Même symptôme - cause différente ?
Les algorithmes aident à distinguer les maladies au niveau moléculaire
L'apprentissage automatique joue un rôle de plus en plus important dans la recherche biomédicale. Des scientifiques de l'Université technique de Munich (TUM) viennent de mettre au point une nouvelle méthode d'utilisation des données moléculaires pour extraire des sous-types de maladies. À l'avenir, cette méthode pourra contribuer à l'étude de groupes de patients plus importants.
Le chef du groupe de recherche LipiTUM, le Dr Josch Konstantin Pauling (à gauche) et le doctorant Nikolai Köhler (à droite) interprètent les modifications du métabolisme des lipides liées à la maladie à l'aide d'un réseau nouvellement développé.
LipiTUM
De nos jours, les médecins définissent et diagnostiquent la plupart des maladies sur la base des symptômes. Toutefois, cela ne signifie pas nécessairement que les maladies des patients présentant des symptômes similaires auront des causes identiques ou présenteront les mêmes modifications moléculaires. En biomédecine, on parle souvent des mécanismes moléculaires d'une maladie. Il s'agit des changements dans la régulation des gènes, des protéines ou des voies métaboliques au début de la maladie. L'objectif de la médecine stratifiée est de classer les patients en différents sous-types au niveau moléculaire afin de proposer des traitements plus ciblés.
De nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à extraire des sous-types de maladies à partir de grands ensembles de données sur les patients. Ils sont conçus pour reconnaître de manière indépendante des modèles et des corrélations dans des mesures cliniques étendues. Le groupe de recherche junior LipiTUM, dirigé par le Dr Josch Konstantin Pauling de la chaire de bioinformatique expérimentale, a développé un algorithme à cette fin.
Une analyse complexe via un outil web automatisé
Leur méthode combine les résultats des algorithmes existants pour obtenir des prédictions plus précises et plus robustes des sous-types cliniques. Cela permet d'unifier les caractéristiques et les avantages de chaque algorithme et d'éliminer leur ajustement qui prend du temps. "Cela facilite grandement l'application de l'analyse dans la recherche clinique", rapporte le Dr Pauling. "Pour cette raison, nous avons développé un outil basé sur le web qui permet l'analyse en ligne des données cliniques moléculaires par des praticiens sans connaissances préalables en bioinformatique."
Sur le site web (https://exbio.wzw.tum.de/mosbi/), les chercheurs peuvent soumettre leurs données à une analyse automatisée et utiliser les résultats pour interpréter leurs études. "Un autre aspect important pour nous était la visualisation des résultats. Les approches précédentes n'étaient pas capables de générer des visualisations intuitives des relations entre les groupes de patients, les facteurs cliniques et les signatures moléculaires. Cela va changer avec la visualisation basée sur le web produite par notre outil MoSBi", déclare Tim Rose, un scientifique de la TUM School of Life Sciences. MoSBi est l'abréviation de "Molecular Signatures using Biclustering". "Biclustering" est le nom de la technologie utilisée par l'algorithme.
Application à des questions d'intérêt clinique
Grâce à cet outil, les chercheurs peuvent désormais, par exemple, représenter des données issues d'études sur le cancer et de simulations pour divers scénarios. Ils ont déjà démontré le potentiel de leur méthode dans une étude clinique à grande échelle. Dans une étude coopérative menée avec des chercheurs de l'Institut Max Planck de Dresde, de l'Université technique de Dresde et de la clinique universitaire de Kiel, ils ont étudié la modification du métabolisme des lipides dans le foie de patients atteints de stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD).
Cette maladie très répandue est associée à l'obésité et au diabète. Elle évolue de la stéatose hépatique non alcoolique (NAFL), dans laquelle les lipides se déposent dans les cellules du foie, à la stéatohépatite non alcoolique (NASH), dans laquelle le foie s'enflamme davantage, puis à la cirrhose du foie et à la formation de tumeurs. En dehors des ajustements diététiques, aucun traitement n'a été trouvé à ce jour. La maladie étant caractérisée et diagnostiquée par l'accumulation de divers lipides dans le foie, il est important de comprendre leur composition moléculaire.
Biomarqueurs de la maladie du foie
En utilisant les méthodes MoSBi, les chercheurs ont pu démontrer l'hétérogénéité des foies des patients au stade NAFL au niveau moléculaire. "D'un point de vue moléculaire, les cellules hépatiques de nombreux patients NAFL étaient presque identiques à celles des patients NASH, tandis que d'autres étaient encore largement similaires aux patients sains. Nous avons également pu confirmer nos prédictions en utilisant des données cliniques", explique le Dr Pauling. "Nous avons ensuite pu identifier deux biomarqueurs lipidiques potentiels pour la progression de la maladie". Ces résultats sont importants pour la reconnaissance précoce de la maladie et de sa progression et pour le développement de traitements ciblés.
Le groupe de recherche travaille déjà à d'autres applications de leur méthode pour mieux comprendre d'autres maladies. "À l'avenir, les algorithmes joueront un rôle encore plus important qu'aujourd'hui dans la recherche biomédicale. Ils peuvent faciliter considérablement la détection de mécanismes complexes et la recherche d'approches thérapeutiques plus ciblées", déclare le Dr Pauling.
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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