L’outil CaSQ est particulièrement utile pour étudier les maladies, en donnant aux chercheurs la possibilité de tester virtuellement l’effet de perturbations ou de médicaments sur l’évolution d’une maladie.
Les cartes d’interactions moléculaires ont émergé comme un moyen significatif de représenter les mécanismes biologiques de manière globale et systématique. Elles trouvent notamment tout leur intérêt pour décrire la complexité des mécanismes des maladies et mieux les comprendre. Cependant, leur nature statique donne un aperçu limité du comportement précis du système biologique quand les conditions changent (pour les maladies par exemple : quand le virus prolifère, quand le système immunitaire réagit ou encore quand un médicament produit un effet…). La modélisation informatique permet au contraire d’intégrer des propriétés dynamiques par le biais de simulations, de perturbations in silico et d’analyses.
CaSQ : un outil bio-informatique pour passer de représentations statiques des systèmes biologiques à des simulations dynamiques
Dans une étude parue le 13 mai dans Bioinformatics, Anna Niarakis (GenHotel, Université d’Evry Paris-Saclay), Sylvain Soliman (EPI Lifeware, Inria Saclay) et leurs collaborateurs sont parvenus à combler le fossé entre les représentations statiques et dynamiques des systèmes biologiques : ils ont développé CaSQ, un logiciel qui traduit les cartes d’interactions moléculaires avec des règles mathématiques (règles booléennes), de manière à établir un modèle dynamique.
L’outil CaSQ est disponible en ligne et distribué sous forme de package Python sous la licence GNU GPLv3. Il est déjà utilisé pour la production de modèles dynamiques à partir de la carte du COVID-19 créée par le grand consortium international constitué pendant la pandémie (lire l’article), de la carte polyarthrite rhumatoïde, ainsi que du projet Immunaid (équipe HIPPI, Hôpital Saint Louis, Dr. Vassili Soumelis) pour la production de modèles discrets concernant les maladies auto-inflammatoires.
L’outil produit des modèles informatiques dans un format standard (SBML-qual) compatible avec plusieurs outils de simulations in silico, ce qui permet de tester l’effet de perturbations ou d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.
