26/11/2012 - Bio-informatique pour l'annotation des protéines

Menéame

Une enquête de la Université Carlos III de Madrid (UC3M) en collaboration avec Centre national de recherche oncologique (CNIO) utilise des techniques de calcul pour améliorer la caractérisation des protéines. Avec le système développé, ils ont prédit, par exemple, la relation de deux protéines humaines avec les télomères, ce qui conduit à leur possible implication dans le vieillissement cellulaire et le développement du cancer, en l’absence de vérification expérimentale correspondante.

Las protéines sont des molécules formées de chaînes d’acides aminés et jouent un rôle fondamental pour la vie, car elles expriment les informations codées dans les gènes, et ils remplissent ainsi une grande quantité de fonctions dans l’organisme: immunologique (anticorps), structurel (constituent la plupart du matériel cellulaire), biorégulatrice (elles font partie des enzymes) et un long, etc. En résumé, ils réglementent des milliers de processus qui se déroulent au sein des organismes, y compris l’humain, et le font souvent par le biais de relations qu’ils établissent avec d’autres. "Analyser et utiliser ce réseau d’interactions est une tâche d’intérêt en raison du grand nombre de partenariats existants et des multiples façons dont une protéine peut influencer la fonction d’autres ," explique le professeur Beatriz Garcia, du département informatique de l’UC3M. "Dans un scénario biologique si complexe, déterminer les partenariats fonctionnels de manière expérimentale est très coûteux, et nous essayons donc d’appliquer des outils informatiques pour les prédire et orienter l’expérimentation," souligne-t-il. Il s’agit, en résumé, d’utiliser des techniques de l’intelligence artificielle, en particulier de l’apprentissage automatique, pour obtenir des résultats utiles en biologie, dans un domaine interdisciplinaire et émergent connu sous le nom de Bioinformatique ou Biologie informatique.

Dans ce contexte, cette ligne de recherche approfondit l’annotation de la fonction des protéines. C’est-à-dire, dans la détermination des tâches de chaque protéine ou groupe de protéines à l’intérieur de l’organisme. Plus précisément, les scientifiques ont dû faire face à deux problèmes spécifiques: la prévision de partenariats fonctionnels entre paires de protéines dans la bactérie Génophye coli et l’extension des itinéraires biologiques chez l’homme. Ils donnent également des conclusions sur l’interprétation de ces prévisions, qui peuvent aider à expliquer le fonctionnement des processus cellulaires étudiés. "En particulier - note Beatriz García - soulignent les prédictions obtenues sur deux protéines humaines (E3 SUMO-protein ligase et E3 ubiquitin-proteine ligase DTX1) précédemment liées à la dégradation contrôlée de certaines protéines et pour lesquelles nous pouvons maintenant proposer une nouvelle fonction liée à la stabilisation du télomère et, par conséquent, leur possible implication dans le vieillissement cellulaire et dans le développement du cancer, à défaut de vérification expérimentale."

Pour ce travail, publié en partie dans la revue PLoS ONE, la chercheuse a reçu récemment le prix de la meilleure thèse de doctorat dans son domaine (Sciences expérimentales et technologiques) de la part de l’Académie royale des docteurs d’Espagne. Les implications de ce travail pour la communauté scientifique sont déjà tangibles. En effet, les résultats du premier problème analysé sont déjà intégrés dans le serveur de prévisions EcID (E.coli Interaction Database) et apportent un critère de confiance de la prévision qui améliore le fonctionnement du système dans la recherche de partenariats fonctionnels entre les protéines contenues dans cette base de données. D’autre part, le deuxième problème biologique auquel nous sommes confrontés ouvre une nouvelle zone de recherche en bioinformatique, pour étendre les itinéraires existants. "La procédure présentée complète la seule publication existante dans le domaine, en étendant les itinéraires à beaucoup plus de protéines et en explorant une plus grande superficie du réseau d’interactions," commente la chercheuse. En outre, il pourrait être appliqué à de nombreux autres problèmes d’annotation fonctionnelle en biologie et dans d’autres domaines où il existe des informations pertinentes avec de multiples relations.

En tout état de cause, dans le domaine de la bioinformatique, il reste beaucoup à faire. "Il y a encore de nombreux problèmes biologiques non résolus qui nécessitent des solutions informatiques," affirme Beatriz Garcia, qui souligne l’importance de ce domaine qui se développe avec l’évolution des nouvelles technologies et dans lequel il reste aussi beaucoup de défis informatiques à relever, comme l’analyse de la séquence de nouvelle génération. "Il s’agit d’un domaine qui a besoin de plus de professionnels, spécialisés avec une formation intégrée en biologie et informatique, pour améliorer la connaissance de notre organisme au niveau moléculaire et, en fin de compte, faciliter le traitement des maladies," conclut-il.

Pour plus d’informations: 

Inference of Functional Relations in Predicted Protein Networks with a Machine Learning Approach
Auteurs: Beatriz García-Jiménez, David Juan, Iakes Ezkurdia, Eduardo Andres-León, Alfonso Valencia 
PLoS ONE 5(4): e9969. PLoS ONE 2010; doi: 10.1371/journal.pone.0009969.

Thèse: Annotation fonctionnelle des protéines basée sur la représentation relationnelle dans l’environnement de la biologie des systèmes. Date : 04/06/2012
Auteur: Beatriz Garcia Jiménez. Directeurs: Araceli Sanchis de Miguel et Alfonso Valencia Herrera.
Localisation: http://hdl.handle.net/10016/15508

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