Modéliser le cerveau sur ordinateur

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Le corps humain est un système extrêmement complexe. Les maladies sont en quelque sorte des perturbations de ce système. Des influences environnementales ou des variations génétiques viennent rompre l’équilibre et, si le système ne parvient pas à s’adapter, il y a un changement brutal – on parle de transition critique – et une maladie apparaît. Pour mieux comprendre les mécanismes responsables de ces maladies, nos biologistes et nos médecins mènent des expériences et examinent des patients. Cela génère un véritable flot de données scientifiques. Afin d’exploiter cette manne et d’étudier en détails les systèmes biologiques, nous avons construit une infrastructure capable de gérer ces larges volumes de données et créé des outils informatiques pour les analyser et interpréter.

Respect des standards de qualité internationaux

Des données de haute qualité forment le socle de la recherche au LCSB. Nous nous faisons fort d’enregistrer, de stocker et de partager ces larges quantités de données dans le respect de standards internationaux reconnus par la communauté scientifique. Via une initiative baptisée R3 (Reproducible Research Results), nous avons mis en place une infrastructure sûre ainsi que des procédures de gestion des données qui permettent d’augmenter la qualité et la reproductibilité des résultats de la recherche. Le LCSB héberge également ELIXIR-LU, le nœud luxembourgeois au sein d’ELIXIR, un réseau européen dédié à la gestion et à la protection des données scientifiques. Avec ELIXIR-LU, nous mettons des outils et des services à disposition d’autres acteurs nationaux, et nous servons de plateforme internationale pour les données biomédicales.

Des données aux connaissances

Une fois que les données ont été préparées selon de stricts standards de qualité, il est temps de les transformer en connaissances. Nos scientifiques développent des approches mathématiques et informatiques pour représenter et analyser les informations contenues dans les différents types de données. Ils construisent par exemple ce que l’on appelle des « disease maps ». Chacune de ces cartes représente tout ce que l’on sait au sujet d’une maladie donnée. Elle regroupe des informations sur tous les processus impliqués au niveau cellulaire et moléculaire, et ressemble à un énorme plan de métro : les molécules sont les stations de métro et sont connectées entre elles par des réactions chimiques et des interactions. Une fois que ce vaste réseau a été cartographié, nous pouvons étudier quelle molécule est connectée à quelle autre, qui joue un rôle central et quelles routes sont bloquées ou modifiées dans certaines maladies. Grâce à ces cartes, nous pouvons aussi simuler ce qui se passe lorsqu’on interfère avec le système, par exemple en administrant un médicament. De tels essais cliniques virtuels représentent une étape importante pour la mise au point de nouveaux traitements. Ils peuvent aider à réduire le nombre de molécules candidates et ainsi accélérer le processus de développement d’un médicament.

Des molécules à la dynamique globale du cerveau

Au LCSB, nous appliquons ces méthodes informatiques à de nombreux aspects de la recherche sur le cerveau. Que ce soit pour comprendre des mécanismes à l’échelle moléculaire ou cellulaire, ou le fonctionnement de l’ensemble du cerveau, les modèles informatiques sont au cœur de notre travail. L’équipe de Dr Alex Skupin a par exemple construit des modèles représentant la transmission de signaux via des échanges de calcium au sein des cellules, ou encore la production d’énergie dans les mitochondries, les centrales énergétiques des cellules. Des chercheurs des équipes des professeurs Enrico Glaab et Reinhard Schneider ont découvert plusieurs nouveaux gènes impliqués dans la maladie d’Alzheimer ou l’épilepsie. Grâce à des modèles informatiques, l’équipe du professeur Antonio del Sol a pu prédire quels facteurs moléculaires doivent être modifiés pour convertir un type de cellule en un autre type.

D’autres informaticiens, travaillant avec le professeur Jorge Gonçalves, collaborent étroitement avec le professeur Frank Hertel, neurochirurgien au Centre Hospitalier de Luxembourg, afin d’améliorer le placement des électrodes utilisées pour la stimulation cérébrale profonde chez les patients parkinsoniens. Dans un projet en cours financé par la fondation Michael J. Fox, des scientifiques du LCSB cherchent à appliquer des méthodes d’apprentissage automatique profond (deep learning) pour analyser des données collectées chez des patients atteints de la maladie de Parkinson, et prédire comment la maladie va évoluer chez chacun. Cette liste non-exhaustive d’exemples de recherches en informatique menées au LCSB montre à quelle point la modélisation est centrale dans nos travaux et va de pair avec les approches expérimentales.