{"id":45035,"date":"2021-03-23T17:21:57","date_gmt":"2021-03-23T16:21:57","guid":{"rendered":"http:\/\/theark.ch\/news\/mieux-comprendre-les-maladies-degeneratives-grace-a-la-bio-informatique\/"},"modified":"2021-03-23T17:21:57","modified_gmt":"2021-03-23T15:21:57","slug":"mieux-comprendre-les-maladies-degeneratives-grace-a-la-bio-informatique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/theark.ch\/fr\/news\/mieux-comprendre-les-maladies-degeneratives-grace-a-la-bio-informatique\/","title":{"rendered":"Mieux comprendre les maladies d\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives gr\u00e2ce \u00e0 la bio-informatique"},"content":{"rendered":"

Rapha\u00eblle Luisier, chercheuse et responsable du premier laboratoire de bio-informatique de l\u2019institut Idiap<\/a> \u00e0 Martigny, est en poste depuis 2019. Elle ouvre aujourd\u2019hui les portes de son groupe de recherche, qui fait le lien entre l\u2019informatique et la sant\u00e9. Son travail au quotidien permet \u00e9galement d\u2019esquisser les applications de la sant\u00e9 de demain, notamment dans le domaine des maladies d\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives. \u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n

Renomm\u00e9 mondialement pour ses avanc\u00e9es dans les domaines de l\u2019informatique, de l\u2019intelligence artificielle et les interactions homme-machine, l\u2019institut de recherche Idiap a ajout\u00e9 une nouvelle corde \u00e0 son arc en 2019, en cr\u00e9ant le premier groupe de recherche en bio-informatique. A sa t\u00eate, la doctoresse Rapha\u00eblle Luisier vise \u00e0 faire fructifier l\u2019expertise de l\u2019institut en informatique au profit de la recherche g\u00e9n\u00e9tique. Les recherches du laboratoire de bio-informatique poursuivent deux objectifs\u2009: analyser la mani\u00e8re dont les neurones moteurs lisent les quelque 20\u2019000 g\u00e8nes humains et le comportement de ces cellules dans le temps en fonction d\u2019un grand nombre de variables dont elle va nous parler dans l\u2019interview ci-dessous.\u00a0<\/p>\n

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En quelques mots, quel est votre parcours professionnel\u2009?\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

J\u2019ai d\u00e9but\u00e9 une formation d\u2019ing\u00e9nieur \u00e0 l\u2019EPFL<\/a>, dans les sciences de la vie. Durant mon master, je suis partie en travail de recherche en Australie pour faire de la mod\u00e9lisation math\u00e9matique de tissus en \u00e9volution. Apr\u00e8s mon master, je suis revenue en Suisse pour effectuer quelque temps de la recherche \u00e0 l\u2019EPFL, puis effectuer mon doctorat \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de B\u00e2le et travailler au sein de Novartis, en bio-informatique. A ce moment-l\u00e0, j\u2019avais d\u00e9cid\u00e9 de quitter le laboratoire compl\u00e8tement et de privil\u00e9gier l\u2019analyse de donn\u00e9es. Cette exp\u00e9rience m\u2019a permis de voir ce qui se faisait en industrie, tout en \u00e9tant certaine de vouloir continuer dans un environnement acad\u00e9mique. \u00a0<\/p>\n

Puis, pour mon postdoctorat, je suis partie \u00e0 Londres pour me concentrer sur les maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives. C\u2019est devenu mon sujet. J\u2019ai d\u00e9but\u00e9 ma collaboration avec le Prof. Rickie Patani qui dirige le laboratoire des cellules souches humaines et de la neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rescence de l\u2019Institut Francis Crick de Londres. Cela fait maintenant 6 ans que nous travaillons ensemble. \u00c0 la fois chercheur et clinicien, il a acc\u00e8s \u00e0 des patients atteints de scl\u00e9rose lat\u00e9rale amyotrophique (SLA) et aux banques de donn\u00e9es de tissus de l\u2019Universit\u00e9 de Londres (UCL). C\u2019est une source incroyable\u2009! Nous travaillons vraiment main dans la main\u2009: on identifie les questions ensemble, il r\u00e9alise les exp\u00e9riences, j\u2019analyse les donn\u00e9es, etc. Et apr\u00e8s Londres, je suis revenue m\u2019\u00e9tablir en Suisse et j\u2019ai commenc\u00e9 \u00e0 travailler au sein de l\u2019Idiap pour monter ce nouveau laboratoire de bio-informatique.<\/p>\n

