ARNun cousin moléculaire de l’ADN, a été mis sous les projecteurs en tant que base des tout premiers vaccins contre la COVID-19 au monde. Deux développeurs clés de la technologie derrière les clichés ont remporté un Prix Nobel pour leurs efforts en 2023.
Maintenant, l’un de ces lauréats du prix Nobel… Dr Drew Weissman de la Perelman School of Medicine de l’Université de Pennsylvanie – vise à propulser la recherche sur l’ARN vers de nouveaux sommets. Il participe au lancement d’un nouveau pôle de recherche sur l’ARN qui utilisera intelligence artificielle pour aider à former des scientifiques nouveaux dans le domaine, guider leurs expériences et réintégrer leurs résultats dans l’algorithme, créant ainsi une boucle de rétroaction.
Appelé le Fonderie d’ARN basée sur l’intelligence artificielle (AIRFoundry), le centre financé par la National Science Foundation, vise à accélérer l’innovation dans le domaine de l’ARN, en alimentant les progrès de la médecine et de nombreuses autres disciplines scientifiques.
Live Science s’est entretenu avec Weissman et Daeyeon Leedirecteur d’AIRFoundry, à propos du nouveau centre de recherche et de l’avenir de l’ARN dans les sciences. Lee est également co-fondateur de InfiniFluidiqueune startup travaillant avec la fonderie pour développer les vaisseaux qui délivrent l’ARN dans les cellules, appelés nanoparticules lipidiques (LNP).
Nicoletta Lanese : Nos lecteurs connaissent les vaccins à ARN messager (ARNm) – quelles autres applications médicales envisagez-vous pour l’avenir de l’ARN ?
Dr Drew Weissman : Premièrement, la vocation de la bio fonderie est d’aller au-delà de la thérapeutique médicale. Il s’agit de rendre l’ARN accessible à de nombreux autres types de sciences… Tout ce qui va de l’enseignement aux bactéries à manger de l’huile ou des plastiques, à l’enseignement aux plantes comment éviter les champignons – toutes ces choses qui ne rentrent pas dans le cadre médical habituel des NIH (National Institutes of Health). thérapeutique.
D’un point de vue médical, ce sur quoi nous et d’autres travaillons sont thérapies géniques avec de l’ARN. Travailler sur des thérapies médicales, donc utiliser l’ARN pour traiter les crises cardiaques, les accidents vasculaires cérébraux, l’arthrite ou les maladies dermatologiques, pour traiter les maladies auto-immunes. Il existe probablement des milliers de traitements potentiels pour lesquels l’ARN peut être utilisé, au-delà des simples vaccins.
NL : La métaphore que vous avez utilisée est intéressante : utiliser l’ARN pour « apprendre » à un organisme à faire quelque chose. Pourriez-vous expliquer ce que fait réellement l’ARN dans les cellules ?
DW : Pour moi, l’ARN est l’intermédiaire. … Notre ADN code chaque protéine (activant) chaque fonction qui maintient nos cellules en vie et maintient notre corps en vie. L’ADN est donc la bibliothèque qui conserve chaque code. L’ARNm est utilisé lorsque l’on souhaite fabriquer une protéine à partir de l’un de ces codes. Et la cellule fabrique un ARN qui copie le code (ADN) d’une protéine particulière ; cet ARNm se déplace ensuite vers une machine, appelée ribosome, qui lit le code et fabrique des protéines basées sur ce code.
Ce que font les vaccins à ARN (COVID), c’est qu’ils donnent le code du protéine de pointe du virus COVID-19. Le corps reconnaît alors cela comme une protéine étrangère et déclenche une réponse immunitaire qui le prépare à combattre le virus lorsqu’il le voit. Mais l’ARN peut également coder pour une machinerie d’édition de gènes capable de fabriquer des protéines qui modifient les mutations de nos chromosomes, de notre génome. Ou il peut fabriquer des protéines qui le sont (manquantes en raison d’une mutation génétique), ou il peut fabriquer des protéines thérapeutiques pour traiter inflammationpour traiter les crises cardiaques, pour traiter toutes sortes de choses différentes.
N’importe quelle protéine que vous pouvez imaginer peut être apportée.
NL : Pourriez-vous expliquer comment vous utilisez l’IA pour innover à la fois avec l’ARN et les systèmes de délivrance qui amènent l’ARN dans les cellules ?
Daeyeon Lee : L’IA joue ici plusieurs rôles. Nous imaginons vouloir que l’ARN devienne un outil pour tous ceux qui font de la science… dans 20 ans, ce sera un outil commun. Mais à l’heure actuelle, pour les personnes qui n’ont pas fait activement de recherche sur l’ARN, il est très difficile de percer dans ce domaine.
L’IA guidera donc en quelque sorte l’utilisateur. « C’est la littérature que vous voulez apprendre, ce sont les expériences que vous voulez mener. Ce sont peut-être les ARN ou les véhicules de livraison avec lesquels vous voulez commencer vos expériences. » Il ne s’agit pas seulement de fournir du matériel, mais aussi de guider l’utilisateur, en augmentant l’expertise humaine. … Et une fois les expériences terminées, ils reviennent à l’IA et lui transmettent les résultats, afin que l’IA apprenne et fasse les prochaines prédictions, les prochaines suggestions, etc.
NL : L’IA est donc presque un outil et un collaborateur, en quelque sorte ?
DL : Oui, absolument.
