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Modèle humain terminé
Des chercheurs de l'Université de Californie à San Diego ont construit le premier modèle informatique complet du métabolisme humain. Disponible gratuitement sur le la toile , le modèle est une avancée majeure dans le domaine naissant de la biologie des systèmes, et il aidera les chercheurs à découvrir de nouvelles voies médicamenteuses et à comprendre la base moléculaire du cancer et d'autres maladies.
Université de Californie, San Diego, les chercheurs ont construit le premier modèle informatique complet du métabolisme humain. Ils ont utilisé le modèle pour créer cette carte, une analyse des effets métaboliques de la chirurgie de pontage gastrique après un an.
Le métabolisme est la somme de toutes les réactions chimiques impliquées dans la décomposition des nutriments contenus dans les aliments en énergie et leur utilisation comme matières premières pour fabriquer tout ce dont le corps a besoin, des hormones comme l'insuline aux lipides qui composent les membranes cellulaires. Le modèle informatique du métabolisme, construit par des chercheurs du laboratoire de Bernhard Palsson , professeur de bio-ingénierie, relie toutes ces réactions chimiques connues dans le corps à chaque gène humain.
Des modèles similaires de métabolisme chez les microbes tels que la levure et E. coli - dont plusieurs générés par le laboratoire de Palsson - permettent aux chercheurs de concevoir des organismes qui produisent plus efficacement des produits comme l'éthanol et les médicaments antipaludiques. (Voir Regarder l'évolution des bactéries en laboratoire et les microbes d'ingénierie stimulent l'éthanol.) Mais, dit Aviv Regev , un biologiste computationnel au Broad Institute, à Cambridge, MA, un modèle de haute qualité du métabolisme chez l'homme a été insaisissable.
Le nouveau modèle comprend tous les gènes connus et toutes les réactions métaboliques du groupe de Palsson découverts lors d'une recherche approfondie de la littérature scientifique. Un gène donné dans la base de données est associé à son produit protéique, qui peut être associé à un certain nombre de réactions métaboliques, qui sont associées à d'autres réactions, qui sont associées à des apports nutritionnels comme le glucose et la production d'énergie ou un produit comme la mélatonine. Palsson appelle le modèle une représentation mathématique de toutes ces données. La base de données en ligne sera mise à jour en permanence.
Regev dit que l'une des applications les plus prometteuses du modèle est en tant qu'échafaudage sur lequel projeter les données des études de profilage de l'expression génique. En utilisant des puces à ADN, il est maintenant possible de trouver des différences dans l'expression des gènes entre, par exemple, le tissu hépatique normal, le tissu hépatique cancéreux et le tissu hépatique diabétique. De telles données ont le potentiel de révéler à la fois les causes moléculaires de la maladie et les cibles potentielles des médicaments. Mais dans ces études, dit Regev, les changements dans l'expression des gènes sont répartis dans tout [le génome].
En utilisant le modèle, les chercheurs peuvent saisir quels gènes sont exprimés dans un tissu malade et obtenir en sortie les voies métaboliques dans lesquelles ces gènes sont impliqués, au lieu de rechercher minutieusement dans la littérature scientifique des informations gène par gène. Par exemple, dans le cas du foie, le modèle pourrait indiquer aux chercheurs qu'un gène surexprimé dans le tissu hépatique cancéreux est impliqué dans des réactions métaboliques spécifiques, créant des produits particuliers. Les chercheurs pourraient alors rechercher un médicament qui cible ces voies ou produits. Il y a des changements métaboliques à très grande échelle dans les tissus cancéreux, dit Regev.
James Collins , professeur de génie biomédical à l'Université de Boston, a déjà commencé à utiliser des approches au niveau du réseau pour comprendre le cancer, et il dit qu'il utilisera le modèle de Palsson dans ses recherches. Vous pouvez examiner les gènes exprimés de manière différentielle chez un patient atteint d'un cancer de la prostate, explique Collins. Parmi ceux-ci, existe-t-il des voies qui indiquent les processus sous-jacents de la maladie ? Il nous permettra de filtrer et de condenser des données complexes et d'identifier des cibles médicamenteuses.
De plus, le modèle pourrait aider les chercheurs à mieux comprendre et optimiser les médicaments existants. Il est difficile de déterminer quels gènes sont affectés indirectement par un médicament, explique Collins. Vous voulez savoir ce que vous frappez pour obtenir une meilleure chimie, une propriété intellectuelle plus solide et comprendre les effets secondaires. Palsson souligne que parce que le réseau peut identifier plusieurs façons de générer le même résultat, il peut aider les sociétés pharmaceutiques à proposer des composés qui ont les mêmes effets – des alternatives aux statines comme le Lipitor, par exemple – sans violer les brevets de leurs concurrents.