organisation des sytèmes biologiques

Organisation
des systèmes biologiques

ARGOS2003

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Les notes et références sont écrites par un groupe de travail et sont bien sûr SGDG (1)
PROVISOIRE (base de discussion)

BIOINFORMATIQUE

Les outils bioinformatiques ont permis de décrypter en un temps record les codes génétiques des organismes vivants. De la mousse à l'homme, le code de fabrication s'est révélé le même. Pour les méthodes c'est un peu moins évident, des variantes s'étant greffées autour d'un tronc commun. Mais les étapes intermédiaires entre le génome et la connaissance des systèmes biologiques opposent des murs de complexité à la force brute des outils bioinformatique. La création de modéles simplifiés de fonctionnement des systèmes biologiques (le coeur par exemple) est nécessaire.

GENOME ET GENES

Le génome humain a été complétement décodé et les 30 000 génes qui le composent identifiés, par deux groupes rivaux :

un projet public le HGP, Human Genome Project, ou le Génopole d'Evry tenait une petite part.
un projet privé animé par Craig VENTER, qui a misé sur l'usage intensif de l'informatique pour arriver au même résultat en beaucoup moins de temps.

    Ont été également décodés 30 procaryotes, beaucoup de virus et de bactéries, la drosophile et une plante l'arabidopsis thaliana.
    Sont en finition le séquençage du génome du riz, celui du rat et celui du chimpanzé.
    Mais passer du génome à la connaissance de l'organisme biologique revient à changer de niveaux de complexité. Comme l'analyse ironiquement KIM (Ref1), les ordinateurs sont de mars et les organismes [vivants] sont de Vénus.

PROTEOME

Passer de la séquence d'ARN (ADN) à la protéine a d'abord paru simple et mécanique. Mais deux murs restent à franchir :

Les variantes du processus de codage génétique : les généticiens connaissent aujourd'hui 16 variantes qui assignent des significations différentes à certains codons.(Ref 3)
La structure spatiale de la protéine. Connaitre la formule chimique de la protéine ne donne pas la structure spatiale de celle-ci et la prédiction automatisée se révèle impossible, cela revenant à calculer les forces de liaison de centaines de milliers d'amino-acides.(Ref2)

Les plus grands efforts actuels sont consacrés à comparer les séquences nouvelles aux séquences déjà analysées par des algorithmes sophistiqués (BLAST, FASTA, Smith-Wassermann) contenus dans d'énormes bases de données de séquences (Celera ou NCBI) ou de protéines ( SWISS-PROT par exemple), pour tirer parti des efforts déjà réalisés. (Ref 4)

METABOLOME

Toutes les protéines ne sont pas crées à partir de l'ARN. Les processus métaboliques synthétisent beaucoup de petites protéines fonctionnellement importantes, par exemple des neuro-transmetteurs. Les systèmes biologiques sont si compliqués et complexes, que quelque soit l'information que l'on aura sur eux, il sera impossible d'en créer une simulation basée sur une complète connaissance.

   Le niveau suivant d'organisation est celui des réseaux intracellulaires de cellules. (à developper)
   Viennent ensuite les interactions cellule-cellule et les signaux transmenbranaires. (à développer)
Du génotype au phénotype en passant par l'endophénotype.
    Pour la conception rationelle des médicaments, l'idée simple est de passer du génome à la structure 3D de la protéine puis à ses interactions avec son environnement. Cette voie est actuellement hors de portée, l'action de la protéine dépendant de l'interaction avec son environnement. Passer du code génétique (le génotype) à une caractéristique mesurable d'un individu particulier ( le phénotype) est un non-sens causal pour beaucoup de maladies comme l'ont montré les études sur les vrais jumeaux., pour la schizophrénie et les troubles bipolaires par exemple(Ref. 5 et 7). La notion intermédiaire d'endophénotype aide à comprendre les mécanismes sous-jacents. cf facteurs génétiques.

PHYSIOME

L'étape ultime est la connaissance (ou au moins la modélisation) du fonctionnement d'un ensemble biologique complexe par exemple le coeur ou le cerveau.
Pour avoir un modéle d'iun organe, par exemple le coeur, on est obligé de simplifier les hypothéses et de réaliser la modélisation en assemblant des composants.Deux variantes de XML, SBML(systems biology) et CellML ont été concus pour la spécification de tels modèles. (Ref 2)

Pour compliquer le tout, le cerveau humain a une capacité d'adaptation étonnante (neuroplasticité) qui lui permet de s'adapter eux circonstances externes (Ref 6 chap23, cf aussi les conférences de Manji)

REFERENCES
R1. Computer are from Mars, Organisms are from Venus Junhyong Kim. Computer (special bioinformatics) juillet 2002 p25-32
R2. Computationnal challenges of systems biology Finkelstein ,Hetherington ,Li ,Margoninski , Saffrey, Seymour, Warner Computer may 2004 p26
R3.Le code de l'évolution. Freeland, Hurst. Pour la Science mai 2004 p 60
R4. Bioinformatics Sequence and Genome Analysis. David.Mount Cold Spring Harbor laboratory Press. (2001)
R5. Dissection génétique des maladies à hérédité complexe. Dominique Campion. Medecine-Sciences. novembre 2001 p1139
R6. Neurosciences. Purves &co (Duke University). De Boeck Université 1999. Ch6. Neurotransmetteurs ch7 Récepteurs des neurotransmetteurs ch23 Plasticité du système nerveux adulte.
R7. Génétique de la schizophrénie et de la maladie bipolaire. Maziade, Mérette, Chagnon, Roy Médecine-Sciences octobre 2003