Un modèle d'IA conçoit l'épissage de l'ARN à partir de zéro
Un nouveau modèle d'IA peut prédire la façon dont l'ARN est épissé dans différents tissus, et peut aussi concevoir de nouvelles séquences d'ARN produisant un résultat d'épissage souhaité. Cette double capacité ouvre une voie directe vers des thérapies contre les maladies causées par un épissage défectueux.
Les gènes contiennent plus d'informations que les cellules n'en utilisent réellement. Après la copie de l'ADN en ARN, certaines sections sont découpées et les fragments restants sont réassemblés. Ce processus s'appelle l'épissage alternatif. Les sections conservées varient selon le tissu et le type cellulaire. Dans certaines maladies, ce mécanisme déraille et produit des protéines défectueuses.
Les chercheurs ont construit un modèle appelé TrASPr+BOS, qui associe un modèle de langage pour les séquences d'ARN à un algorithme d'optimisation. Il ne se contente pas de prédire ce qui arrive à une séquence donnée ; il peut aussi concevoir de nouvelles séquences produisant un profil d'épissage précis. Cette étape générative est inédite.
De la prédiction à la conception
Les modèles précédents pouvaient prédire avec une précision raisonnable la façon dont une séquence d'ARN serait épissée. Passer de la prédiction à la conception représente un saut important. Le modèle doit comprendre quelles parties d'une séquence déterminent le résultat, puis générer de nouvelles séquences répondant à des critères définis.
Le modèle a appris ces règles à partir de vastes ensembles de données sur les événements d'épissage dans les tissus humains. Il peut désormais produire des séquences qui s'épissent d'une manière souhaitée dans un tissu, tout en se comportant différemment dans d'autres. Cette spécificité tissulaire est précisément ce que les thérapies ciblées exigent.
Pertinence pour les maladies et le vieillissement
Un épissage perturbé contribue au cancer, aux maladies musculaires et aux maladies neurodégénératives. Avec le vieillissement, les profils d'épissage évoluent au fil du temps : les tissus produisent de plus en plus de protéines anormales par un épissage altéré. Un modèle capable de prédire et de corriger ce phénomène est directement applicable.
La méthode n'a pas encore été testée en clinique. Mais la combinaison de la prédiction et de la conception générative dans un seul modèle constitue une avancée que les méthodes précédentes ne permettaient pas. Elle fournit une base concrète pour la conception thérapeutique de l'ARN.