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L’« apprentissage profond » permet de repérer des gènes de l’autisme et du cancer dans des régions inexplorées du génome

par Lindsay Jolivet Nouvelles Réseaux génétiques 29.01.2015

Des scientifiques et des ingénieurs ont conçu un modèle informatique qui a repéré des mutations entraînant la maladie dans de larges régions du génome qu’il était impossible d’explorer auparavant. Leur méthode permet de cerner des mutations qui modifient l’épissage des gènes et a révélé des déterminants génétiques inattendus de l’autisme, du cancer du côlon et de l’amyotrophie spinale.

Brendan Frey (Université de Toronto), Boursier principal de l’ICRA, est l’auteur principal d’un article décrivant ces travaux et publié dans le numéro du 18 décembre de Science Express. L’article a pour coauteurs les Boursiers principaux de l’ICRA Timothy Hughes (Université de Toronto) et Stephen Scherer (Hôpital pour enfants malades et Université de Toronto) du programme Réseaux génétiques. Frey est membre des programmes Réseaux génétiques et Apprentissage automatique, apprentissage biologique (anciennement connu sous le nom ‘Calcul neuronal et perception adaptative révolutionne’) . Dans ces recherches, on conjugue les travaux de pointe du programme Calcul neuronal et perception adaptative sur l’apprentissage profond à des techniques novatrices en génétique.

La plupart des méthodes existantes examinent des mutations dans des segments d’ADN qui encodent des protéines, des résultats faciles à obtenir, selon Frey. Pour repérer des mutations à l’extérieur de ces segments, des méthodes typiques, comme des études d’association pangénomique, tirent profit de données sur la maladie et comparent les mutations de patients malades à celles de patients en santé. À titre d’analogie, Frey explique que c’est comme de prendre tous les livres qu’aime lire votre enfant et de voir si une lettre donnée apparaît plus fréquemment que dans d’autres livres.

« Cela ne fonctionne pas, car la méthode ne révèle pas pourquoi votre enfant aime le livre », dit-il. « De même, les études d’association pangénomique ne peuvent expliquer pourquoi une mutation est problématique. »

Toutefois, l’analyse de l’épissage peut être révélatrice. L’épissage est important pour la grande majorité des gènes chez l’humain. Quand des mutations modifient l’épissage, les gènes peuvent produire les mauvaises protéines, ou bien n’en produire aucune, ou alors entraîner d’autres problèmes qui peuvent mener à la maladie.

L’équipe de Frey, composée de chercheurs en génie, en biologie et en médecine, a mis au point un modèle informatique qui reproduit la technique par laquelle la cellule dirige l’épissage par la détection de motifs dans des séquences d’ADN, appelés collectivement le « code d’épissage ». Ils ont ensuite utilisé leur système pour examiner les séquences d’ADN avec mutations, en cerner les effets et les catégoriser efficacement. Contrairement aux méthodes existantes, leur technique permet d’expliquer l’effet d’une mutation et de repérer des mutations à l’extérieur des segments qui encodent les protéines.

Pour mettre au point le modèle, l’équipe de Frey a fourni des données expérimentales à des algorithmes d’apprentissage automatique afin d’apprendre à l’ordinateur comment analyser une séquence d’ADN et cerner le mode d’épissage.

Leur méthode fonctionne étonnamment bien et a mené à de nouvelles découvertes. Par exemple, en traitant des séquences d’ADN de cinq patients autistiques fournies par Scherer, le modèle a réussi à repérer 39 nouveaux gènes qui pourraient entrer en jeu dans le trouble du spectre autistique, une augmentation de 40 % par rapport aux quelque 100 gènes de l’autisme déjà connus.

« Le travail de Brendan est novateur, car il constitue une première tentative sérieuse de décoder les portions du 98 % du génome humain qui se trouvent à l’extérieur des segments des gènes ciblés habituellement dans des études sur les maladies génétiques », dit Scherer. « C’est tout particulièrement emballant, car on croit que ces segments d’ADN pourraient renfermer une bonne partie des données manquantes que nous avons cherché à élucider dans des études comme celles sur l’autisme. »

Scherer et Frey ont commencé à collaborer lors de réunions de l’ICRA il y a cinq ans et ils ont l’intention d’utiliser ce modèle pour analyser le génome de 10 000 familles aux prises avec l’autisme dans le cadre de l’étude MSSNG. En outre, l’article éclaircit les mécanismes génétiques qui mènent à l’amyotrophie spinale, une cause importante de mortalité infantile, et au cancer colorectal sans polypose.

Frey explique que sa participation à deux programmes de l’ICRA s’est révélée essentielle pour tisser des liens et favoriser l’expertise interdisciplinaire chez ses étudiants diplômés et stagiaires postdoctoraux, y compris les coauteurs Hui Xiong, Babak Alipanahi, Leo Lee et Hannes Bretschneider. Ont aussi collaboré à ses travaux Ben Blencowe (Université de Toronto) et Nebojsa Jojic (Microsoft Research).

« Ma participation au programme Calcul neuronal et perception adaptative a permis à mon groupe d’avoir accès aux meilleures techniques en matière d’apprentissage profond. Il ajoute que ses interactions avec des membres du programme Réseaux génétiques l’ont poussé à s’attaquer aux questions les plus difficiles de la génétique. »

Selon Frederick Roth, Boursier principal de l’ICRA et codirecteur du programme Réseaux génétiques, les Drs Frey, Scherer et Hughes ont joué un rôle clé au sein du programme et dans les recherches destinées à interpréter le génome. « Nombre d’entre nous connaîtront sous peu notre séquence génétique complète qui sera tout comme un guide encyclopédique de nous-mêmes écrit dans une langue étrangère. Ces travaux promettent d’interpréter l’effet des mutations dans une région plus large du génome que jamais », ajoute-t-il.

Image: Le système computationnel a repéré des mutations jadis inconnues entraînant diverses maladies, comme le cancer colorectal, le trouble du spectre de l’autisme et l’amyotrophie spinale.
Image de Science Magazine.

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