Des chercheurs du MIT et du Whitehead Institute ont créé IRIS, un modèle d’intelligence artificielle qui lit l’activité des gènes d’une cellule et estime quelles voies de signalisation ont été actives à chaque étape du développement, même pour des types cellulaires inconnus. Les travaux sont publiés dans Nature Methods.
Le modèle a été entraîné sur des données de milliers de cellules souches embryonnaires humaines exposées à des dizaines de combinaisons de six grandes voies de signalisation. Les chercheurs ont constaté que chaque voie laisse une « empreinte » d’activité génétique constante d’un type cellulaire à l’autre.
Testé sur des cellules d’embryons de souris, IRIS a prédit quand et où certaines voies s’activaient dans des cellules destinées au cœur, à l’intestin, au muscle et à la moelle épinière. Il a aussi prédit qu’activer une voie précise favoriserait le développement du poumon, ce que des expériences sur l’embryon de souris ont confirmé.
L’équipe, dirigée par Pulin Li, veut utiliser l’outil pour guider les cellules souches en médecine régénérative, améliorer les organoïdes pour tester des médicaments et étudier des maladies pulmonaires comme l’asthme, le cancer du poumon et la fibrose pulmonaire.
