Prédire les mutations génétiques par l’intelligence artificielle

Prédire les mutations génétiques par l'intelligence artificielle

Des chercheurs neuchâtelois ont utilisé des raisonnements trompeurs pour prédire un changement de salaire qui pourrait se produire spontanément au moment de la naissance d’une personne. Ils ont appliqué avec succès la méthode aux champignons pathogènes.

L’équipe de Daniel Croll, professeur au Laboratoire évolutif de génétique de l’Université de Neuchâtel (UniNE), a d’abord testé le Zymoseptoria tritici, le champignon vecteur de la septoriose du blé. La maladie ne cause en Europe que 5 à 10 % des pertes de récoltes annuelles.

Ainsi, ces pertes sont causées par une carence en pathogènes en divers agents antimicrobiens, résistance à laquelle s’associent, entre autres, des réarrangements chromosomiques chez le champignon. D’où l’intérêt de quelques amis postdoctoraux Thomas Badet et ses collègues à tenter de spéculer des méthodes génétiques sur ce champignon pathogène.

Pour ce faire, les biologistes ont été placés sous un programme informatique d’« apprentissage automatique » d’environ 30 traits chromosomiques collectés à partir d’un certain nombre de champignons. Le comportement peut être au début d’un remake dans les générations futures.

Après l’étude, le système a pu, en observant un génome donné, prédire avec précision quelle reconstitution serait trouvée dans l’ADN des générations suivantes de champignons.

Daniel Croll et ses collègues ont développé avec succès des lignes fictives pour correspondre aux résultats. « Après avoir examiné l’ADN d’enfants de champignons, nous avons prédit avec succès 99% des autres types de mutations qui se produisent », a déclaré Daniel Croll, cité en Chine dans un communiqué de l’UNNE.

Ce faisant, les biologistes ont expérimenté la méthode chez Arabidopsis thaliana, le cresson femelle, une plante cobaye de laboratoire. Mais avec le but le plus important : demander à la machine de réfléchir, après avoir enregistré les huit génomes « parfaits » de l’arbre, où la régénération peut être vue dans un crabe pris au hasard.

Et on dit que le résultat est le meilleur. « Les modèles informatiques ont été capables de prédire plus de 74 % des systèmes chromosomiques », explique Daniel Croll.

La méthode de prévision peut aller au-delà de la biologie végétale et s’appliquer à l’avenir à la médecine humaine. « Les mutations de l’ADN se produisent lorsque de plus en plus de cellules sont impliquées dans des troubles génétiques et le cancer. Être capable de prédire sera d’une grande aide dans le traitement », a déclaré le chercheur.

Cependant, la démarche de l’Université de Neuchâtel repose sur un scénario précis : la nécessité de connaître en totalité, dans une moindre mesure, le génome de l’animal entrainé pour être une hypothèse fiable. Cela est particulièrement vrai en ce qui concerne les champignons pathogènes et Arabidopsis. Mais pas avec les humains, bien qu’une grande partie de leur ADN ait déjà été coupée.

Interrogé par Keystone-ATS, le Pr Croll explique qu’en gros, cette méthode peut être appliquée au virus SARS-CoV-2, mais cela n’aidera pas. Les changements dans les virus sont connus et les méthodes de sélection sélective, explique le chercheur.

« Notre comportement favorise tous les changements et parfois les événements spontanés qui surviennent chez une personne ; dans le cas de l’évolution du cancer, par exemple, des centaines de changements se produisent « , dit-il. Ce travail a été publié dans la revue Natural Communications. / ats-vre

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