Bioinformatique : liens, ressources et l'indispensable intégration des données... |
23 Avril 2010 |
En guise d'introduction : des liens, ensuite, du texte... D'autres ressources en bioinformatique sont encore disponibles sur ce blog, il suffit de «remonter les liens hypertextes», proposés en fin de billet (ceux avec du ++ notament)
L'indispensable intégration des données (extrait)
Comparée à d'autres sciences, la biologie peut apparaître très paradoxale : plus elle avance, plus elle se complexifie ! En effet, l'analyse du génome et la post-génomique (étude du transcriptome et du protéome) ainsi que la recherche biologique, chimique et pharmaceutique sur l'animal ou chez l'homme produisent en permanence des quantités colossales de données : leur nombre double tous les six mois environ ! De surcroît, ces données ont des « langages » différents (chimie, biologie, génomique, physique, pharmacologie...), des formes et des normes variées, et des contenus disparates (espèce, protéines, ARN, gènes, séquences, structures 3D, propriétés physico-chimiques, etc.). Isolées les unes des autres, elles sont peu intelligibles ; associées, elles peuvent prendre du sens mais à condition de les réunir et de les exploiter de manière pertinente. L'outil informatique est, pour cette « intégration » de données, absolument indispensable.
Prédire et modéliser
Cette « bioinformatique » florissante fait appel à toute une gamme de bases de données, de logiciels et de méthodes logiques élaborés par des laboratoires d'organismes publics et par des entreprises dans lesquels l'interdisciplinarité est un pain quotidien. Les groupes académiques, à vocation plus fondamentale, tentent surtout d'intégrer les données cliniques et biologiques produites expérimentalement et les données issues du séquençage des génomes (les « annotations » structurales et fonctionnelles), disponibles dans les bases de données publiques. Leurs objectifs essentiels sont d'une part de prédire les fonctions des protéines à partir de leurs séquences d'acides aminés, d'autre part de construire, à l'aide de modèles mathématiques, des réseaux fonctionnels décrivant les rôles et les interactions de centaines de molécules dans les cellules.
Les entreprises de bioinformatique doivent quant à elles vendre des outils ou des services. Certaines se positionnent sur le marché de la génomique fonctionnelle. Ainsi, Genomining (Montrouge, spin-off du Génoscope), avec ses systèmes Navibio et GeneWarner, et Gene-It (Rueil-Malmaison), avec la méthode GenomeQuest, proposent des systèmes informatiques de gestion et de comparaison de séquences de gènes et de protéines tirées des bases de données publiques (telle UniProt ou la Protein Data Bank) ou de bases de brevets, qui facilitent la prédiction des fonctions de ces molécules. Atragene Bioinformatics (Génopole d'Evry) propose des outils d'analyse des données issues des puces à ADN, permettant par exemple d'étudier les mécanismes de régulation de l'expression des gènes.
D'autres sociétés sont positionnées sur le marché de la drug discovery, et proposent leurs outils et leurs services aux « big pharma ». La modélisation informatique des interactions moléculaires qui créent la dynamique d'une cellule, ou modélisation dynamique, est proposée par exemple par la start-up Helios Biosciences (Paris Biotech), avec deux programmes de R&D axés sur le cancer de la prostate et l'épilepsie.
Organiser l'information
Pour qui veut limiter les risques d'échec inhérents au développement pharmaceutique, une autre solution est d'utiliser des systèmes automatisés capables de « capturer » les millions d'informations hétérogènes stockées dans les bases de données, la littérature scientifique ou dans les descriptions de brevets, puis de les assembler de manière cohérente dans un système unique. Selon ce principe, on ne s'intéresse pas seulement à la découverte et à l'analyse de nouvelles cibles thérapeutiques, objet du criblage à haut débit (tests de molécules sur des systèmes biologiques simplifiés) et de la biologie structurale (voir « Un pôle parisien de biologie structurale ») ; on cherche aussi à prendre en compte le plus possible la complexité de l'environnement cellulaire. Pour cela, chaque système extrait toutes les informations biologiques et chimiques pertinentes concernant une ou plusieurs classes de molécules d'importance thérapeutique (protéines kinases, récepteurs, etc.). Eventuellement, en complément, un logiciel adapté s'occupe d'organiser les informations de manière à répondre à des questions précises, comme : « ce peptide a-t-il une action inhibitrice sur ce récepteur dans les cellules du foie ? » ou « Avec quels ''partenaires'' moléculaires cette protéine interagit-elle pour activer telle voie métabolique ? », etc.
