Publié le 24 septembre 2025. Des chercheurs de l’Université McGill ont mis au point un nouvel outil d’intelligence artificielle, baptisé Dolphin, capable de détecter des signaux précoces de maladies en analysant l’expression de l’ARN avec une précision inégalée, ouvrant la voie à des diagnostics plus rapides et à des traitements personnalisés.
- Dolphin analyse l’expression de l’ARN au niveau des exons, une résolution plus fine que les méthodes traditionnelles qui se concentrent sur les gènes dans leur ensemble.
- L’outil a permis d’identifier plus de 800 marqueurs de niveau exon dans des échantillons de cancer du pancréas, qui étaient auparavant indétectables.
- Dolphin peut simuler le comportement cellulaire en réponse à un traitement, permettant de créer des « cellules virtuelles » pour prédire l’efficacité de médicaments avant les essais cliniques.
L’analyse de l’épissage de l’ARN, le processus par lequel l’ARN est assemblé à partir de ses composants, les exons, est devenue un domaine clé de la recherche biomédicale. De nombreux marqueurs de maladies se manifestent par des changements subtils dans cet épissage. Les approches conventionnelles, en agrégeant les données au niveau du gène, risquent de masquer ces variations importantes. L’outil Dolphin, développé par l’équipe de McGill, contourne cette limitation en analysant directement les exons et les points de jonction, offrant ainsi une image beaucoup plus détaillée de l’activité moléculaire.
Les résultats, publiés dans la revue Nature Communications, démontrent la puissance de cette nouvelle approche. Dans une étude portant sur des échantillons de cancer du pancréas, Dolphin a révélé plus de 800 marqueurs de niveau exon qui n’avaient pas été identifiés par d’autres outils. Ces marqueurs ont permis de distinguer les patients atteints de formes agressives de la maladie de ceux présentant des tumeurs moins dangereuses, suggérant un potentiel important pour améliorer le pronostic et la prise en charge des patients.
Au-delà de l’identification de ces marqueurs, Dolphin offre la possibilité de construire des modèles numériques plus précis des cellules. En profilant plus finement les états cellulaires, il est possible de créer des « cellules virtuelles », des représentations informatiques des cellules réelles, qui peuvent être utilisées pour prédire leur réponse à différents traitements. Cette capacité pourrait considérablement accélérer le processus de découverte de médicaments et réduire les coûts associés aux essais en laboratoire et cliniques.
Les chercheurs estiment que cette modélisation permettra de générer des hypothèses plus solides avant de procéder à des expérimentations, optimisant ainsi l’allocation des ressources et le temps consacré à la recherche. La prochaine étape consistera à étendre l’application de Dolphin à l’analyse de millions de cellules provenant de diverses sources de données, afin d’améliorer encore sa résolution et sa capacité prédictive.
Ce travail a bénéficié du soutien de la chaire Meakins-Christie en recherche respiratoire, des Instituts canadiens de recherche sur la santé, du Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada, et des fonds de Recherche du Québec.
Référence: Song K, Zheng Y, Zhao B, et al. Dolphin fait progresser la transcriptomique unique au-delà du niveau du gène en tirant parti des lectures d’exon et de jonction. Nat Commun. 2025. 10.1038 / S41467-025-61580-W
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