Déchiffrer l'évolution des virus

Des chercheurs en statistique tentent de mieux comprendre l'évolution génétique de certains virus.

4 Décembre 2015 à 10H34

Illustration: iStock

Le passé est garant de l'avenir, dit le dicton, qui sied bien à l'Équipe de modélisation stochastique appliquée (ÉMoStA) du Département de mathématiques. Ses chercheurs remontent dans le temps afin de mieux saisir l'évolution génétique de certains virus. «Comprendre les phénomènes de mutation des virus permettra de prévoir leur évolution dans le futur et d'adapter les vaccins en conséquence», explique Sadoune Aït Kaci Azzou. Le doctorant, qui travaille sous la supervision des professeurs Fabrice Larribe et Sorana Froda, vient de publier un article faisant état de l'avancée de ses recherches dans la revue Frontiers in Genetics.

Les travaux de Sadoune Aït Kaci Azzou s'appuient sur les recherches menées depuis plusieurs années par le professeur Larribe. «Je m'intéresse aux méthodes permettant de localiser la position d'un gène influençant une maladie», explique Fabrice Larribe. À l'aide de modèles issus de la théorie mathématique de la coalescence – un modèle rétrospectif de génétique des populations développé au début des années 1980 –, le professeur reconstruit la généalogie des séquences d’ADN d'une population donnée sur plusieurs centaines de générations. «C'est comme si je prenais vos chromosomes et ceux de votre frère ou de votre sœur, et que j'en déduisais de façon probabiliste les chromosomes de vos parents, illustre-t-il. À l'aide de séquences génétiques de personnes atteintes et non atteintes par une maladie donnée dans une population, nous construisons des généalogies à rebours, en prenant en considération les différents types d'événements qui peuvent survenir, tels que les mutations et les recombinaisons génétiques. Nous déduisons laquelle des options simulées est la plus probable.»

Fabrice Larribe, Sadoune Aït Kaci Azzou et Sorana Froda. Photo: Nathalie St-Pierre

Le processus de coalescence permet au chercheur de générer des milliers de généalogies, lesquelles constituent, à divers degrés, des histoires «possibles». Des opérations statistiques complexes lui permettent ensuite d'évaluer la position du gène responsable de la maladie. «J'insère un gène sur une branche de  la généalogie et j'observe ses effets sur la descendance», explique-t-il.

Bien sûr, les maladies ne sont que rarement attribuables à un seul gène. «Plusieurs gènes peuvent être impliqués, sans compter l'influence de facteurs environnementaux tels que la nutrition ou la pollution, qui ont un impact sur l'apparition des maladies pour lesquelles on est prédisposé génétiquement», souligne Fabrice Larribe.

Il demeure que des facteurs génétiques jouent un rôle considérable dans certains types de maladies. «À ce jour, nous connaissons les gènes responsables de quelques maladies simples, comme la maladie de Huntington ou la fibrose kystique. Mais nous cherchons encore les gènes impliqués dans des maladies complexes comme l'autisme, l'obésité ou l'Alzheimer», note le professeur, qui espère que ses modèles mathématiques serviront éventuellement à la recherche appliquée en génétique. «Pour l'instant, précise-t-il, nous en sommes encore à raffiner les modèles théoriques.»

De la génétique humaine à celle des virus

Sadoune Aït Kaci Azzou a utilisé les mêmes outils afin de générer des généalogies, en les appliquant toutefois aux virus. «Les séquences ADN des êtres humains sont plus longues et les mutations s'y produisent moins souvent que sur les séquences ADN des virus, plus petites et sujettes à de fréquentes mutations», explique le doctorant.

Le principe est le même: à partir de séquences génétiques actuelles, le doctorant a réussi à reproduire des généalogies de virus. «La difficulté, avec les virus, c'est que la taille de la population peut varier très rapidement, ce qui complexifie les modèles mathématiques sous-jacents», souligne toutefois Sorana Froda.

Sadoune Aït Kaci Azzou est parvenu à reconstruire l’historique démographique d’une population de virus à travers le temps. Ce type de méthodologie pourrait s'appliquer à des virus comme le VIH, l'hépatite C et l'influenza, qui évoluent rapidement, mais qui demeurent longtemps dans le corps humain. «La forme de la généalogie donne une indication sur l’évolution de la taille de la population. Par exemple, dans le cas d’une croissance exponentielle, les branches de l’arbre généalogique sont beaucoup plus courtes que si l'évolution reste stable à travers le temps», ajoute le doctorant.

Dans l'avenir, toujours en utilisant des séquences ADN de virus, on prévoit combiner le modèle d'évolution démographique dans le temps avec des modèles dynamiques de transmission des épidémies. «Cette manière de faire pourrait permettre aux organismes de santé publique de prévoir les souches de virus qui ont le plus de chance de circuler», conclut le doctorant.

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