{"id":2028,"date":"2022-12-19T16:12:47","date_gmt":"2022-12-19T16:12:47","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/utilisation-de-lintelligence-artificielle-pour-pister-les-molecules\/"},"modified":"2022-12-19T16:12:47","modified_gmt":"2022-12-19T16:12:47","slug":"utilisation-de-lintelligence-artificielle-pour-pister-les-molecules","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/utilisation-de-lintelligence-artificielle-pour-pister-les-molecules\/","title":{"rendered":"Utilisation de l\u2019intelligence artificielle pour pister les mol\u00e9cules"},"content":{"rendered":"

Ce nouvel outil d’identification des petites mol\u00e9cules pr\u00e9sente de nombreux avantages pour le diagnostic, le d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments et la recherche fondamentale.<\/p>

Un nouveau mod\u00e8le d’apprentissage automatique \u2013 appel\u00e9 machine learning en anglais \u2013 va aider les scientifiques \u00e0 mieux identifier les petites mol\u00e9cules, ce qui aura des applications en m\u00e9decine, pour le d\u00e9veloppement de nouveaux m\u00e9dicaments et en chimie environnementale. Mis au point par des chercheurs de l’Universit\u00e9 d’Aalto<\/a> en Finlande et de l’Universit\u00e9 du Luxembourg<\/a>, le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur des donn\u00e9es provenant de dizaines de laboratoires, devenant ainsi l’un des outils les plus pr\u00e9cis en mati\u00e8re d’identification des petites mol\u00e9cules.<\/p>

Des milliers de petites mol\u00e9cules diff\u00e9rentes, appel\u00e9es m\u00e9tabolites, transportent de l’\u00e9nergie et transmettent des informations dans tout le corps humain. En raison de leur petite taille, ces m\u00e9tabolites sont difficiles \u00e0 distinguer les uns des autres lors de l’analyse d’un \u00e9chantillon de sang. \u00catre capable d\u2019identifier ces mol\u00e9cules est cependant important pour comprendre comment l’exercice physique, la nutrition, la consommation d’alcool et les troubles m\u00e9taboliques affectent notre sant\u00e9.<\/p>

Les diff\u00e9rents m\u00e9tabolites sont en g\u00e9n\u00e9ral identifi\u00e9s \u00e0 l’aide d’une technique de s\u00e9paration appel\u00e9e chromatographie en phase liquide, suivie par une analyse via la spectrom\u00e9trie de masse. Cela permet de s\u00e9parer les mol\u00e9cules en fonction de leur masse et de leur temps de r\u00e9tention. L’\u00e9chantillon passe d’abord dans une colonne au sein de laquelle les m\u00e9tabolites circulent avec diff\u00e9rents d\u00e9bits \u2013 on parle de temps de r\u00e9tention \u2013 qui peuvent \u00eatre mesur\u00e9s. La spectrom\u00e9trie de masse est ensuite utilis\u00e9e pour affiner le processus d’identification en triant les m\u00e9tabolites en fonction de leur masse. Les chercheurs peuvent \u00e9galement d\u00e9composer les m\u00e9tabolites en plus petits morceaux pour analyser leur composition \u00e0 l’aide d’une technique appel\u00e9e spectrom\u00e9trie de masse en tandem.<\/p>

\u00ab\u00a0Actuellement, m\u00eame les meilleures m\u00e9thodes ne permettent pas d’identifier plus de 40 % des mol\u00e9cules pr\u00e9sentes dans les \u00e9chantillons sans avoir \u00e0 formuler des hypoth\u00e8ses pr\u00e9alables sur les mol\u00e9cules candidates,\u00a0\u00bb explique le professeur Juho Rousu<\/a> de l’Universit\u00e9 d’Aalto.<\/p>

Le groupe du Prof. Rousu vient de mettre au point un nouveau mod\u00e8le d’apprentissage automatique permettant d\u2019identifier les petites mol\u00e9cules. Ce mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 r\u00e9cemment publi\u00e9 dans la revue Nature Machine Intelligence<\/i>.<\/p>

