Heureusement, l’informatique et les mathématiques offrent aux biologistes des outils pour générer, stocker, analyser, mettre en relation,  bref, pour exploiter ces données. La bio-informatique peut ainsi être définie comme la science du traitement et de l’analyse informatique de données biologiques. Quels bénéfices pour la cancérologie ?

Les débuts du séquençage

C’est dans les années 70 que la bio-informatique prend son essor. A cette époque la nature chimique des molécules fondamentales que sont l’ADN et les protéines est déjà connue : l’ADN est constitué de 4 petites molécules, les nucléotides A, T, C et G, qui se succèdent et se répètent. Leur ordre, le long de la molécule d’ADN, constitue le patrimoine génétique en tant que tel, organisé en portions de tailles variables, les gènes. Pour les protéines, c’est la combinaison de 20 molécules (les acides aminés) qui produit du sens. La mise au point des techniques de séquençage a permis d’identifier l’ordre des nucléotides ou des acides aminés et ainsi, de « lire » les gènes et les protéines. Au fil des années ce sont des milliers de séquences qui ont été ainsi décryptées.

Chaque séquence étant une phrase de plusieurs centaines ou de plusieurs milliers de lettres, le traitement informatique de ces données est apparu comme une nécessité évidente pour les biologistes… La comparaison des séquences entre elles est une des premières et des principales applications de la bio-informatique : de nombreux champs scientifiques se sont alors enrichis de cette possibilité d’observer les points communs et les différences de diverses séquences de protéines, de gènes… En cancérologie, cette approche a notamment permis de trouver des mutations qui transforment les cellules saines en cellules cancéreuses. Ces découvertes sont capitales : chaque mutation identifiée représente, en effet, une cible thérapeutique potentielle.

La montée en puissance

D’une prouesse technique à un usage « routinier », l’amélioration conjointe des techniques de biologie moléculaire et de bio-informatique a permis le développement de méthodes de séquençage à haut-débit plus rapides et moins couteuses. Les ambitions ont alors grandi et c’est le patrimoine génétique complet (génome) d’un organisme que l’on a envisagé de séquencer. Du plus petit génome viral à celui de l’Homme, une différence de quelques milliards de nucléotides… et de quelques années de travail !

Le premier séquençage du génome humain, initié en 1990 et achevé en 2003, a nécessité l’investissement d’environ 2 milliards d’euros… Aujourd’hui, les techniques de séquençage de nouvelle génération rendent possible l’analyse complète de tous les gènes d’un patient en quelques jours ; certaines entreprises le proposent pour 750 euros environ.

Les technologies étant de plus en plus accessibles, les  données qu’elles génèrent se multiplient dans les laboratoires et les centres de soins et constituent ce que l’on appelle les « big-data ». Elles offrent des possibilités inédites en termes d’analyse statistique et de modélisation mais requièrent de puissantes ressources informatiques. De nombreux projets de recherche clinique, comme le programme AcSé*, reposent sur de telles explorations pour orienter la prise en charge des malades. Elles permettent en effet  d’identifier rapidement chez un patient les altérations génétiques impliquées dans le développement de sa tumeur. Si des thérapies qui ciblent les anomalies identifiées existent, on peut alors envisager la mise en place d’un traitement adapté à chaque patient. Ces approches permettent de penser de manière radicalement différente le classement des tumeurs et le choix des traitements : ce n’est pas tant la localisation d’un cancer qui compte que ses caractéristiques biologiques et moléculaires.

Des données de plus en plus riches et nombreuses

Parallèlement au progrès du séquençage qui permet de savoir si un gène « X » est muté, l’apparition des micro-puces à ADN à la fin des années 90 a offert un niveau d’information supplémentaire : quels gènes s’expriment dans la tumeur, avec quelle intensité ? Cette information très riche est la clé d’une meilleure compréhension de la cancérogenèse, d’une meilleure caractérisation du profil moléculaire des tumeurs…

Dans les laboratoires, les connaissances sur le fonctionnement des protéines, sur leurs actions, leurs interactions se sont aussi accumulées… Là encore, c’est la bio-informatique qui permet de modéliser les centaines de chaînes de réactions entrecroisées mises à jour par les chercheurs. Elle accompagne ainsi la compréhension des mécanismes cancéreux en permettant de visualiser ou de simuler des situations dont la complexité dépasse de très loin les capacités d’analyse humaine.

La mise en relation de toutes ces données est maintenant un enjeu majeur de la recherche, un enjeu dont s’est saisi notamment l’équipe du Pr Colinge, de l’Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier, avec le soutien de la Fondation ARC. Les chercheurs proposent en effet de construire un système de bases de données pour y croiser différentes informations : les mutations génétiques identifiées dans les cellules tumorales, les réseaux d’interactions de protéines connus et, enfin, les connaissances relatives aux effets des traitements anti-cancéreux. L’ambition serait, à terme, de comprendre et prévoir l’effet d’une mutation donnée sur l’efficacité d’un traitement, d’identifier ainsi les types de tumeurs et les catégories de patients qui seraient susceptibles de répondre à certaines thérapies plus qu’à d’autres…

La bio-informatique s’impose actuellement comme une source d’innovation majeure, notamment grâce aux « Big data », pour exploiter et même produire des connaissances indispensables à la découverte de nouveaux traitements et à la personnalisation de la prise en charge des personnes.

R.D.

Article réalisé avec le concours du Professeur Colinge, directeur de l’équipe « Bioinformatique et biologie des systèmes du cancer » à l’Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier.