23 jan 2020

Et s’il était possible de prédire l’évolution d’une maladie avant même que celle-ci ait commencé ?

Cette prouesse semble de plus en plus réalisable depuis qu’à l’Institut Weizmann Dr Roi Avraham et son équipe ont mis au point un algorithme prédisant l’évolution d’une infection par des salmonelles ou la tuberculose.

Lors d’une infection, lorsque les cellules immunitaires rencontrent les bactéries, plusieurs issues sont possibles. Soit le système immunitaire détruit les agents pathogènes ; soit les agents pathogènes prennent le dessus sur le système immunitaire ou bien encore, dans le cas de maladie comme la tuberculose, les agents pathogènes peuvent devenir dormants déclenchant la maladie plus tard ou jamais. L’équipe du Dr Avraham émet l’hypothèse que la direction prise par l’infection est déterminée dans les 24 à 48 heures suivant l’infection.

En partant de ce postulat, l’équipe a observé la rencontre entre des cellules immunitaires et des bactéries du genre Salmonella. Pour ce faire, ils ont utilisé une technique de séquençage de l’ARN à l’échelle de la cellule unique. Le séquençage de cellule unique permet d’analyser l’information génétique (ADN, ARN, etc.) à l’échelle d’une seule cellule. Cette technique de haute-résolution permet d’étudier les différences cellulaires au sein d’un micro-environnement. Analyser l’ARN permet de mesurer l’activité des gènes dans un contexte particulier.
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