Une équipe de scientifiques sud-coréens dirigée par le professeur KIM Jae Kyoung du groupe de mathématiques biomédicales de l'Institut des sciences fondamentales (IBS-BIMAG) a découvert les insider secrets de la variabilité cellulaire de notre corps. Les résultats de cette recherche devraient avoir des effets considérables, comme l’amélioration de l’efficacité des traitements de chimiothérapie, ou établir un nouveau paradigme dans l’étude des bactéries résistantes aux antibiotiques.
Les cellules de notre corps disposent d’un système de signalisation qui répond à divers stimuli externes tels que les antibiotiques et les changements de pression osmotique. Ce système de signalisation joue un rôle essentiel dans la survie des cellules lorsqu'elles interagissent avec l'environnement externe. Cependant, même les cellules possédant la même details génétique peuvent répondre différemment aux mêmes stimuli externes, ce qu’on appelle l’hétérogénéité cellulaire.
L’hétérogénéité cellulaire constitue un grand intérêt pour la recherche en médecine, automobile on sait qu’elle empêche l’éradication complète des cellules cancéreuses par des brokers chimiothérapeutiques tels que les médicaments anticancéreux. Les sources d’une telle hétérogénéité et sa relation avec le système de signalisation restent un défi, motor vehicle les processus intermédiaires du système de signalisation sont impossibles à observer pleinement avec la technologie expérimentale actuelle.
Pour révéler les resources de cette hétérogénéité, l'équipe de recherche du professeur Kim a développé une méthodologie d'apprentissage automatique utilisant des buildings de réseaux neuronaux artificiels appelées réseaux neuronaux informés par la physique de la densité (Density-PINN). Les PINN de densité utilisent les données chronologiques observables des réponses des cellules aux stimuli externes pour estimer inversement les informations sur le système de signalisation. En appliquant les Density-PINN à des données expérimentales réelles sur les réponses aux antibiotiques des cellules bactériennes (Escherichia coli), l'équipe de recherche a découvert qu'une structure parallèle du système de signalisation peut réduire l'hétérogénéité entre les cellules.
Le professeur Kim estime que ces recherches sur la modélisation mathématique et l’apprentissage automatique faciliteront l’amélioration de la compréhension de l’hétérogénéité cellulaire, qui est cruciale dans le traitement du most cancers. Il a exprimé l'espoir que cette réalisation mènerait au développement de stratégies améliorées de traitement du cancer.
Le Dr JO Hyeontae et le Dr HONG Hyukpyo ont participé en tant que co-premiers auteurs à cette recherche, publiée dans la revue internationale Patterns (Affect Element 6.5), une revue sœur de Cell. Le titre de l'article est « Les réseaux de neurones informés par la physique de la densité révèlent les sources de l'hétérogénéité cellulaire dans la transduction du signal ».
