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Grâce à l'IA, des chercheurs identifient un gène lié à la forme grave du Covid-19

Une équipe de chercheurs a utilisé sept systèmes d'apprentissage automatique pour identifier les gènes responsables du développement d'une forme grave du Covid-19. Elle a réussi à trouver un gène "driver", baptisé "ADAM9", dont la surexpression conduirait vers une forme grave et le syndrome de détresse respiratoire aigües. Cette découverte ouvre la voie à une piste thérapeutique intéressante.
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Grâce à l'IA, des chercheurs identifient un gène lié à la forme grave du Covid-19
Grâce à l'IA, des chercheurs identifient un gène lié à la forme grave du Covid-19 © Unsplash

Pourquoi certains personnes sont atteintes de formes graves du Covid-19 tandis que d'autres n'ont que de légers symptômes ? C'est sur cette question que se sont penchés des chercheurs dont les travaux ont été publiés dans la revue scientifique Science Translational Medicine le 26 octobre 2021.

L'identification d'une signature génétique
Grâce à l'application croisée de plusieurs systèmes d'apprentissage automatique, ils ont identifié une "signature génétique (caractéristiques moléculaires et génétiques) propre aux personnes atteintes de formes graves du Covid-19, notamment de syndrome de détresse respiratoire aigüe (SDRA). 

Ces travaux ont été menés par l'Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm), l’Université de Strasbourg ainsi que les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg. Ces chercheurs ont également collaboré avec l'entreprise américaine Genuity Science et l'Université de Californie du Sud.

Une cohorte de jeunes patients en bonne santé
Les scientifiques se sont intéressés aux jeunes patients en bonne santé qui ont, a priori, peu de chance de développer des formes critiques du Covid-19. L'objectif était de "pouvoir vraiment étudier les mécanismes moléculaires et génétiques directement associés aux formes graves, qui soient exclusivement liés à l'infection virale et non à d'autres formes de risques préexistants", a expliqué Seiamak Bahram, responsable de l’Institut Thématique Interdisciplinaire de Médecine de Précision de Strasbourg et chef de service d’immunologie biologique aux Hôpitaux Universitaires de Strasbourg.

La cohorte était composée de personnes hospitalisées pendant la première vague de la pandémie, âgées de moins de 50 ans et ne présentant aucune comorbidité majeure. Au total, 72 patients ont été recrutés et divisés en deux groupes : l'un constitué de patients en réanimation atteints de syndrome de détresse respiratoire aigüe et l'autre de patients hospitalisés atteintes d'une forme moins grave. Un groupe de 22 personnes en bonne santé a également été étudié. 

Recourir à l'IA pour analyse d'importantes quantités de données
Les chercheurs ont collecté plusieurs échantillons afin d'analyser l'ensemble des données "génomiques, protéomiques [analyse à grande échelle des protéines, ndlr], transcriptomiques (investigation de la totalité des ARN messagers) et autres données virologiques, immunologiques et sérologiques" des patients, a détaillé Seiamak Bahram.

Etant donné la masse considérable de données récoltées, les chercheurs ont fait appel à l'intelligence artificielle. Grâce à l'application croisée de plusieurs algorithmes, ils ont identifié un réseau de 600 gènes impliqués dans l'évolution vers les formes graves du Covid-19. Parmi ces gènes, "le gène ADAM9 (…) interagit avec des protéines du SARS-CoV-2", révèle le chercheur. Conséquence de quoi, "une surexpression" de ce gène "conduirait certains patients vers les formes graves de Covid-19 et le SDRA".

Au total, les scientifiques ont utilisé sept systèmes d'apprentissage automatique. L'un d'entre eux a tourné sur l’ordinateur quantique mis à disposition par l’Université de Californie du Sud.

Une piste thérapeutique intéressante
Pour confirmer sa découverte, l'équipe a réalisé des expériences in vitro. Elles ont bien montré que le fait de bloquer le gène ADAM9 dans des lignées cellulaires était associé à une réduction des quantités de virus dans ces cellules. Ces résultats ouvrent une piste thérapeutique intéressante pour lutter contre la mortalité liée au Covid-19. Ils devront être corroborés par d'autres études.

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