« Dis-moi qui tu hantes, je te dirai qui tu es. » Ce vieux proverbe pourrait définir la méthode mise au point par Alessandro Vespignani du Laboratoire de physique théorique de l'université Paris-Sud et ses collaborateurs de l'École supérieure des hautes études (Sissa) de Trieste pour prédire la fonction des protéines. En effet, on peut connaître leur rôle dans l'organisme, avec une très bonne probabilité, en sachant avec quelles autres protéines elles interagissent.  Dans un article publié dans Nature Biotechnology¹, l'équipe de ce physicien du CNRS spécialiste de l'architecture des réseaux complexes propose une méthode statistique générale, applicable à tous les êtres vivants, qui prend en compte toutes les liaisons entre protéines qui ont lieu dans la cellule.
Pour mettre au point ces outils statistiques, l'équipe a utilisé une base de données² qui regroupe l'ensemble des 2 238 interactions possibles entre les 1 826 protéines de Saccharomyces cerevisiae, la levure de bière. Parmi ces protéines, il y en avait 441 dont on n'avait pas idée du rôle dans la cellule. Grâce aux algorithmes développés et à des heures de calculs sur des ordinateurs, on dispose maintenant d'un modèle qui permet de prédire avec une grande fiabilité la ou les fonction(s) de chacune de ces « ouvrières ». La prise en compte de toutes les interactions dans la levure rend ce modèle particulièrement robuste. « Le système d'interactions est beaucoup plus complexe que ce qu'on pensait auparavant. Par conséquent, une description déterministe de celui-ci est impossible. Notre méthode est une description probabiliste qui se sert des outils conceptuels de la mécanique statistique », explique Alessandro Vespignani. Les chercheurs pensent déjà à appliquer ces méthodes pour analyser l'ensemble des protéines d'êtres vivants plus évolués. Cette approche, relativement nouvelle en biologie, permettra une meilleure connaissance des mécanismes de la vie.

Sebastián Escalón