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Pourquoi avoir choisi l\u2019Idiap\u2009?\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Ma vision dans le futur, c\u2019est de faire de l\u2019int\u00e9gration de donn\u00e9es multimodales. J\u2019ai bas\u00e9 tout mon d\u00e9but de carri\u00e8re sur l\u2019analyse de donn\u00e9es mol\u00e9culaires, mais j\u2019\u00e9tais certaine que je voulais les int\u00e9grer \u00e0 des donn\u00e9es cellulaires. Pour cela, je devais trouver un endroit o\u00f9 travailler qui \u00e9tait bon en imagerie. De plus, dans mon domaine (ndlr. la bio-informatique), on part d\u2019une question biologique et on reste toujours \u00e0 l\u2019\u00e9coute des meilleurs outils d\u2019analyse pour y r\u00e9pondre. L\u2019Idiap offre un panel impressionnant d\u2019outils pour y r\u00e9pondre (du speech, du natural language processing, de la biom\u00e9trie, etc). Tous les outils utilis\u00e9s sont applicables en bio-informatique\u2009!<\/p>\n

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Vous dirigez depuis un peu plus d\u2019un an le laboratoire de bio-informatique. Quelle est sa raison d\u2019\u00eatre\u2009?\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

L\u2019identit\u00e9 du laboratoire de bio-informatique est de faire le pont entre la sant\u00e9 et l\u2019informatique. Il regroupe des gens qui ont des connaissances de biologie et de math\u00e9matique. Dans l\u2019ann\u00e9e qui s\u2019est \u00e9coul\u00e9e, nous avons continu\u00e9 de faire des avanc\u00e9es en biologie mol\u00e9culaire (deux papiers ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s). Nous avons aussi ancr\u00e9 notre expertise en imagerie avec cette publication.\u00a0<\/p>\n

Nous nous concentrons certes sur la SLA (scl\u00e9rose lat\u00e9rale amyotrophique ou maladie de Charcot), mais nos recherches peuvent s\u2019\u00e9tendre \u00e0 n\u2019importe quelles maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives, car leurs spectres se recoupent tous un petit peu. Les outils que nous utilisons sont applicables partout.<\/p>\n

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Qu'est-ce que la SLA (scl\u00e9rose lat\u00e9rale amyotrophique ou maladie de Charcot)\u2009? O\u00f9 en est la recherche sur cette maladie\u2009?\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Quand j\u2019ai d\u00e9but\u00e9 mes recherches \u00e0 Londres, il y a maintenant six ans, il avait tr\u00e8s peu de connaissances sur la SLA. Des biomarqueurs venaient d\u2019\u00eatre d\u00e9couverts. Il faut savoir qu\u2019\u00e0 l\u2019inverse de la maladie d\u2019Huntington, qui est 100% g\u00e9n\u00e9tique, nous ne connaissons que 10% de cas dits \u00ab\u2009familiaux\u2009\u00bb pour la SLA. \u00c9videmment qu\u2019il y a une base g\u00e9n\u00e9tique partout, mais l\u2019interaction avec l\u2019environnement semble assez importante aussi. C\u2019est donc une maladie tr\u00e8s \u00ab\u2009compliqu\u00e9e\u2009\u00bb, ce qui la rend d\u2019autant plus int\u00e9ressante pour un chercheur.<\/p>\n

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En quoi consiste votre derni\u00e8re publication sur cette maladie\u2009?\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Dans cette publication nous avons propos\u00e9 une nouvelle mani\u00e8re de faire de l\u2019histopathologie, c\u2019est-\u00e0-dire d\u2019analyser les tissus de patients atteints par la SLA. Gr\u00e2ce cette nouvelle m\u00e9thode qui utilise ce que l\u2019on appelle le \u2018machine learning\u2019, nous avons d\u00e9couvert que les cellules nerveuses chez les patients atteints par la SLA avaient des caract\u00e9ristiques tr\u00e8s particuli\u00e8res en ce qui concerne leur forme.\u00a0<\/p>\n

