Des chercheurs de l’Université de Californie, Irvine, rapportent qu’un système d’apprentissage automatique appelé SIGNET peut déduire des liens de cause à effet entre gènes dans le tissu cérébral humain, révélant un recablage étendu de la régulation génique, en particulier dans les neurones excitateurs, dans la maladie d’Alzheimer.
Une équipe dirigée par Min Zhang et Dabao Zhang, de la Joe C. Wen School of Population & Public Health de l’Université de Californie, Irvine, a produit ce qu’elle décrit comme des cartes hautement détaillées de la manière dont les gènes s’influencent mutuellement dans les cellules cérébrales touchées par la maladie d’Alzheimer, en utilisant une plateforme d’apprentissage automatique appelée SIGNET. Pour construire les cartes, les chercheurs ont analysé des données moléculaires provenant de tissu cérébral humain donné par 272 participants inscrits dans deux études de vieillissement de longue durée : la Religious Orders Study et le Rush Memory and Aging Project (souvent appelés conjointement ROSMAP). L’approche intègre le séquençage d’ARN monocellulaire (noyau unique) avec des données de variation génétique au niveau des sujets correspondantes, permettant à l’équipe d’aller au-delà des corrélations gène-à-gène et de déduire des relations régulatrices causales et directionnelles probables. En utilisant SIGNET, les chercheurs ont construit des réseaux régulateurs géniques causaux pour six types principaux de cellules cérébrales. Le plus grand ensemble de relations régulatrices inférées est apparu dans les neurones excitateurs. Dans les documents d’étude sous-jacents, le réseau des neurones excitateurs contenait 5 910 'régulations' inférées, une échelle que les auteurs disent indiquer un recablage étendu de la régulation génique à mesure que progresse Alzheimer. Min Zhang, co-auteur correspondant et professeure d’épidémiologie et de biostatistique, a déclaré que, bien que différents types de cellules cérébrales soient connus pour jouer des rôles distincts dans Alzheimer, les relations au niveau moléculaire ont été difficiles à démêler. Elle a dit que le nouveau travail fournit des cartes spécifiques aux types cellulaires destinées à faire passer le domaine de l’observation des corrélations à l’identification de mécanismes qui peuvent activement conduire la progression de la maladie. Le travail a également mis en lumière des 'gènes hub' qui semblent agir comme régulateurs centraux au sein des réseaux. Les chercheurs ont rapporté précédemment des rôles régulateurs sous-estimés pour des gènes liés à Alzheimer bien connus tels que APP, y compris des effets dans les neurones inhibiteurs. Pour renforcer la confiance dans les résultats, l’équipe a rapporté la validation de motifs clés en utilisant un ensemble indépendant d’échantillons de cerveau humain. Les chercheurs ont dit que le même cadre pourrait être appliqué à d’autres maladies complexes, y compris le cancer, les troubles auto-immuns et les affections de santé mentale. Les résultats ont été rapportés par l’UC Irvine et publiés dans Alzheimer’s & Dementia : The Journal of the Alzheimer’s Association, selon le résumé de l’étude de l’université, qui liste l’article comme apparaissant en 2026 (volume 22, numéro 2) avec DOI : 10.1002/alz.71053. Le résumé de ScienceDaily attribue un soutien de financement partiel au National Institute on Aging et au National Cancer Institute. La maladie d’Alzheimer est la principale cause de démence et devrait affecter près de 14 millions d’Américains d’ici 2060, selon le résumé de l’UC Irvine.
