Un nouvel outil informatique pourrait alimenter le développement de vaccins

Des chercheurs du système immunitaire du La Jolla Institute for Immunology (LJI), aux États-Unis, ont dévoilé un puissant outil de calcul conçu pour révolutionner la préparation à une pandémie. Cet algorithme de pointe permet aux scientifiques de comparer les données de diverses expériences, conduisant à des prédictions plus précises sur les réponses individuelles aux maladies.

L’équipe de recherche, dirigée par le Dr Tal Einav, professeur adjoint à l’Institut La Jolla d’immunologie (LJI), a développé cet outil révolutionnaire, qui recèle un immense potentiel pour la recherche médicale. Les laboratoires qui étudient les maladies infectieuses recueillent souvent des types de données très différents, même lorsqu’ils se concentrent sur les mêmes virus. Cette disparité des données crée des « îlots » d’informations indépendants, ce qui représente un défi important pour les chercheurs à la recherche d’informations cohérentes. L’étude a été publiée dans Méthodes des rapports de cellule.

Einav et le Dr Rong Ma, chercheur postdoctoral à l’Université de Stanford, ont travaillé en étroite collaboration pour relever ce défi. S’inspirant de la physique, où les expériences respectent des lois bien connues, ils ont cherché à créer un algorithme capable de comparer de grands ensembles de données provenant de diverses sources. Au lieu d’avoir besoin d’informations spécifiques sur les origines des ensembles de données, l’algorithme utilise l’apprentissage automatique pour identifier les modèles sous-jacents dans les données. Des ensembles de données similaires sont ensuite combinés dans un sur-ensemble, facilitant la formation d’algorithmes plus raffinés.

Les applications potentielles de cette nouvelle méthode de calcul en immunologie sont vastes. Par exemple, les chercheurs pourraient mieux comprendre comment les anticorps humains ciblent les protéines virales, ce qui est crucial pour concevoir de meilleurs vaccins. Compte tenu de la complexité de la biologie, où une seule protéine virale peut posséder un nombre astronomique de variations, l’algorithme aide les scientifiques à naviguer dans le terrain de jeu apparemment infini de la biologie.

L’un des aspects les plus prometteurs de la nouvelle méthode est sa capacité à combler les lacunes dans les données que les chercheurs ne peuvent pas collecter de manière réaliste. Déjà, Einav et Ma ont démontré que leur approche peut dévoiler de nombreux nouveaux principes immunologiques, applicables à la prédiction des données manquantes dans d’autres ensembles de données.

De plus, l’algorithme donne aux chercheurs confiance dans leurs prédictions grâce à un « intervalle de confiance » statistique. Semblables aux algorithmes de Netflix prédisant les préférences de films en fonction des sélections passées, plus les scientifiques de données ajoutent à l’outil, plus leurs prédictions deviennent précises. Cette capacité à estimer la confiance dans les prédictions et à recommander d’autres expériences pour améliorer cette confiance offre un cadre prometteur pour acquérir une compréhension approfondie des systèmes biologiques.

L’expertise d’Einav dans les outils informatiques et l’immunologie l’a amené à rejoindre récemment la faculté du LJI. Son objectif reste d’explorer les réponses immunitaires humaines à divers virus, à commencer par la grippe. La collaboration avec d’autres immunologistes et spécialistes des données de premier plan, dont le professeur Bjoern Peters, physicien de formation, devrait apporter diverses perspectives et idées pour résoudre des défis complexes sur le terrain.

Einav a exprimé son enthousiasme pour la synergie potentielle découlant de la collaboration entre scientifiques d’horizons divers, estimant qu’elle ouvre de nouvelles possibilités pour résoudre des questions scientifiques importantes. Les chercheurs du LJI espèrent tirer parti de cet outil innovant pour renforcer la préparation à une pandémie et contribuer aux futures percées dans le domaine de l’immunologie.

En résumé, l’outil informatique développé par les chercheurs du système immunitaire représente un pas de géant dans la préparation à une pandémie. En permettant la comparaison de divers ensembles de données et en générant des prédictions plus précises, cet algorithme promet d’améliorer notre compréhension des réponses immunitaires et de faciliter le développement de vaccins et de traitements améliorés pour les maladies infectieuses. Grâce à une recherche et une collaboration continues, la communauté scientifique peut débloquer de nouvelles découvertes et relever certains des défis les plus urgents en médecine et en santé publique.