Pour remettre le contexte, \u00e0 la base, le biologiste proc\u00e8de toujours de la m\u00eame mani\u00e8re pour analyser un tissu\u2009: il prend un tissu chez une personne malade, le couper et en faire des colorations qui vont r\u00e9v\u00e9ler certains aspects sp\u00e9cifiques (par ex. la structure du tissu, la forme des cellules, etc.). Il mesure la coloration dans chaque cellule. Puis, il effectue une moyenne de ces mesures et il compare le groupe malade vis-\u00e0-vis du groupe contr\u00f4le. \u00a0<\/p>\n

Dans le cadre de cette \u00e9tude, j\u2019ai utilis\u00e9 deux outils\u2009: le data mining et le machine learning, en partant du principe que je ne savais pas quelles mesures pouvaient peut-\u00eatre pr\u00e9dire la maladie SLA et que pas toutes les cellules n\u2019\u00e9taient malades dans le tissu pr\u00e9lev\u00e9. Il s\u2019agit toujours d\u2019analyse de cellule unique (single-cell analysis). \u00a0<\/p>\n

L\u2019hypoth\u00e8se de d\u00e9part est que nous savons que nous avons des cellules malades, mais nous ne savons pas o\u00f9 elles se trouvent. Elles peuvent \u00eatre aussi chez la personne saine\u2009! Car en r\u00e9alit\u00e9 une personne saine peut aussi avoir les m\u00eames comportements cellulaires, mais de mani\u00e8re moins fr\u00e9quente. Les donn\u00e9es de toutes les cellules vont \u00eatre analys\u00e9es, malades, non malades, appartenant au patient A, B, C, ou D, sans proc\u00e9der \u00e0 aucune exclusion. Des milliers de param\u00e8tres vont \u00eatre mesur\u00e9s. On agglom\u00e8re toutes ces mesures et on va laisser les donn\u00e9es parler, c\u2019est-\u00e0-dire il y a un mod\u00e8le (ndlr pattern en anglais) qui va \u00e9merger. \u00a0<\/p>\n

Nous avons \u00e9galement donn\u00e9 un score \u00e0 chaque cellule de chaque patient. Suivant une \u00e9chelle, nous allons pouvoir donner une probabilit\u00e9 d\u2019\u00eatre malade \u00e0 la fois au niveau de la cellule et puis, pour le patient, nous allons pouvoir lui communiquer la fr\u00e9quence des cellules malades dans ce tissu.<\/p>\n

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Quelles sont les prochaines \u00e9tapes\u2009?\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Dans le futur, nous pouvons imaginer couper diff\u00e9rentes parties de la moelle \u00e9pini\u00e8re pour savoir si la maladie se propage de mani\u00e8re r\u00e9guli\u00e8re, si elle se d\u00e9clare plut\u00f4t en haut ou en bas, si les cellules malades sont pr\u00e9sentes en amas ou de mani\u00e8re al\u00e9atoire, etc. Tout cela est encore inconnu aujourd\u2019hui\u2009!\u00a0<\/p>\n

La nouvelle m\u00e9thode que nous avons propos\u00e9e va amener le pathologiste \u00e0 utiliser du machine learning de mani\u00e8re directement applicable. Il s\u2019agit maintenant de sensibiliser les histopathologistes avec ce qui peut \u00eatre fait avec leurs donn\u00e9es. Avec cette \u00e9tude, nous avons voulu partager une m\u00e9thode d\u2019analyse et encourager \u00e0 monter des \u00e9quipes pluridisciplinaires pour r\u00e9pondre \u00e0 ce genre de question. Mon objectif au sein de l\u2019Idiap est de jeter des ponts entre les recherches fondamentales d\u2019intelligence artificielle vers l\u2019applicabilit\u00e9, que les outils soient directement utilisables en m\u00e9decine. \u00a0<\/p>\n

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Cr\u00e9dit photo<\/strong> : Idiap<\/p>\n

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