\u00ab\u00a0Ce nouveau mod\u00e8le dont le code est open source va offrir \u00e0 l’ensemble de la communaut\u00e9 scientifique une vision enrichie de ces petites mol\u00e9cules. Il va permettre de d\u00e9velopper des m\u00e9thodes pour identifier diff\u00e9rents troubles m\u00e9taboliques, comme le diab\u00e8te ou m\u00eame certains cancers,\u00a0\u00bb explique Juho Rousu.<\/p>

Cette nouvelle approche permet de contourner \u00e9l\u00e9gamment l’un des probl\u00e8mes auxquels sont confront\u00e9es les m\u00e9thodes conventionnelles. Comme les temps de r\u00e9tention des mol\u00e9cules varient d’un laboratoire \u00e0 l’autre, les donn\u00e9es ne peuvent habituellement \u00eatre compar\u00e9es entre laboratoires. Eric Bach<\/a>, doctorant \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 d\u2019Aalto, a trouv\u00e9 une alternative au cours de ses travaux de recherche qui a permis de r\u00e9soudre ce probl\u00e8me.<\/p>

\u00ab\u00a0Nos recherches montrent que si les temps de r\u00e9tention absolus peuvent varier, l’ordre de r\u00e9tention reste par contre stable pour des mesures effectu\u00e9es par diff\u00e9rents laboratoires,\u00a0\u00bb explique Eric Bach. \u00ab\u00a0Cela nous a permis de fusionner pour la toute premi\u00e8re fois toutes les donn\u00e9es sur les m\u00e9tabolites disponibles en libre acc\u00e8s et de les utiliser pour entra\u00eener notre mod\u00e8le d’apprentissage automatique.\u00a0\u00bb<\/p>

Gr\u00e2ce \u00e0 l’incorporation de donn\u00e9es provenant de dizaines de laboratoires du monde entier, ce nouveau mod\u00e8le est devenu suffisamment pr\u00e9cis pour distinguer des mol\u00e9cules qui ne diff\u00e8rent entre elles que par la disposition de leurs atomes dans l’espace. Appel\u00e9s st\u00e9r\u00e9oisom\u00e8res ou variantes st\u00e9r\u00e9ochimiques, ces mol\u00e9cules sont des images miroir l’une de l’autre. Jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent, les outils d’identification n’\u00e9taient en mesure de les diff\u00e9rencier et ce progr\u00e8s devrait ouvrir de nouvelles voies dans de nombreux autres domaines, notamment pour le d\u00e9veloppement de futurs m\u00e9dicaments.<\/p>

\u00ab\u00a0Le fait que l’utilisation de la st\u00e9r\u00e9ochimie am\u00e9liore les performances d’identification est une r\u00e9v\u00e9lation pour tous les scientifiques impliqu\u00e9s dans la conception de m\u00e9thodes visant \u00e0 reconnaitre les diff\u00e9rents m\u00e9tabolites,\u00a0\u00bb d\u00e9clare Emma Schymanski<\/a>, professeur au Luxembourg Centre for Systems Biomedicine<\/a> (LCSB) de l’Universit\u00e9 du Luxembourg. \u00ab\u00a0Cette nouvelle m\u00e9thode pourrait \u00e9galement aider \u00e0 identifier et pister les micropolluants dans l’environnement ou permettre de caract\u00e9riser de nouveaux m\u00e9tabolites dans les cellules v\u00e9g\u00e9tales.\u00a0\u00bb<\/p>

<\/p>

R\u00e9f\u00e9rence\u00a0: Eric Bach, Emma Schymanski and Juho Rousu, Joint structural annotation of small molecules using liquid chromatography retention order and tandem mass spectrometry data, Nature Machine Intelligence<\/i>, December 2022. DOI:10.1038\/s42256-022-00577-2<\/a><\/p>

Image credits: Matti Ahlgren, Aalto University<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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