Cellules immunitaires et infections
Comment les cellules immunitaires font-elles pour reconnaître les envahisseurs parmi d’innombrables protéines semblables au sein de l’organisme et lutter contre les infections?
« Pour les cellules immunitaires, dĂ©tecter les protĂ©ines Ă©trangères s’apparente Ă chercher une aiguille dans une botte de foin », explique Paul François, professeur de physique Ă l’UniversitĂ© Ă山ǿĽé. « Certaines aiguilles ressemblent Ă des pailles et certaines pailles peuvent aussi ressembler Ă de vĂ©ritables aiguilles. »
Comprendre la façon dont les cellules immunitaires s’acquittent de cette tâche complexe permettrait aux chercheurs d’acquérir de précieuses connaissances sur les maladies immunitaires, comme le sida et les troubles auto-immuns.
Dans le cadre d’une Ă©tude qui a fait l’objet d’un article publiĂ© dans le numĂ©ro du 21 mai 2013 de la revue scientifique Physical Review Letters, le professeur François et Jean-BenoĂ®t Lalanne, Ă©tudiant aux cycles supĂ©rieurs Ă Ă山ǿĽé, ont eu recours Ă des simulations numĂ©riques afin d’examiner le type de stratĂ©gies utilisĂ©es par le système immunitaire pour dĂ©celer de faibles concentrations d’antigènes Ă©trangers (tĂ©moignant de la prĂ©sence d’infections pouvant se rĂ©vĂ©ler graves) au sein d’une importante population d’autoantigènes que l’on trouve normalement Ă la surface des cellules de l’organisme.Â
Les simulations sur ordinateur réalisées par les chercheurs ont permis de découvrir une solution étonnamment simple liée au phénomène de l’adaptation biochimique – mécanisme biochimique général qui permet aux organismes de s’ajuster aux conditions changeantes d’un environnement donné.
Pour trouver des solutions, l’ordinateur utilise un algorithme qui s’inspire des théories darwiniennes de l’évolution. Préalablement élaboré par l’équipe de chercheurs du professeur François, cet algorithme génère aléatoirement des modèles mathématiques de réseaux biochimiques. Il leur attribue ensuite une note en comparant leurs propriétés à celles, prédéfinies, du système immunitaire. Les réseaux qui obtiennent les meilleures notes sont reproduits dans la génération suivante et mutés; le processus est ensuite répété pendant plusieurs « générations » simulées jusqu’à ce que les réseaux obtiennent une note parfaite.
Dans le cas qui nous intéresse, presque toutes les solutions découvertes par les chercheurs présentaient une forte similitude et partageaient une structure fondamentale ou un motif communs.
« Notre approche offre un cadre théorique plus simple et permet de comprendre plus facilement la façon dont les cellules immunitaires effectuent leurs recherches dans la “botte de foin” pour y déceler des antigènes étrangers et déclencher la réponse immunitaire », affirme le professeur François. « Notre modèle présente de nombreuses similitudes avec de véritables réseaux immunitaires. Fait remarquable, la solution évoluée la plus simple que nous avons trouvée présente à la fois des caractéristiques similaires et certains des aspects non élucidés des véritables cellules immunitaires étudiées dans le cadre de projets de recherche réalisés en collaboration avec les groupes de Grégoire Altan-Bonnet (Centre de recherche sur le cancer Memorial Sloane-Kettering, New York), d’Eric Siggia (Université Rockefeller, New York) et de Massimo Vergassola (Institut Pasteur, Paris). »
Cette étude a été financée par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada et le programme scientifique Frontière humaine.
RĂ©sumĂ© de l’article:Â