Vérifiant l’efficacité et l’innocuité d’un médicament, les essais cliniques sont un obstacle qui doit être franchi avant qu’un nouveau médicament n’arrive sur le marché. Les mener sur des humains serait l’idéal, mais en raison de normes éthiques strictes, de la disponibilité des patients et d’un financement limité, les tests d’efficacité des médicaments sont principalement effectués sur des modèles animaux. Par conséquent, il est considéré comme essentiel de minimiser la différence entre les modèles de maladies humaines et animales pour vérifier avec précision l’efficacité du médicament testé.
Récemment, une équipe de recherche POSTECH dirigée par le professeur Sanguk Kim et Ph.D. Le candidat Doyeon Ha (Département des sciences de la vie) a développé une technologie pour sélectionner des gènes à partir de modèles animaux afin d’imiter avec précision les maladies humaines. Récemment publié dans Recherche sur les acides nucléiquesune revue faisant autorité dans le domaine de la génomique fonctionnelle, ces découvertes devraient aider à développer de nouveaux médicaments et des thérapies efficaces en concevant des modèles animaux plus précis.
L’équipe de recherche a analysé les symptômes agrégés de la maladie observés dans des modèles humains et murins à l’aide de mégadonnées. Contrairement à la recherche conventionnelle qui a été menée sur la base de la séquence génomique de gènes orthologues à travers les espèces, cette étude s’est concentrée sur les modèles d’expression génique spécifiques aux tissus et les réseaux de régulation des gènes qu’ils forment.
L’analyse expérimentale confirme que lorsque le réseau de régulation génique de deux espèces diffère entre les modèles humains et murins, le modèle de mutation du gène cible n’est pas adapté à l’étude de la maladie humaine. De plus, l’analyse du recâblage des réseaux de régulation dans les modèles humains et murins aide à sélectionner un modèle animal qui imite la maladie humaine avec une plus grande précision.
“Grâce à cette technologie, nous pouvons prédire le succès ou l’échec des modèles de maladies animales avant de les fabriquer et aider à développer de nouveaux médicaments plus efficaces en comprenant mieux les mécanismes de la maladie”, a fait remarquer le professeur Sanguk Kim sur l’importance de l’étude.
Cette étude a été menée avec le soutien du Medical Device Innovation Center et de la Graduate School of Artificial Intelligence de POTSECH et du Mid-career Researcher Program de la National Research Foundation of Korea.
Source de l’histoire :
Matériaux fourni par Université des sciences et technologies de Pohang (POSTECH). Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
