Louvain, 14 février 2025 - Une équipe de recherche belge, dans une étude publiée dans Science, a utilisé l'apprentissage profond pour explorer comment les commutateurs génétiques définissent les types de cellules cérébrales à travers les espèces. Ils ont entraîné des modèles sur des données cérébrales humaines, de souris et de poulet, découvrant que certains types de cellules sont hautement conservés entre les oiseaux et les mammifères après des millions d'années d'évolution, tandis que d'autres ont évolué différemment.
L'étude met en lumière l'évolution du cerveau et fournit des outils pour étudier comment la régulation des gènes façonne différents types de cellules à travers les espèces ou les états pathologiques. Les cellules cérébrales, comme toutes les cellules du corps, partagent le même ADN mais diffèrent par leur forme et leur fonction. Les chercheurs s'efforcent de comprendre ce qui rend chaque type de cellule unique, en se concentrant sur de courtes séquences d'ADN qui agissent comme des commutateurs, contrôlant l'activité des gènes. La régulation de ces commutateurs garantit que chaque cellule cérébrale utilise les instructions génétiques correctes pour remplir son rôle. Les scientifiques appellent les schémas de ces commutateurs génétiques un code de régulation.
Le professeur Stein Aerts et son équipe de VIB.AI [VIB Intelligence Artificielle] et du Centre VIB-KU Leuven pour la recherche sur le cerveau et les maladies étudient les principes du code de régulation et son impact sur les maladies telles que le cancer ou les troubles cérébraux. Ils développent des méthodes d'apprentissage profond pour analyser les informations sur la régulation des gènes provenant de milliers de cellules individuelles.
Aerts explique : « Les modèles d'apprentissage profond travaillant avec le code de séquence d'ADN nous ont énormément aidés à identifier les mécanismes de régulation dans différents types de cellules. Maintenant, nous voulions explorer si ce code de régulation pouvait également nous informer sur la façon dont ces types de cellules sont conservés à travers les espèces. »
Les cerveaux des mammifères et des oiseaux ont une neuroanatomie [structure nerveuse] différente, malgré des trajectoires de développement partagées. L'équipe d'Aerts a appliqué des modèles d'apprentissage profond pour évaluer si ces différences et similitudes se reflètent dans des codes de régulation partagés ou divergents.
Nikolai Hecker et Niklas Kempynck, respectivement post-doctorant [chercheur postdoctoral] et doctorant au laboratoire d'Aerts, ont développé des modèles d'apprentissage automatique pour comparer les types de cellules à travers les cerveaux humains, de souris et de poulet, couvrant environ 320 millions d'années d'évolution. Ils ont d'abord créé un atlas transcriptomique [une carte complète de toutes les molécules d'ARN dans une cellule ou un organisme] pour comprendre la composition des types de cellules du cerveau de poulet.
Hecker déclare : « Notre étude démontre comment nous pouvons utiliser l'apprentissage profond pour caractériser et comparer différents types de cellules en fonction de leurs codes de régulation. Nous pouvons utiliser ces codes pour comparer les génomes de différentes espèces, identifier les codes de régulation qui ont été conservés au cours de l'évolution et obtenir des informations sur la façon dont les types de cellules ont évolué. »
L'équipe a constaté que certains codes de type cellulaire de régulation sont hautement conservés entre les oiseaux et les mammifères, tandis que d'autres ont évolué différemment. Les codes de régulation de certains neurones d'oiseaux ressemblent à ceux des neurones des couches profondes du néocortex [la couche externe du cerveau] des mammifères.
Kempynck ajoute : « Regarder directement le code de régulation présente un avantage significatif. Il peut nous dire quels principes de régulation sont partagés entre les espèces, même si la séquence d'ADN elle-même a changé. »
L'équipe d'Aerts avait précédemment vérifié que les codes de régulation des états cellulaires du mélanome (cancer de la peau) sont conservés entre les mammifères et les poissons zèbres et a identifié des variantes dans les génomes des patients atteints de mélanome. Les modèles de l'étude actuelle sur les types de cellules cérébrales fournissent des outils pour étudier l'impact des variantes génomiques et leur association avec les traits et les troubles mentaux ou cognitifs.
Aerts déclare : « En fin de compte, les modèles qui apprennent le code de régulation génomique ont le potentiel de dépister les génomes et d'étudier la présence ou l'absence de types de cellules ou d'états cellulaires spécifiques dans n'importe quelle espèce. Ce serait un outil puissant pour étudier et mieux comprendre les maladies. »
Aerts et son équipe étendent leur modélisation évolutive à davantage de cerveaux d'animaux, des poissons aux cerfs, aux hérissons et aux capybaras, en collaboration avec le Zoo Science and Wildlife Rescue Center. Ils explorent également comment ces modèles d'IA peuvent aider à démêler la variation génétique liée à la maladie de Parkinson.