…Ces chercheurs ont découvert une nouvelle approche pour la réparation d'ADN en se basant sur le machine learning.
Parmi tous les domaines d'application de l'apprentissage automatique, la recherche en médecine est sans doute l'un des plus importants. Il améliore et accélère le diagnostic des maladies et d'autre part, il peut aider à la recherche de solutions. Récemment, des chercheurs ont publié une étude sur la manière dont il contribue à la réparation des dommages de l'ADN.
Le machine learning, une solution pour la réparation d'ADN
Des chercheurs du Massachusetts General Hospital et du National Cancer Research Centre ont découvert comment réparer les lésions d'ADN grâce au machine learning.
Les molécules d'ADN subissent constamment des dommages en raison des réactions métaboliques cellulaires internes, de sources externes ou des activités physiologiques. Ces lésions peuvent entraîner des mutations génétiques et des réarrangements chromosomiques. Par ailleurs, ces modifications sont à l'origine des maladies telles que le cancer, la neurodégénérescence, les immunodéficiences, etc.
Améliorez la performance de vos projets grâce à l’IA générative ?
Maintenant, les cellules ont développé un mécanisme appelé « réponse aux dommages de l'ADN » (DDR). Pour faire simple, en cas de détection de lésions, des protéines se lient à l'ADN endommagé. Ils déclenchent un signal et réparent les dommages.
D'après les chercheurs, la compréhension de ce mécanisme permettrait d'en savoir plus sur le développement des maladies et les combattre. C'est donc ainsi qu'ils ont mis au point cette technique de machine learning qui permet de comprendre le fonctionnement de la réparation d'ADN.
Une meilleure compréhension pour une plus grande réactivité
L'étude du processus de réponse aux dommages de l'ADN s'effectue sur la base des données fournies par les images de microscope. Mais il est souvent question d'une quantité massive de données que les scientifiques ne sont pas en mesure d'analyser.
Les chercheurs ont donc développé une nouvelle méthode d'analyse basée machine learning. Dans le cadre de l'étude, ils ont utilisé des images de millions de cellules d'ADN endommagées fournies par la microscopie à haut débit. L'analyse a permis de découvrir d'informations précieuses, comme l'implication de neuf nouvelles protéines dans la réparation d'ADN. L'équipe espère que cette étude ouvrira la voie à de nouvelles approches de visualisation et de manipulation de la réparation de l'ADN.
- Partager l'article :