A Paris, Aureus Pharma, créée en 2000, a ainsi développé plusieurs bases de données spécifiques, les bases « AurSCOPE », concernant par exemple les canaux ioniques et les récepteurs couplés aux protéines G (RCPG) pour lesquels des recherches à visée thérapeutique ont été publiées. Elles visent à accélérer la mise au point de molécules susceptibles d'agir sur ces protéines des membranes cellulaires dont le dysfonctionnement est en jeu dans diverses pathologies (comme la mucoviscidose, les arythmies cardiaques, l'hypertension). Un argumentaire qui a séduit plusieurs firmes pharmaceutiques (sanofi-aventis, Pfizer, Roche, Serono, Servier, etc.). D'autres bases sont en développement concernant les protéines kinases, les récepteurs nucléaires et les protéases. Avec les nombreuses nouvelles cibles que la génomique fonctionnelle devrait faire émerger, et la quantité d'informations qui sera générée, la démarche n'est pas prête de s'épuiser, juge André Michel, fondateur et directeur d'Aureus.
Une biologie intégrative
Un autre développement essentiel de la « pharma-informatique » est la construction de bases d'informations qui intègrent les propriétés dites ADMET (absorption, distribution, métabolisme, élimination et toxicité) des molécules d'intérêt pharmaceutique. Ce type de base permet aux laboratoires pharmaceutiques de maîtriser la « pharmacocinétique » d'un médicament candidat : son absorption dans l'organisme, sa distribution dans les différents tissus, son métabolisme - les transformations chimiques qu'il subit -, son élimination par les reins, et son innocuité. Cela revient à détecter en amont du processus les risques ou inconvénients potentiels d'une substance et ainsi d'éviter de perdre du temps : une molécule qui est bloquée par la barrière hémato-encéphalique ne servira jamais de médicament cérébral...
La société francilienne la plus anciennement placée sur ce marché est Cerep (Paris et Rueil-Malmaison). Outre plusieurs « chimiothèques », elle propose différents tests de « profilage » des caractéristiques physico-chimiques et pharmacocinétiques de composés en développement pharmaceutique. Hybrigenics, spécialiste de protéomique, génère des bases de données concernant les interactions entre protéines ; un logiciel, le PIMRider, peut même intégrer les résultats d'un client et toutes les données disponibles sur les protéines impliquées dans un réseau d'interactions. De son côté, en partenariat avec Servier, Aureus Pharma a développé la base AurSCOPE ADME/DDI, qui concerne les propriétés ADME (absorption, distribution, métabolisme, élimination) de quelque 7 500 molécules. Une autre start-up, Ariana Pharmaceuticals (Pasteur BioTop, Paris) a quant à elle bâti la base KEM(tm) (Knowledge Extraction and Management).
Il y a donc fort à parier que ces systèmes techniques d'extraction et d'organisation de l'information in silico poursuivront leur développement au sein de ce qu'on appelle désormais la « biologie intégrative » ou « systémique », en assurant des étapes décisives sans lesquelles la découverte de nouveaux médicaments demeurerait trop aléatoire.
Pour en savoir plus :
Rien de bien spécial ni de si particulier... Voici les liens promis : AFP, Google, Biointelligence, Dassault Systèmes... // Bio-informatique, bioIntelligence... // XML, UML, Bio-informatique // (bio-informatique)++ // (articles)++
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Gaby
Publié dans la catégorie : Emploi
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