ARCHIVÉ - L'informatique aux commandes de la recherche en génétique

Le 16 septembre 2009 — Ottawa (Ontario)

L'amélioration génétique du canola et la recherche sur le cancer peuvent sembler à des lieues l'une de l'autre, mais les scientifiques de l'Institut de technologie de l'information du CNRC (ITI-CNRC) d'Ottawa recourent aux mêmes procédés mathématiques pour extraire de précieuses connaissances. 

En effet, l'Institut participe à deux projets multidisciplinaires de l'Initiative en génomique et en santé du CNRC, où mathématiques et biologie s'entremêlent tels les deux brins de l'hélice d'ADN. 

Dans les deux cas, les chercheurs du CNRC tentent de discerner des schémas complexes dans une énorme masse de données aux sources multiples, en vue de s'en servir pour créer des modèles mathématiques qui décriront ou prédiront avec précision le comportement des protéines et des gènes dans les cellules vivantes. D'autres scientifiques - en biologie, médecine et génétique - utiliseront les résultats de ces travaux pour faire progresser leurs propres recherches. 

Le cancer et le canola 

Le projet sur le cancer recourra aux technologies de l'information de l'ITI-CNRC pour trouver comment ralentir ou arrêter la prolifération des cellules cancéreuses dans le sein ou le cerveau. Ce projet, piloté par l'Institut de recherche en biotechnologie du CNRC, à Montréal, pourrait réduire le nombre de décès attribuables au cancer et rehausser la qualité de vie des personnes atteintes de cette maladie. 

Le projet sur le canola a pour but d'améliorer les variétés canadiennes de canola pour les rendre rustiques et en accroître le rendement. Il associe l'ITI-CNRC à l'Institut de biotechnologie des plantes du CNRC à Saskatoon. Les agriculteurs canadiens apprécient le canola en tant que culture commerciale, et les consommateurs prisent son huile pauvre en acides gras saturés et trans. 

« Les deux domaines sont certainement très différents, mais en ce qui nous concerne, les techniques employées se ressemblent », explique Fazel Famili, qui dirige le travail de l'ITI-CNRC dans le cadre des deux projets. « Le point commun réside dans les méthodes appliquées. En termes simples appliqués à un autre domaine, qu'une voiture soit construite ici ou ailleurs n'a guère d'importance, les mêmes outils fonctionneront, pourvu qu'on sache s'en servir. » 

Un des domaines où excelle l'ITI-CNRC est l'exploration de données, processus mathématique qui extirpe des connaissances inconnues camouflées dans une masse énorme d'information. Une autre technique est l'apprentissage machine - expression qui désigne la programmation d'ordinateurs pour passer efficacement au crible une quantité considérable de données historiques ou électroniques, parfois sans aucune intervention humaine, dans l'espoir d'en dégager des schémas. Le logiciel du CNRC signale ces schémas aux modules de traitement, ou les utilise pour se reprogrammer afin de rendre la recherche encore plus efficace. Il est ainsi possible de traiter l'information émanant de nombreuses sources - des documents décrivant l'origine de l'échantillon, le type de cancer et son évolution, par exemple - puis d'associer tout cela aux protéines que les scientifiques ont découvertes dans l'échantillon. 

« Avec l'apprentissage machine, la provenance des données importe peu, poursuit M. Famili. Une cellule reste une cellule, qu'elle vienne d'une plante, d'un être humain ou d'un autre organisme. » 

Moins de tâtonnements 

L'amélioration génétique du canola et d'autres cultures a longtemps progressé par tâtonnement. On cultivait des générations entières de plantes expérimentales, puis on plantait les graines des meilleures plantes ou on croisait deux variétés par pollinisation dans l'espoir d'en accroître le rendement ou d'obtenir des cultivars qui résisteraient mieux à la maladie et aux intempéries. 

L'approche mathématique du CNRC permet aux phytogénéticiens d'examiner un nombre considérable d'échantillons historiques existants pour trouver rapidement les caractères génétiques souhaitables qui les distinguent et les exploiter. Cette méthode élimine aussi en partie le côté hypothétique associé aux travaux d'amélioration du canola visant à le faire pousser plus vite et produire plus d'huile. L'ITI-CNRC passera au peigne fin les données historiques et électroniques, puis les structurera, afin d'aider les phytogénéticiens à effectuer leur travail plus efficacement. Au départ, le tri et l'organisation des données exigeront énormément de puissance de calcul, mais par la suite, la base de données en génétique végétale pourra sans doute être stockée et consultée sur un ordinateur personnel ordinaire.

Le projet sur le cancer porte sur le cancer du sein et celui du cerveau, mais il pourrait être élargi à d'autres formes de la maladie. L'ITI-CNRC analysera la volumineuse quantité de données sur les gènes particuliers qui régulent le cancer de diverses manières. Étudier les gènes et les protéines en activité en vue de déceler les schémas importants éclairera les chercheurs médicaux sur la façon dont la maladie évolue et ouvrira la voie menant à de nouveaux traitements. 

Selon Charles-Antoine Gauthier, directeur intérimaire des programmes de recherche à l'ITI-CNRC, la nouvelle génération de traitements pour le cancer pourrait être axée sur la gestion de la maladie et la manière de composer avec elle. Pour mettre en pratique de tels traitements cependant, les cliniciens devront pouvoir cerner le type de cancer rapidement et mieux comprendre comment les cellules cancéreuses réussissent à se développer et à leurrer l'organisme de façon à ce que celui-ci accepte les tumeurs. 

« Il est impossible d'examiner un tel volume de données à la main, conclut M. Gauthier. Il y en a bien trop. On parle de plusieurs milliers d'échantillons provenant de données historiques. »

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