Les modèles informatiques prédisent les biomarqueurs connus des maladies métaboliques héréditaires

Nous sommes tous uniques. Notre santé est déterminée par nos différences génétiques inhérentes combinées à nos modes de vie et aux environnements dans lesquels nous vivons.

Cette identité unique signifie qu'une approche « taille unique » n'est plus acceptée comme la meilleure façon de gérer notre santé individuelle. Il existe une demande pour de nouvelles approches « personnalisées » pour mieux gérer notre santé et cibler les thérapies pour obtenir des résultats optimaux pour la santé.

En combinant et en analysant les informations sur notre génome, avec d'autres informations cliniques et diagnostiques, des modèles peuvent être identifiés qui peuvent aider à déterminer notre risque individuel de développer une maladie, détecter la maladie plus tôt et déterminer les interventions les plus efficaces pour aider à améliorer la santé, qu'il s'agisse de médicaments, choix de vie, ou même de simples changements de régime.

Des chercheurs, dirigé par le professeur Ines Thiele, chercheur principal au Centre de recherche SFI d'APC Microbiome Ireland, qui est basé à l'Université nationale d'Irlande, Galway, ont développé des modèles informatiques du corps entier - Harvey et Harvetta.

Ces humains virtuels représentent le métabolisme du corps entier, physiologie, l'alimentation et le microbiome intestinal. Ces nouveaux modèles prédisent avec succès les biomarqueurs connus des maladies métaboliques héréditaires et permettent d'explorer les interactions métaboliques potentielles entre les humains et leurs microbiomes intestinaux à un niveau personnel.

Précision, ou personnalisé, la médecine exige réaliste, des modèles informatiques mécanistes qui capturent la complexité de l'humain représentant la physiologie de chaque individu, habitudes alimentaires, métabolisme et microbiomes. La biologie moléculaire a permis de mieux comprendre la « liste des pièces » pour les cellules humaines, mais il reste difficile d'intégrer ces parties dans un corps humain virtuel.

Le projet Virtual Human Physiome a généré des modèles informatiques complets sur l'anatomie et la physiologie des organes humains, mais n'a pas encore été connecté aux processus au niveau moléculaire et à leurs réseaux de gènes sous-jacents, protéines, et les réactions biochimiques.

L'équipe du professeur Thiele a relevé ce défi pour développer le premier corps entier, spécifique au sexe, modèles informatiques résolus par les organes du métabolisme humain, qui relient mécaniquement l'anatomie et la physiologie aux processus métaboliques au niveau moléculaire. Leur étude est publiée aujourd'hui dans la prestigieuse revue Molecular Systems Biology.

Harvey et Harvetta sont des modèles métaboliques humains virtuels masculins et féminins, respectivement, construit à partir de la littérature et des données sur le métabolisme humain, l'anatomie et la physiologie ainsi que biochimiques, données métabolomiques et protéomiques.

Ils sont anatomiquement interconnectés en tant que modèles métaboliques du corps entier, composé de plus de 80, 000 réactions biochimiques réparties sur 26 organes et 6 types de cellules sanguines. De plus, ils peuvent être étendus pour inclure le métabolisme microbien intestinal. Ces modèles uniques permettent de générer des modèles métaboliques personnalisés pour l'ensemble du corps en utilisant les paramètres physiologiques, génomique, données biochimiques et microbiologiques.

Modèle métabolique du corps entier

La génération de modèles métaboliques personnalisés du corps entier est un effort interdisciplinaire. Le développement de modèles de métabolisme du corps entier a nécessité le développement de nouveaux algorithmes et logiciels pour la modélisation par contraintes de réseaux biochimiques de grande dimension.

Un modèle du corps entier est généré en commençant par un ensemble de reconstructions génériques anatomiquement interconnectées du métabolisme humain. "

Ronan Fleming, Co-auteur de l'étude et professeur adjoint, Centre universitaire de Leiden pour la recherche sur les médicaments, Université de Leyde

"Ce modèle de projet avait plus de 300 000 dimensions, qui a ensuite été réduite à environ 80 000 réactions spécifiques à un organe à l'aide d'algorithmes efficaces et d'installations informatiques de haute performance. »

"Harvey et Harvetta inaugureront une nouvelle ère pour la recherche sur les relations causales hôte-microbiome et accéléreront considérablement le développement de stratégies d'intervention diététique et microbienne ciblées", a déclaré le professeur Ines Thiele, qui dirigent la recherche.

"Ces modèles pourraient accélérer la compréhension des voies impliquées dans le développement et la progression des maladies spécifiques au sexe. De plus, grâce à la possibilité de personnaliser les modèles métaboliques du corps entier avec des données cliniques, physiologique, et les données omiques, ils représentent un pas important vers la personnalisation, modélisation prédictive des interventions diététiques et médicamenteuses et de la toxicité des médicaments, qui est au cœur de la médecine de précision."

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