CRISPR ou comment “optimiser” la biologie humaine ?

Alors que de nombreux scientifiques expriment un intérêt pour cette technologie dans le cadre de la recherche fondamentale, l’impact potentiel de l’édition du génome dans les traitements médicaux se profile à l’horizon. Les experts considèrent maintenant CRISPR comme étant plus efficace, plus simple à utiliser, et plus à même d’éditer plusieurs gènes à la fois que les méthodes plus anciennes.

Couper coller

CRISPR agit comme une paire de “ciseaux moléculaires” qui “coupe” et “colle” l’ADN dans le génome. Pour ce faire, la protéine (Cas) associée à CRISPR utilise un court segment d’ARN pour cibler la séquence génomique à modifier.

Médecine pour les prochaines générations

CRISPR pourrait être déployée pour réparer les mutations pathogènes. Les praticiens pourraient déployer cette technologie de deux façons, somatique ou pour modifier la lignée germinale. La thérapie somatique constitue à éditer l’ADN dans les cellules humaines après la naissance, plutôt que pendant le développement prénatal.

Supprimer le cancer

Plutôt que de simplement traiter le cancer après qu’il se soit déclaré, CRISPR fait miroiter la possibilité d’éditer des mutations de gènes tels que BRCA1 pour réduire le risque de cancer des enfants avant même la naissance. L’édition du génome de la même manière pourrait corriger les mutations qui causent des maladies génétiques débilitantes, y compris la maladie de Huntington ou la fibrose kystique, afin que les générations futures ne souffriront pas de telles maladies.

Convergence biologie et informatique

L’avènement de la biologie moléculaire, la génomique, et maintenant CRISPR ont favorisé la convergence conceptuelle de la biologie et l’informatique. Des fonctions cellulaires et génomiques sont maintenant comparées  des concepts d’ingénierie ou de logiciel.

L’intelligence artificielle (IA) pourrait révolutionner la génomique

L’intelligence artificielle (IA) pourrait avoir un impact significatif dans le domaine médical. Les progrès dans l’apprentissage profond permettent à l’IA d’apprendre par l’expérience. Ce type d’apprentissage présente des similitudes avec la façon dont les enfants acquièrent de nouvelles informations. La technologie fonctionne en utilisant une architecture de programme qui ressemble au cerveau humain.

Apprentissage profond

Un logiciel d’apprentissage profond a démontré sa capacité à poser un diagnostic sur des images de cancer de la peau et de microscopie, et à prédire la maladie après avoir examiné les dossiers médicaux des patients. Ces IA apprennent à diagnostiquer des maladies en utilisant des connaissances expérientielles, ressemblant à la façon dont les médecins sont formés pendant leur résidence.

La suite ici (Walter Johnson&Eleonore Pauwels)

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