DES CHERCHEURS ISRAÉLIENS DÉVELOPPENT UN ALGORITHME POUR PRÉDIRE LES MALADIES INFECTIEUSES

Des chercheurs ont porté leur attention sur le diagnostic de l'apparition de la tuberculose, causée par une bactérie qui peut rester en dormance dans le corps pendant des années.

Des chercheurs de l'Institut scientifique Weizmann affirment qu'ils ont mis au point un algorithme permettant de prédire l'apparition de maladies infectieuses, y compris la tuberculose. 

Alors que dans certains cas, le système immunitaire peut tuer des bactéries et, dans d'autres cas, les bactéries peuvent vaincre les défenses immunitaires, il existe également des maladies telles que la tuberculose où les bactéries peuvent rester en dormance pendant des années, provoquant parfois des maladies à un stade ultérieur et restant parfois en hibernation.

Pour tester une hypothèse permettant de déterminer si l'évolution future des maladies est déterminée dans les 24 à 48 heures suivant l'infection, les scientifiques du Dr. Roi Avraham du Département de la réglementation biologique de l'institut ont utilisé une méthode développée par l'institut pour séquencer l'activité des gènes entre des milliers de cellules immunitaires et la bactérie Salmonella lors de réunions réelles.

Contrairement aux tests de laboratoire standard, cette méthode a permis aux chercheurs de connaître les réponses des cellules à la bactérie et de cartographier les profils d'activation de chaque cellule.

Confirmant leur hypothèse, les chercheurs ont identifié différentes réponses et caractéristiques des premières réunions entre les cellules et les bactéries et leurs résultats ultérieurs.

S'appuyant sur leur séquençage unicellulaire pour l'infection à Salmonella, les chercheurs ont développé un algorithme - basé sur une méthode appelée déconvolution - permettant d'extraire des informations similaires sur les propriétés des cellules individuelles à partir de jeux de données de tests sanguins standard.

"L'algorithme que nous avons développé peut non seulement définir l'ensemble des cellules immunitaires participant à la réponse, il peut également révéler leurs niveaux d'activité et donc la force potentielle de la réponse immunitaire", a déclaré le Dr Noa Bossel Ben Moshe, co-responsable la recherche avec le Dr Shelly Hen-Avivi dans le groupe d’Avraham. 

L'algorithme a d'abord été testé sur des échantillons de sang prélevés chez des personnes en bonne santé des Pays-Bas. Certains échantillons étaient infectés par la bactérie Salmonella et la réponse immunitaire enregistrée. Bien que les méthodes d'analyse génomique existantes n'aient pas révélé de différences entre les groupes, l'algorithme a révélé des différences significatives liées aux variations ultérieures des capacités de destruction des bactéries.