Entre les cellules, les génomes, les biomolécules, … le monde de la science est d’une complexité sans nom. Pour mieux le comprendre, il convient de connaître l’ensemble de ces éléments. Et si nous sommes encore loin de tout connaître, les scientifiques ont, depuis quelques années, réalisé des progrès majeurs. Notamment grâce à la bioinformatique qui applique les principes de traitement des données aux sciences du vivant. Décryptage.
La bioinformatique, entre science et data
Définition de la biologie informatique
À l’intersection entre la biologie, l’informatique, les mathématiques et la physique, la bioinformatique traite les données dans les domaines des sciences du vivant. Plus spécifiquement, elle renvoie à la modélisation, l’analyse et l’intégration des données biologiques.
Cette discipline scientifique a été rendue possible par les énormes progrès technologiques relatifs au Big data. Les scientifiques sont aujourd’hui capables de collecter de grandes quantités de données en matière de compréhension des cellules, des génomes, des biomolécules, des écosystèmes, des tissus, des organismes ou encore des communautés et populations. Autant de données biologiques qui impliquent un besoin croissant en expertise data ; que ce soit pour la manipulation, le stockage, la visualisation ou l’analyse de données.
In fine, l’objectif de la bioinformatique, c’est de mieux comprendre la science du vivant grâce aux données. Pour ce faire, les scientifiques peuvent étudier le fonctionnement actuel des éléments (par exemple grâce à l’analyse de séquence) ou étudier l’évolution de ces mêmes éléments (notamment avec la modélisation).
Un peu d’histoire
Le terme bioinformatique apparaît pour la première fois en 1970 via une étude de Paulien Hogeweg et Ben Hesper sur les processus d’information dans les systèmes biotiques.
Ensuite, Robert J. Cedergren a poursuivi le perfectionnement de cette discipline en explorant la structure des ARNs. C’est son travail, avec la collaboration d’autres scientifiques et mathématiciens, qui a initié le mouvement.
Progressivement, la biologie informatique s’est étendue à d’autres domaines de la science comme la biochimie, la médecine moléculaire, la pédiatrie, la santé environnementale, etc.
Aujourd’hui, la biologie informatique est totalement pluridisciplinaire.
Les sous-disciplines de la bio informatique
Bien que la bioinformatique soit très vaste, nous pouvons toutefois la diviser en plusieurs sous disciplines. Voici les principales.
La bioinformatique des séquences
Cette branche de la biologie informatique analyse les informations génétiques contenues dans une séquence ADN. En étudiant les composants élémentaires des enchaînements d’ADN ou de protéines (comme les nucléotides ou les acides aminés), il est possible d’identifier des ressemblances entre les séquences, des gènes ou des régions considérées comme pertinentes scientifiquement.
Née avec l’invention du séquençage ADN dans les années 1970, cette discipline a particulièrement évolué. Depuis lors, les scientifiques découvrent un nombre croissant de séquences (qu’il s’agisse de génomes ou d’ADN complémentaires).
Mais les quantités de données disponibles sont telles qu’il est aussi difficile de bien les traiter. C’est là tout l’intérêt de la bioinformatique. En intégrant les techniques et outils data (notamment les bases de données), la recherche et l’analyse des séquences sont simplifiées.
L’introduction de ces techniques représente une véritable révolution. D’autant plus qu’elles évoluent sans cesse. Pour preuve, au début des années 2000, le séquençage de premier génome humain avait nécessité près de 2 milliards d’ € et plus de 10 ans de travail. Aujourd’hui, ce même séquençage ne nécessite que quelques heures de travail et moins de 1 000 € d’investissement.
La bioinformatique structurale (ou modélisation moléculaire)
Il s’agit d’utiliser les outils informatiques pour reconstruire, prédire et analyser la structure 3D des macromolécules biologiques. Ces techniques sont indispensables au vu de la taille des macromolécules. Elles sont si petites que les techniques d’observation traditionnelles (comme la microscopie) sont insuffisantes.
Avec la modélisation moléculaire, il est possible de reconstruire ces macromolécules sous un format en 3 dimensions. À cette fin, les scientifiques utilisent les analyses cristallographiques, la résonance magnétique nucléaire, la cryomicroscopie électronique ou les techniques de diffusion aux petits angles. L’ensemble de ces techniques permet de collecter des données qui sont ensuite utilisées pour créer un modèle moléculaire en 3D.
Que ce soit en phase d’expérimentation, de collecte, d’analyse ou de visualisation moléculaire, la bioinformatique intervient à tous les niveaux.
Outre la reconstruction de la macromolécules, cette discipline permet également de prédire des structures de protéines à partir de la séquence de ces composants élémentaires (les acides aminés). C’est d’autant plus important que l’activité de chaque protéine varie selon la forme qu’elle prend. Être capable de prédire sa forme permet ainsi de prédire son effet, ses éventuels inhibiteurs, etc.
La bioinformatique des réseaux
Les scientifiques étudient les interactions entre tous les éléments du vivant, tels que les gènes, les protéines, les cellules, les organismes, … À partir de cette analyse des flux génétiques ou métaboliques, il est possible de modéliser les comportements collectifs. Pour ce faire, il convient là encore de s’appuyer sur une série de données collectée grâce aux techniques d’analyse Big data.
La bioinformatique des réseaux permet, entre autres, de construire des arbres phylogénétiques. Autrement dit, un arbre qui établit un lien entre les espèces selon leurs distances génétiques. Les scientifiques vont alors comparer les gènes homologues entre eux.
L’ensemble de ces sous disciplines de la bioinformatique permet de faire avancer la science de manière spectaculaire.
L’intérêt de la bioinformatique
Pour vous aider à mieux comprendre l’intérêt de la bioinformatique, voici plusieurs exemples concrets :
- L’identification des épidémies : grâce à la structure bidimensionnelle des molécules d’ARN, il est possible d’identifier la cause d’éventuelles épidémies et de les anticiper.
- La prise en charge thérapeutique personnalisée : une meilleure compréhension des maladies génétiques permet de répondre plus spécifiquement aux besoins biologiques du patient.
- Les puces à ADN : ces dernières sont capables de reformer spontanément des brins d’ADN. Lorsqu’un patient est atteint d’une maladie, il sera possible d’extraire ces brins d’ADN porteurs afin de mieux les comprendre.
Meilleurs diagnostics médicaux, découverte de nouvelles maladies, de nouveaux médicaments, création d’organismes génétiquement modifiés, simulation d’organe, modélisation d’écosystèmes, développement de logiciels scientifiques, …. la bio-informatique résout une multitude de problèmes jusqu’alors inaccessibles.
Le futur de la biologie informatique
La bioinformatique suit l’évolution des données et des nouvelles technologies. À mesure que celles-ci se développent, les opportunités en biologie informatique ne cesseront de croître.
Et le moins que l’on puisse dire, c’est que le monde actuel avance toujours plus dans ce sens.
La bioinformatique devrait alors permettre de résoudre des problèmes scientifiques toujours plus grands, faire évoluer la médecine et la science du vivant dans sa globalité.
Pour cela, les organisations ont besoin de bioinformaticiens compétents. Or, ces experts nécessitent à la fois des connaissances scientifiques poussées, mais aussi des compétences informatiques avancées. Sur ce dernier point, vous pouvez commencer à vous former avec DataScientest pour maîtriser tous les aspects de l’analyse de données.