NL : En ce qui concerne les données sur l’ARN actuellement disponibles pour alimenter l’IA, y a-t-il des domaines qui sont particulièrement bien étudiés et d’autres qui présentent encore des lacunes ?
DL : En ce qui concerne le domaine dans lequel nous sommes le mieux placés pour avoir un impact, si je ne me trompe pas, une grande partie des données de Drew concernent les animaux, donc un domaine qui nous intéresse beaucoup est la santé animale. Des vaccins pour le bétail, par exemple.
DW : Je peux vous donner un exemple : vous avez probablement entendu parler du la grippe aviaire qui circule et c’est chez les vaches maintenant. Nous travaillons depuis un certain temps à la fabrication de vaccins pour vacciner à la fois les vaches et les poulets. Et nous avons fabriqué le vaccin pour les vaches en utilisant notre technologie habituelle, et nous avons immunisé les vaches et cela fonctionne très bien. (NDLR : ce vaccin est encore expérimental et n’est pas encore utilisé.)
Nous avons essayé cela chez les oiseaux et nous n’avons obtenu aucune réponse. Nous sommes donc revenus en arrière et avons théorisé : « Eh bien, peut-être que nous devons changer toutes les structures (de l’ARN). » Et nous l’avons fait en nous basant simplement sur la lecture de la littérature et sur des suppositions.
L’espoir est qu’à l’avenir, l’IA dira : « Les séquences codantes du poulet sont très différentes de celles des mammifères ou des humains – pourquoi ne les essayez-vous pas ? Ainsi, au lieu de devoir créer 50 ARN pour en trouver un ou deux qui fonctionnent, l’IA pourrait nous en donner cinq. (L’idée est de permettre à l’IA de déterminer quelles séquences d’ARN sont les plus susceptibles de réussir dans la tâche à accomplir, réduisant ainsi la nécessité pour les scientifiques de créer et de tester physiquement de nombreuses options différentes.)
NL : Pouvez-vous nous donner une feuille de route de ce sur quoi vous travaillez dans les cinq années à venir, puis à plus long terme ?
DW : Nous ne partons donc pas de zéro. Nous avons couru un noyau d’ARN depuis probablement 20 ans. … L’intérêt de la biofonderie est désormais d’y intégrer l’IA.
Nous avons une longueur d’avance : nous avons la production d’ARNm, nous avons la production de LNP. Je pense que six mois à deux ans seraient nécessaires pour que l’IA soit pleinement intégrée. À partir de là, il ne reste plus qu’à apprendre l’IA et à élargir ce qu’elle peut faire.
DL : Je pense que d’ici un ou deux ans, nous aurons la première version de l’IA avec laquelle nous interagirons – principalement des chercheurs internes (au début), car nous voulons que ce soit un système robuste une fois que nous l’ouvrirons à les utilisateurs externes.
NL : Étant donné que cela aide les scientifiques à élargir les utilisations de l’ARN, vous attendez-vous à ce que des problèmes de sécurité ou de réglementation en découlent ?
DW : Le plus gros problème — et nous nous en occupons depuis longtemps — est gain de fonction. C’est là que vous ajoutez une nouvelle activité ou fonction à un agent pathogène potentiel. Le NIH a des règles très strictes qui contrôlent le gain de la recherche fonctionnelle, de sorte que l’IA sera formée pour le reconnaître. C’est l’une des choses extrêmement cruciales à faire.
Au-delà de cela, l’aspect réglementaire est vraiment un sujet énorme, car vous parlez de tellement de domaines différents, et de tellement d’éléments différents des États-Unis et d’autres gouvernements. Cela sera donc impliqué.
NL : Il semble donc que vous pourriez intégrer des directives réglementaires dans l’IA elle-même ?
DL : Absolument. Et d’après ma compréhension, il existe des niveaux de protection autour de cela. … J’espère donc qu’avec ces couches de différents systèmes de signalisation, vous serez en mesure d’éliminer ce qui peut potentiellement être problématique dans l’environnement, chez les animaux ou dans d’autres organismes vivants.
NL : Y a-t-il autre chose à propos d’AIRFoundry que vous aimeriez souligner ?
DW : Je mentionnerai simplement que la biofonderie est une institution basée aux États-Unis qui sera au service du monde entier.
Le Institut de l’ARN est également impliqué dans le développement… du développement de la recherche sur l’ARN et de la production à grande échelle à travers le monde dans les pays à revenu faible et intermédiaire, ce qui en fait une technologie démocratisée accessible au monde entier. La biofonderie va y contribuer en accueillant des personnes de laboratoires du monde entier, en les amenant à Penn et en les formant : comment fabriquer de l’ARN, comment fabriquer des LNP, comment concevoir des vaccins, comment concevoir des protéines thérapeutiques ou d’autres protéines. livraison.
DL : NSF consacre beaucoup d’efforts à l’éducation, à la formation et à la sensibilisation, et cela constituera un élément important de notre biofonderie, en s’adressant aux communautés qui n’ont pas eu accès à cette technologie. En fin de compte, en tant qu’éducateur, je pense que le produit le plus important de la biofonderie — je veux dire, il y aura les connaissances, il y aura les gens qui utiliseront les produits de haute qualité que nous fabriquerons dans l’IA. Mais (le produit le plus important) sera les chercheurs que nous produirons. Ce sera le nouveau cadre de scientifiques formés à l’IA, à l’ARN et aux nanoparticules lipidiques.
Ils seront les leaders du domaine. Je pense que c’est ce qui nous distinguera vraiment des autres entités qui pourraient essayer de faire quelque chose de similaire.
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