Modéliser les interactions génétiques dans la recherche sur le VIH

Les scientifiques bossent dur pour trouver de meilleures façons de lutter contre les virus et de protéger la santé publique. Un des trucs sur lesquels ils se concentrent, c'est de créer des traitements capables d'arrêter les infections avant qu'elles ne commencent ou de réduire leur intensité. C'est super important pour les groupes à risque. Mais un gros défi, c'est de dénicher des gènes spécifiques qui peuvent être ciblés pour ces traitements. La recherche de thérapies peut demander beaucoup de temps et d'argent. Donc, identifier des gènes prometteurs peut aider à simplifier les études de validation et les essais cliniques nécessaires pour des thérapies efficaces. En étudiant ces gènes, les chercheurs espèrent découvrir des façons communes dont les virus infectent les cellules, ce qui pourrait être utile pour d'autres virus aussi.

Cet article parle de trois modèles différents qu'on a utilisés pour identifier quels gènes pourraient être utiles à cibler dans la lutte contre le virus de l'immunodéficience humaine (VIH). Le VIH est un bon point de départ parce que les scientifiques ont déjà accumulé pas mal d'infos à son sujet et sur ses gènes. Ça facilite la tâche aux chercheurs pour examiner comment le virus interagit avec les gènes humains.

#Interactions Génétiques et Leur Importance

Pour mieux comprendre comment les gènes interagissent, on a regardé l’Épistasie pair à pair, qui est la façon dont les gènes influencent la fonction des autres. On a utilisé deux méthodes principales pour analyser ces interactions.

#Méthode Basée sur les Graphes

La première méthode consiste à utiliser une grande base de données appelée le Scalable Precision Medicine Oriented Knowledge Engine (SPOKE). Cette base contient plus de 20 000 gènes humains et plus d'un million de types de relations entre les gènes. En créant une représentation graphique des connexions entre ces gènes, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment ils collaborent.

Dans cette méthode, chaque gène est représenté sous forme de vecteur, une façon de montrer l'info numériquement. On s'est concentrés sur 356 gènes connus pour être liés au VIH et on a stocké leurs représentations dans notre modèle. Ça nous a permis d'analyser comment les paires de gènes interagissent.

#Modèle Geneformer

La deuxième méthode qu'on a utilisée s'appelle Geneformer, qui est un type de réseau de neurones qui a appris à partir d'un énorme ensemble de données d'infos génétiques à cellule unique. Ce modèle aide les chercheurs à comprendre comment différents gènes travaillent ensemble et leur rôle dans le VIH.

Geneformer classe aussi les gènes selon leur expression dans différentes cellules. Ce classement aide à identifier quels gènes sont les plus importants pour distinguer les différents états cellulaires. On a utilisé ces gènes classés pour mieux comprendre comment ils contribuent aux interactions liées au VIH.

#Validation de Nos Modèles

Pour notre recherche, on a comparé nos modèles prédictifs en se basant sur un ensemble de données qui contient des infos sur 63 012 interactions génétiques étroitement liées au VIH. Cet ensemble de données a été créé pour étudier les interactions génétiques en détail. On s'est concentrés sur une section précise de cet ensemble qui nous permet de catégoriser les paires de gènes selon qu'elles aident à supprimer ou à renforcer le VIH.

En utilisant ces données, on a établi un seuil pour faire la distinction entre les deux catégories.

#Résultats et Discussion

Nos modèles prédictifs donnent une réponse simple de oui ou non pour savoir si une paire de gènes est liée à la suppression ou au renforcement du VIH. On a fixé un seuil basé sur la réponse moyenne, ce qui aide à maintenir un équilibre entre les deux catégories. Les modèles montrent que la plupart des paires de gènes n'ont pas d'interaction significative, tandis que certaines paires sont liées à la suppression du VIH.

#Résultats du Modèle FastRP

Le premier modèle, basé sur les embeddings FastRP utilisant la base de données SPOKE, a atteint environ 70 % de précision dans ses prédictions. Ce modèle catégorise les paires de gènes sans aucun réglage fin. Malgré sa simplicité, il a montré un bon potentiel pour identifier des paires qui pourraient aggraver le VIH.

#Résultats de Geneformer

Le deuxième modèle, qui s'est basé sur les embeddings Geneformer, a produit des prédictions similaires avec un niveau de précision à peu près identique. Ça a été surprenant puisque les deux méthodes employaient des approches différentes mais aboutissaient à des résultats presque identiques.

#Comparaison des Performances des Modèles

On a comparé la performance des deux modèles en utilisant une représentation graphique appelée la courbe ROC, qui aide à comprendre à quel point les modèles prédisent bien les résultats. Bien que les deux modèles aient bien fonctionné, Geneformer a montré un léger avantage selon les résultats.

#Résolution de l’Invariant d’Ordre

Un gros souci qu'on a rencontré, c'était l'ordre des paires de gènes dans nos modèles. La même paire de gènes peut donner des résultats différents selon l’ordre dans lequel elle est présentée. Cette incohérence peut fausser notre compréhension des interactions génétiques.

Pour résoudre ce problème, on a mis en place un Réseau Siamois, conçu pour mesurer la similarité entre les paires d'entrée peu importe leur ordre. Cette structure de réseau est utilisée dans divers scénarios d'apprentissage automatique, comme la reconnaissance d'images et les interactions des protéines.

#Mise en Œuvre du Réseau Siamois

Le réseau siamois se compose de deux branches identiques pour traiter les paires de gènes. Cette structure garantit que l'ordre et la symétrie sont pris en compte pendant l'analyse. On a constaté que l'entraînement de ce réseau a légèrement amélioré notre précision prédictive, passant de 70 % à environ 71 %.

Ce nouveau modèle a aussi réussi à éliminer les incohérences de prédiction qu'on voyait auparavant, montrant un accord parfait peu importe l'ordre des paires de gènes.

#Conclusion

En résumé, on a testé trois modèles différents pour classifier les paires de gènes liées à la suppression et à l’amélioration du VIH. Les deux premiers modèles, utilisant des embeddings FastRP et Geneformer, ont fourni de solides résultats fondamentaux. Cependant, ils étaient limités pour capturer les nuances des interactions génétiques en raison de leur dépendance à des structures d'entrée fixes.

L'introduction du réseau siamois a apporté l'invariance d'ordre à l'analyse, améliorant considérablement la cohérence des prédictions. Ce travail met en lumière comment les modèles computationnels peuvent aider à comprendre les interactions entre les virus et les gènes humains, ouvrant la voie à des thérapies plus efficaces.

Ensuite, ces modèles peuvent être adaptés pour d'autres maladies et pourraient être utilisés dans des cas où les ensembles de données sont rares. On n'a fait qu'effleurer la surface avec des classifications binaires ; il y a la possibilité d'étendre les modèles pour inclure des classifications plus complexes pour une meilleure précision dans la compréhension des interactions génétiques.

Notre recherche souligne l'importance d'utiliser des outils computationnels avancés pour accélérer la découverte de stratégies de traitement efficaces dans la lutte contre les infections virales.