Un algorithme pour identifier les gènes du vieillissement

De nombreuses méthodes, comme la diminution de l’apport calorique quotidien, ont vu le jour ces dernières années pour retarder le vieillissement chez les êtres vivants. Parmi les dernières d’entre elles, un algorithme informatique mis au point par l’Université de Tel Aviv pour identifier les gènes pouvant être modifiés afin d’interrompre le processus de vieillissement.

Mieux qu’une crème anti-âge : le rajeunissement par les gènes

Les caractéristiques d’une cellule sont directement liées à l’information génétique contenue dans l’ADN de l’individu, suivant les processus dits de transcription et de traduction. Les modulations de ces caractéristiques passent donc par l’inhibition ou l’activation de l’expression d’un certain nombre de gènes.

Keren Yizhak, une étudiante en doctorat du professeur Eytan Ruppin, et ses collègues de laBlavatnik School of Computer Science de l’Université de Tel Aviv ont développé un algorithme informatique qui détermine quels sont les gènes qui, une fois « éteints » (c’est-à-dire dont l’expression est inhibée), contribuent à ralentir le vieillissement des cellules. La particularité de cet algorithme ? « La plupart des algorithmes [existants] tentent de trouver des traitements qui ciblent les cellules afin de traiter le cancer ou les infections bactériennes, explique Keren Yizhak. Le nôtre est le premier du département qui recherche des cibles de traitement non pour les tuer, mais pour les faire passer d’un stade malade à un stade sain. »

Cette découverte, réalisée en collaboration avec des chercheurs de l’Université israélienne de Bar Ilan, a fait l’objet d’un article dans la prestigieuse revue Nature Communication. Elle pourrait conduire au développement de nouveaux traitements contre le vieillissement.

Un laboratoire digital

Le laboratoire du professeur Ruppin est l’un des piliers dans l’étude émergente des modèles métaboliques à l’échelle génomique (genome-scale metabolic models, GSMM). En utilisant des équations mathématiques et des systèmes informatiques, les GSMM décrivent les processus métaboliques des cellules vivantes. Une fois construits, les modèles servent de laboratoires digitaux, remplaçant les tests contraignants et compliqués des laboratoires par un simple clic d’une souris. L’algorithme de Keren Yizhak, qu’elle nomme « algorithme de transformation métabolique » (metabolic transformation algorithm, MTA), peut prendre les informations de deux organismes dans des états métaboliques différents. En fonction de ces informations, il peut prédire les changements environnementaux ou génétiques qui permettent de passer d’un état à l’autre.

Dans son étude, Keren Yizhak a appliqué la MTA à la génétique du vieillissement. Elle l’a utilisé pour prédire les gènes qui peuvent être « éteints » afin que l’expression génétique d’une vieille levure ressemble à celle d’une jeune. La levure a été utilisée car l’ADN de ses cellules est également présent au sein des cellules humaines. De plus, son information génétique est très bien conservée lors des divisions cellulaires.

Certains gènes que le MTA a identifiés étaient déjà connus pour augmenter l’espérance de vie des levures lorsqu’ils étaient inhibés. Parmi les autres gènes découverts, Keren Yizhak en a envoyé sept a l’Université de Bar Ilan afin qu’ils soient testés. Il a été montré qu’inhiber l’expression de deux de ces gènes d’intérêt, GRE3 et ADH2, chez une levure réelle (c’est-à-dire non digitale), permet d’augmenter de façon significative l’espérance de vie de la levure. « Il est montré qu’environ 3% des gènes de levure permettent un allongement de l’espérance de vie, explique Keren Yizhak. Donc obtenir une durée de vie dix fois plus longue connaissant la faible présence de ces gènes dans le génome des levures, comme nous avons pu le faire, est très encourageant. »

Espoirs thérapeutiques

Si le MTA offre une vue globale du métabolisme cellulaire, il peut aussi clarifier le processus par lequel les gènes identifiés contribuent à changer l’expression génétique. Dans le cas deGRE3 et ADH2, le MTA a montré qu’inhiber ces gènes augmente le stress oxydatif chez la levure, produisant ainsi un stress léger comparable à la réduction calorique.

Dans une prochaine étape, Keren Yizhak étudiera comment l’inhibition des gènes identifiés par le MTA prolonge l’espérance de vie de souris génétiquement créées. Le MTA pourrait également être appliqué dans l’élaboration de traitements pour des maladies où le métabolisme joue un rôle prépondérant, comme le diabète, l’obésité, les désordres neurodégénératifs et le cancer. Avec, qui sait, la possibilité de peut-être vivre encore plus longtemps.

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