Les principes fondamentaux de l’ingénierie peuvent aider à identifier plus rapidement les biomarqueurs de maladies
Cadre pour appliquer l’observabilité aux données biologiques. (Encadré 1) Les modèles de systèmes biologiques sont construits à partir de données expérimentales, et la sélection des capteurs détermine quelles représentations à faible dimension des trajectoires du système captureront les aspects les plus informatifs du système. Crédit: Actes de l’Académie nationale des sciences (2025). DOI : 10.1073/pnas.2501324122
Les gens comparent souvent le génome à un programme informatique, la cellule utilisant son code génétique pour traiter les entrées environnementales et produire des réponses appropriées.
Mais la métaphore de la machine peut être étendue encore plus à n’importe quel système biologique, et l’application des concepts établis de l’ingénierie à la biologie pourrait révolutionner la façon dont les scientifiques font leurs observations en biologie, selon une étude de l’Université du Michigan.
Dans un article publié dans Actes de l’Académie nationale des sciencesIndika Rajapakse, Ph.D., Joshua Pickard, Ph.D. (maintenant boursier postdoctoral Eric et Wendy Schmidt au Broad Institute) et leur équipe proposent que les principes fondamentaux de la théorie du contrôle et de l’observabilité puissent être appliqués pour étudier les processus biologiques qui changent au fil du temps.
La théorie du contrôle et l’observabilité ont été lancées dans les années 1960 par Elmer Gibert, Ph.D., un ingénieur qui a passé la majeure partie de sa carrière à l’UM.
Une rencontre fortuite lors d’une conférence entre Gilbert et Rajapakse a semé les graines de la fusion des mathématiques, de l’ingénierie et de la biologie.
“La théorie du contrôle, ou contrôlabilité, signifie essentiellement comment orienter un système vers autre chose et quelles entrées vous devez donner à un système pour l’orienter dans cette direction”, a expliqué Rajapakse.
Par exemple, une cellule se différencie et se spécialise en fonction de son exposition à un facteur de transcription – comme la découverte, lauréate du prix Nobel 2012, selon laquelle une cellule de la peau peut être reprogrammée en cellule souche, une découverte qui a révolutionné la recherche biomédicale.
Le concept technique d’observabilité associé fait référence au nombre minimum de signaux qui indiqueront l’état d’un système.
Lorsqu’elle est appliquée à la biologie, rapporte l’équipe Rajapakse, l’observabilité peut aider les chercheurs à découvrir des biomarqueurs.
“La dynamique est l’un des concepts les plus importants de toute la biologie”, a déclaré Rajapakse. “Vous pouvez mesurer l’état à un moment donné, mais les systèmes biologiques changent avec le temps.”
La théorie de l’observabilité fournit un cadre généraliste pour la sélection des biomarqueurs.
“La plupart des méthodes existantes de découverte de biomarqueurs se limitent à un seul type de données”, a déclaré Pickard.
“Notre approche, en revanche, fonctionne sur différentes données et systèmes expérimentaux. Dans cet article, nous le montrons en appliquant nos algorithmes à la transcriptomique, à la structure de la chromatine, à l’imagerie neuronale et aux ensembles de données EEG.”
À titre d’exemple, l’équipe a appliqué son approche à plusieurs ensembles de données transcriptomiques de séries chronologiques, notamment des études sur la reprogrammation cellulaire, l’exposition aux pesticides et le cycle cellulaire.
Grâce à la sélection dynamique des capteurs, ils ont identifié des biomarqueurs à chaque instant et ont montré que ces données réduites étaient suffisantes pour représenter le comportement complet du système.
“L’idée est d’identifier le nombre minimal de variables grâce auxquelles, si je les surveille, je peux dire quelque chose sur l’ensemble du système”, a déclaré Rajapakse.
“L’étude du génome entier est extrêmement coûteuse et prend beaucoup de temps. Le DDS fournit un moyen d’étudier un sous-ensemble de données et, à partir de là, je peux reconstruire l’intégralité du génome.”
Les résultats ont des implications pour le développement d’expériences plus efficaces et même pour la détection précoce des maladies.
“Le concept d’observabilité nous guidera pour détecter si ce qui est attendu se produit ou non. Dans le cas contraire, je pourrai abandonner l’expérience et économiser de l’argent.
“De même, je peux identifier un biomarqueur qui, s’il change d’une certaine manière associé à une maladie, comme le cancer, je peux peut-être empêcher l’apparition de la maladie”, a-t-il déclaré.
Plus d’informations :
Joshua Pickard et al, Sélection dynamique de capteurs pour la découverte de biomarqueurs, Actes de l’Académie nationale des sciences (2025). DOI : 10.1073/pnas.2501324122
Fourni par l’Université du Michigan
Citation: Les principes fondamentaux de l’ingénierie peuvent aider à identifier plus rapidement les biomarqueurs de maladies (11 octobre 2025) récupéré le 12 octobre 2025 sur
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