Des outils d’intelligence artificielle prédisent le rôle régulateur et la structure 3D de l’ADN : Salle de presse





Jian Zhou, Ph.D.

DALLAS – 08 août 2022 – Récemment développé unSelon deux études récentes en Génétique naturelle. Ces outils pourraient éventuellement jeter un nouvel éclairage sur la façon dont les mutations génétiques conduisent à la maladie et pourraient conduire à une nouvelle compréhension de la façon dont la séquence génétique influence l’organisation spatiale et la fonction de l’ADN chromosomique dans le noyau, a déclaré l’auteur de l’étude. Jian Zhou, Ph.D.Professeur adjoint au département de bioinformatique de Lyda Hill à l’UTSW.

“Ensemble, ces deux programmes fournissent une image plus complète de la façon dont les changements dans la séquence d’ADN, même dans les régions non codantes, peuvent avoir des effets dramatiques sur son organisation spatiale et sa fonction”, a déclaré le Dr. Zhou, membre de Harold C. Simmons Comprehensive. Centre de cancérologie, un boursier de la Fondation Lupe Murchison en recherche médicale et un boursier du Texas Cancer Research and Prevention Institute (CPRIT).

Structure 3D prédite pour un segment d’ADN génomique humain

Seulement environ 1% de l’ADN humain code des instructions pour fabriquer des protéines. Les recherches menées au cours des dernières décennies ont montré qu’une grande partie du matériel génétique non codant restant contient des éléments régulateurs – tels que des promoteurs, des amplificateurs, des silencieux et des isolants – qui contrôlent l’expression de l’ADN codant. La manière dont la séquence contrôle les fonctions de la plupart de ces éléments régulateurs n’est pas bien comprise, a expliqué le Dr. Zhou.

Pour mieux comprendre ces composants réglementaires, lui et ses collègues de l’Université de Princeton et du Flatiron Institute ont développé un modèle d’apprentissage en profondeur qu’ils ont appelé le Connaître, qui classe avec précision ces segments d’ADN non codant en 40 “classes de séquences” ou tâches – par exemple, en tant qu’amplificateur de l’activité des gènes des cellules souches ou des cellules cérébrales. Ces 40 classes de séquences, développées à partir de près de 22 000 jeux de données provenant d’études antérieures étudiant la régulation du génome, couvrent plus de 97 % du génome humain. De plus, Sei peut noter n’importe quelle séquence pour son activité prévue dans chacune des 40 classes de séquences et prédire comment les mutations affectent ces activités.

En appliquant Sei aux données génétiques humaines, les chercheurs ont pu caractériser l’architecture régulatrice de 47 traits et maladies enregistrés dans la base de données UK Biobank et expliquer comment les mutations dans les éléments régulateurs provoquent des pathologies spécifiques. De telles capacités peuvent aider à acquérir une compréhension plus systématique de la façon dont les changements dans la séquence génomique sont liés à la maladie et à d’autres traits. Les résultats ont été publiés ce mois-ci.

En mai, le Dr. Zhou signalé le développement d’un outil différent, appelé Orca, qui prédit l’architecture 3D de l’ADN dans les chromosomes en fonction de leur séquence. En utilisant des ensembles de données existants de séquences d’ADN et des données structurelles dérivées d’études antérieures qui ont révélé les plis, les torsions et les virages de la molécule, le Dr. Zhou a entraîné le modèle à établir des connexions et a évalué la capacité du modèle à prédire la structure à différentes échelles de longueur.

Les résultats ont montré qu’Orca prédisait les petites et grandes structures d’ADN en fonction de leurs séquences avec une grande précision, y compris pour les séquences porteuses de mutations associées à divers problèmes de santé, notamment une forme de leucémie et des malformations des membres. Orca a également permis aux chercheurs de générer de nouvelles hypothèses sur la façon dont la séquence d’ADN contrôle sa structure 3D locale et à grande échelle.

Dr. Zhou a déclaré que ses collègues et lui prévoyaient d’utiliser Sei et Orca, à la fois accessibles au public sur des serveurs Web et en tant que source ouverte, pour explorer davantage le rôle des mutations génétiques dans les manifestations moléculaires et physiques de la maladie – une recherche qui pourrait éventuellement conduire à de nouvelles façons de traiter ces conditions.

L’étude Orca a été soutenue par des subventions du CPRIT (RR190071), des National Institutes of Health (DP2GM146336) et du programme UT Southwest Scholars en sciences médicales.

À propos du centre médical UT Southwestern

UT Southwestern, l’un des principaux centres médicaux universitaires du pays, intègre une recherche biomédicale pionnière avec des soins cliniques et une éducation exceptionnels. Le corps professoral de l’institution a reçu six prix Nobel et comprend 26 membres de l’Académie nationale des sciences, 17 membres de l’Académie nationale de médecine et 14 chercheurs du Howard Hughes Medical Institute. Le corps professoral à temps plein de plus de 2 900 personnes est responsable des avancées médicales innovantes et s’engage à traduire rapidement la recherche scientifique en nouveaux traitements cliniques. Les médecins de l’UT Southwestern fournissent des soins dans plus de 80 spécialités à plus de 100 000 patients hospitalisés, plus de 360 ​​000 cas d’urgence et supervisent près de 4 millions de visites ambulatoires chaque année.



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