plateforme capable de trier rapidement d’énormes volumes de données unicellulaires en utilisant uniquement des informations de séquençage, explique Daniel León-Periñán, premier auteur de l’étude publiée dans « Nature ». León-Periñán est doctorant au sein du laboratoire de biologie des systèmes des éléments de régulation génétique du Dr Nikolaus Rajewsky, directeur du MDC-BIMSB.
« À l’instar de ce qu’a fait Google pour Internet il y a 30 ans, Malva permet aux scientifiques et aux outils d’IA d’effectuer des recherches parmi des millions de cellules en quelques secondes — sans avoir à télécharger d’énormes fichiers, sans nécessiter de génome de référence et sans expertise informatique approfondie », ajoute Rajewsky, auteur principal de l’article. « Malva transforme les atlas transcriptomiques statiques en ressources dynamiques, ce qui permettra d’approfondir notre compréhension de la biologie de l’ARN. Cet outil pourrait également changer la donne en aidant les chercheurs à comprendre comment la santé cède la place à la maladie, ou comment et quelles cellules réagissent à des traitements médicaux spécifiques. »
Le besoin d’un outil pour analyser les données d’ARN
Le séquençage d’ARN unicellulaire offre aux chercheurs une vision remarquablement détaillée de ce qui se passe à l’intérieur de chaque cellule à un moment donné. Au cours de la dernière décennie, les chercheurs du monde entier ont accumulé des téraoctets de données. Mais quiconque souhaite les exploiter pour en savoir plus sur une séquence d’ADN ou d’ARN d’intérêt se heurte à de multiples obstacles. Il faudrait télécharger et retraiter des pétaoctets de fichiers bruts, ce qu’aucun laboratoire n’a les moyens de faire à lui seul, et trouver le moyen de normaliser des données provenant de sources différentes.
De plus, en raison du mode d’indexation des données, les informations concernant les isoformes d’ARN — c’est-à-dire les multiples variantes d’ARN codées par un même gène — sont extrêmement limitées.
Afin de simplifier la tâche et d’élargir l’éventail des questions auxquelles ces données peuvent répondre, León-Periñán et le co-auteur principal, le Dr Nikos Karaiskos, également du laboratoire Rajewsky, ont retraité les données issues de bases de données publiques et les ont rendues consultables par séquence nucléotidique. De plus, Malva indexe les données spatiales, ce qui permet aux chercheurs de localiserprécisément,au sein d’une coupe tissulaire,la positiond’un ARN particulier.
Malva est conçu pour s’enrichir en continu. Chaque fois que de nouvelles données d’ARN unicellulaire sont publiées dans la littérature, elles sont téléchargées sur un serveur situé au Centre Max Delbrück, traitées puis ajoutées aux données existantes.
De nombreuses applications
Les cas d’utilisation sont innombrables, explique M. Karaiskos. « Ils peuvent aller du plus simple, comme : “Dans quel type de cellule ce gène particulier est-il exprimé ?”, à des questions bien plus complexes. »
D’autres plateformes peuvent également être utilisées pour répondre à des questions simples, ajoute M. Karaiskos. Mais elles ne peuvent pas, par exemple, répondre à des questions relatives à la biologie de l’ARN. En effet, les isoformes d’ARN ne sont pas indexées individuellement par rapport à un gène de référence, mais plutôt traitées comme une seule et même entité. Il est donc impossible de déterminer si une isoforme d’ARN particulière est exprimée dans un type cellulaire spécifique, précise-t-il. « La flexibilité offerte par Malva, qui permet d’effectuer des recherches par séquence d’ARN, nous donne la possibilité de répondre à des questions à partir de ces données auxquelles il était auparavant impossible de répondre. »
De plus, comme ces plateformes associent leurs données à un génome de référence – qui est un composite de quelques échantillons individuels d’ADN humain –, toute personne recherchant des informations sur l’ARN produit à partir de variants génétiques rares ou uniques risque de ne pas trouver grand-chose. Malva, en revanche, permet d’accéder à un ensemble de données sur l’ARN bien plus diversifié.
La plateforme Malva inclut également des informations de séquence provenant de multiples espèces, notamment des bactéries, des virus et des champignons. Ainsi, les chercheurs peuvent étudier comment ces micro-organismes affectent les cellules humaines et provoquent des maladies.
La plateforme est actuellement accessible gratuitement aux scientifiques. Les trois chercheurs en sont aux premières étapes de la création d’une start-up visant à commercialiser Malva. Un brevet portant sur cette technologie est en instance.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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