{"id":8086,"date":"2025-07-21T18:56:56","date_gmt":"2025-07-21T16:56:56","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/loutil-aide-les-scientifiques-a-reperer-la-source-de-maladies-neurologiques-avec-des-statistiques-et-de-la-science-des-donnees\/"},"modified":"2025-07-21T18:56:58","modified_gmt":"2025-07-21T16:56:58","slug":"loutil-aide-les-scientifiques-a-reperer-la-source-de-maladies-neurologiques-avec-des-statistiques-et-de-la-science-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/loutil-aide-les-scientifiques-a-reperer-la-source-de-maladies-neurologiques-avec-des-statistiques-et-de-la-science-des-donnees\/","title":{"rendered":"L’outil aide les scientifiques \u00e0 rep\u00e9rer la source de maladies neurologiques avec des statistiques et de la science des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"
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Les chercheurs de l’Universit\u00e9 de Carnegie Mellon ont d\u00e9velopp\u00e9 un outil statistique qui pourrait aider \u00e0 d\u00e9terminer les changements g\u00e9n\u00e9tiques qui provoquent des maladies comme la maladie d’Alzheimer et la schizophr\u00e9nie. Alors que les scientifiques ont longtemps identifi\u00e9 les g\u00e8nes associ\u00e9s \u00e0 ces conditions, confirmant que les changements provoquent r\u00e9ellement la maladie sont rest\u00e9s un d\u00e9fi. L’outil, CausArray, offre de l’espoir.<\/p>\n

Kathryn Roeder de CMU, professeur de statistiques et de sciences de la vie de l’Universit\u00e9 UPMC dans les d\u00e9partements de statistiques et de science des donn\u00e9es et de biologie informatique, a d\u00e9clar\u00e9 que CausArray s’est d\u00e9j\u00e0 prouv\u00e9 efficace pour identifier des changements g\u00e9n\u00e9tiques importants.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Passer des \u00e9tudes statistiques de l’association aux \u00e9tudes de causalit\u00e9 est l’une des principales r\u00e9alisations du domaine au cours des 10 derni\u00e8res ann\u00e9es,\u00a0\u00bb Elle a dit.<\/p>\n

Roeder a co-\u00e9crit l’\u00e9tude avec Jin-Hong Du et Maya Shen de CMU, ainsi que Hansruedi Mathys, professeur adjoint au D\u00e9partement de neurobiologie de l’Universit\u00e9 de Pittsburgh.<\/p>\n

D\u00e9staurer des relations causales complexes<\/h2>\n

CausArray s’appuie sur le concept de \u00ab\u00a0confusion non mesur\u00e9e\u00a0\u00bb- des facteurs subtils, souvent cach\u00e9s qui influencent le sort d’une cellule. \u00ab\u00a0Vous avez une vie diff\u00e9rente de moi. Nous avons des facteurs de confusion,\u00a0\u00bb dit Roeder. \u00ab\u00a0Eh bien, les cellules ont \u00e9galement des facteurs de confusion.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\u00c0 titre d’exemple de la fa\u00e7on dont CausArray peut \u00eatre utilis\u00e9, Roeder a d\u00e9clar\u00e9 que l’outil sera essentiel dans l’analyse des donn\u00e9es de CRISPR (qui signifie Reprection de r\u00e9p\u00e9titions palindromiques courtes r\u00e9guli\u00e8rement entrem\u00eal\u00e9es). Dans une \u00e9tude CRISPR typique, les chercheurs pourraient modifier s\u00e9lectivement l’ADN d’un organisme vivant en \u00e9liminant un g\u00e8ne dans une cellule, puis en regardant ce qui se passe, en d\u00e9duisant les effets de ce traitement en comparant les r\u00e9sultats \u00e0 l’\u00e9tat des cellules qui restent intactes.<\/p>\n

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\n \"L'outil
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Cependant, de telles approches ne peuvent pas prendre en consid\u00e9ration les facteurs de confusion non mesur\u00e9s – des facteurs tels que le cycle cellulaire ou la temp\u00e9rature de l’exp\u00e9rience – qui peuvent \u00e9galement avoir un impact sur le chemin que chaque cellule prendra, quels que soient les g\u00e8nes \u00e9limin\u00e9s.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ce que nous faisons, c’est dire, eh bien, prenons cette cellule qui a obtenu le traitement et estimez ce qui serait arriv\u00e9 \u00e0 cette cellule particuli\u00e8re si elle n’avait pas de traitement,\u00a0\u00bb dit Roeder. \u00ab\u00a0C’est ce que l’on appelle un contrefactuel.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Dans le m\u00eame temps, CausArray utilise de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es d’expression g\u00e9nique pour pr\u00e9dire \u00e9galement ce qui arriverait aux cellules t\u00e9moins.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous essayons de examiner les donn\u00e9es du mod\u00e8le commun trouv\u00e9 dans plusieurs g\u00e8nes pour identifier ces facteurs de confusion non mesur\u00e9s,\u00a0\u00bb dit DU, auteur principal de l’\u00e9tude et dipl\u00f4m\u00e9 r\u00e9cent du doctorat. dans le programme de statistiques et d’apprentissage automatique. \u00ab\u00a0Et en corrigeant ces effets, nous essayons de passer de l’association \u00e0 la causalit\u00e9.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Pour \u00eatre clair, Roeder et Du ont d\u00e9clar\u00e9 qu’ils n’avaient pas invent\u00e9 l’approche contrefactuelle. Ils sont plut\u00f4t parmi les premiers \u00e0 l’appliquer \u00e0 la g\u00e9nomique, en utilisant le logiciel causArray cod\u00e9 \u00e9l\u00e9gamment cod\u00e9.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Vous pouvez r\u00e9ellement consulter les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es, et les donn\u00e9es prendront ce signal en raison d’une corr\u00e9lation implicite entre les g\u00e8nes,\u00a0\u00bb dit Roeder. \u00ab\u00a0Les avanc\u00e9es r\u00e9centes, comme CRISPR, tiennent la promesse de conduire \u00e0 de r\u00e9elles perc\u00e9es dans notre compr\u00e9hension des troubles c\u00e9r\u00e9braux, mais nous n’atteindrons ces avanc\u00e9es que si elles sont associ\u00e9es \u00e0 de puissants outils statistiques.<\/p>\n

\u00ab\u00a0C’est la magie de celui-ci.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Les r\u00e9sultats sont publi\u00e9s sur biorxiv<\/i> serveur de pr\u00e9imprim\u00e9e.<\/p>\n

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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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