Comment les cellules immunitaires parviennent à trier un grand nombre de protéines similaires dans le corps pour détecter des envahisseurs étrangers et lutter contre les infections ?
« Pour les [et à l’échelle des] cellules immunitaires, distinguer des protéines étrangères est comme chercher une aiguille dans une botte de foin – où l’aiguille pourrait ressembler énormément à une paille, et où quelques brindilles de pailles peuvent tout aussi bien ressembler à beaucoup d’aiguille », a noté Paul François, Professeur de physique à l’Université McGill.
Comprendre comment les cellules immunitaires attaquent est un formidable défi, qui plus est d’une importance capitale, car cela pourrait fournir des informations cruciales dans la compréhension des maladies du système immunitaire, telles que le SIDA, ou des maladies auto-immunes.
Dans une étude publiée le 21 mai 2013 et diffusée dans la revue Physical Review Letters, François et un étudiant diplômé de McGill, Jean-Benoît Lalanne, ont utilisé des outils de calculs afin d’examiner le genre de solutions que le système immunitaire peut mettre en place pour détecter de faibles concentrations d’antigènes étrangers (caractéristique des infections potentiellement dangereuses) dans un océan d’autres antigènes normalement présents à la surface des cellules.
Les simulations informatiques des chercheurs ont donné une solution étonnamment simple, liée au phénomène bien connu de l’adaptation biochimique – un mécanisme biochimique général qui permet aux organismes de faire face à des conditions environnementales variables.
Pour l’expliquer plus simplement (attention l’explication qui suit est une métaphore et ne correspond pas à la réalité), une cellule immunitaire projette une matière exotique. Tous les organismes du corps « acclimatés » à cette matière continuent leur train-train, ceux qui ne le sont pas auront un « comportement » suspect .
Dans l’unique but d’obtenir cette réponse, un ordinateur a utilisé un algorithme inspiré de l’évolution darwinienne. Cet algorithme, conçu précédemment par le groupe de recherche de François, génère aléatoirement des modèles mathématiques de réseaux biochimiques. Ensuite, il les note en comparant les propriétés de ces réseaux aux propriétés prédéfinies du système immunitaire. Les réseaux avec les meilleurs scores sont dupliqués sur la prochaine génération et mutés, et le processus est répété sur plusieurs ‘générations’ simulées jusqu’à ce que les réseaux atteignent un score parfait.
Dans ce cas, presque toutes les solutions trouvées sont très proches, partageant une structure de base en commun ou un motif.
« Notre approche fournit un cadre théorique plus simple et une compréhension de ce qui se passe », de la même manière que les cellules immunitaires trient le « foin » pour détecter les antigènes étrangers et déclencher la réponse adaptée, a expliqué François. « Notre modèle partage de nombreuses similitudes avec les réseaux immunitaires réels. Étonnamment, la plus simple est devenue la solution. Nous avons trouvé à la fois des caractéristiques similaires et certains des points d’ombres des cellules immunitaires réels que nous avions étudié dans une étude collaborative antérieure avec les groupes de Grégoire Altan-Bonnet (Memorial Sloane Kettering à New York), Eric Siggia (Rockefeller University à New York) et Massimo Vergassola (Institut Pasteur à Paris) ».
Citations de Eurekalert, via Université McGill
Crédit image à-la-Une : image libre de droit – Lymphocyte
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