ANGE TYPLU
En ce qui concerne un grand nombre d’inconnues, l’équipe a mené une autre étude en utilisant l’organisme le mieux compris (au niveau génétique) de tous : Drosophile melanogaster, Ces mouches des fruits font l’objet de recherches depuis plus d’un siècle car elles sont faciles et peu coûteuses à reproduire, ont un cycle de vie court, produisent beaucoup de jeunes et peuvent être génétiquement modifiées de plusieurs façons .
L’équipe a utilisé l’édition de gènes pour réduire l’utilisation d’environ 300 gènes à faible score trouvés chez les humains et les mouches des fruits. “Nous avons découvert qu’un quart de ces gènes inconnus étaient mortels – lorsqu’ils étaient retirés, ils provoquaient la mort des mouches, et pourtant personne ne savait rien à leur sujet”, explique Freeman. “Les 25 % restants d’entre eux portaient des changements dans les mouches – les phénotypes – que nous pouvons détecter de plusieurs façons.” Ces gènes étaient associés à la fertilité, au développement, à la locomotion, au contrôle de la qualité des protéines et à la résilience au stress. “C’était révélateur de constater que tant de gènes de base ne sont pas compris”, déclare Freeman. Il est possible que la variation de ces gènes ait un impact énorme sur la santé humaine.
Toutes ces informations “unnomics” sont mises dans une base de données que l’équipe met à la disposition d’autres chercheurs pour découvrir une nouvelle biologie. La prochaine étape pourrait être de transmettre les données sur ces mystérieux gènes et les mystérieuses protéines qu’ils fabriquent à l’IA.
Par exemple, AlphaFold de DeepMind peut fournir des informations importantes sur ce que font les protéines mystérieuses, notamment en révélant comment elles interagissent avec d’autres protéines, selon des chercheurs de l’Institut européen de bioinformatique, basé près de Cambridge, au Royaume-Uni. Il dit qu’il en va de même pour la cryo-EM, qui est un moyen de créer des images de grandes molécules complexes. Et une équipe de l’University College de Londres a montré une manière systématique d’utiliser l’apprentissage automatique pour découvrir ce que font les protéines de la levure.
Anonymous est inhabituel en ce sens qu’il s’agit d’une base de données de biologie qui diminuera à mesure que nous la comprendrons mieux. L’article montre qu’au cours de la dernière décennie “nous sommes passés de 40% à 20% du protéome humain ayant un certain niveau d’inconnu”, a déclaré Bateman. Cependant, au rythme actuel des progrès, cela pourrait prendre plus d’un demi-siècle pour cartographier la fonction de tous les gènes humains codant pour les protéines, estime Freeman.
La découverte selon laquelle tant de gènes sont mal représentés peut refléter l’effet de réverbère ou le principe de recherche de Bender, un biais d’observation qui se produit lorsque les gens ne recherchent que quelque chose là où il est le plus facile à voir. Dans ce cas, Freeman et Munro appellent cela le “premier biais d’étude dans la recherche biologique”.
Il en va de même pour les chercheurs qui reçoivent des fonds pour des recherches dans des domaines relativement bien connus, plutôt que de s’aventurer dans ce que Freeman appelle la nature sauvage. C’est pourquoi la base de données est si importante, explique Munro – elle se bat contre l’économie du milieu universitaire, qui évite les choses qui sont peu comprises. “Un autre type de soutien est nécessaire pour faire face à ces inconnues”, déclare Munro.
Mais même lorsque les bases de données sont disponibles et sélectionnées par les chercheurs, certaines ambiguïtés de connaissances subsisteront. L’étude s’est concentrée sur les gènes responsables des protéines. Au cours des deux dernières décennies, des régions inconnues du génome se sont avérées coder pour de petits ARN – des fragments de matériel génétique qui peuvent affecter d’autres gènes et qui sont d’importants régulateurs du développement normal et de la fonction physiologique. Il peut y avoir plus « d’inconnues inconnues » cachées dans le génome humain.
Pour l’instant, il reste encore beaucoup à faire, et Freeman espère que ce travail encouragera d’autres à étudier la génétique terra incognita : “Quiconque veut vraiment explorer une nouvelle biologie lui est plus qu’inconnu.”
