Définition

« Domaine interdisciplinaire, situé au carrefour de l’informatique, des mathématiques et de la biologie, qui traite de l’application de l’informatique aux sciences biologiques.

Domaine jeune en effervescence, novateur, hybride et dynamique!!

La bio-informatique est un vaste domaine qui recouvre l’ensemble des utilisations de l’informatique pour la gestion, l’entreposage, l’analyse, le traitement, l’organisation, la comparaison et la diffusion de données relatives à l’ensemble des sciences biologiques (physiologie, écologie, biochimie, biologie moléculaire et, dans une large mesure génétique et génomique). »(OLF, 2001)


Un regard vers l’avenir

Nous sommes entrés dans une ère de progrès sans précédent dans les sciences biologiques et biomédicales. Les rapports récents concernant le décryptage du génome humain ont mis en relief les vastes opportunités maintenant offertes afin d’identifier et de caractériser les gènes et leur environnement.

Outre le génome humain, les génomes de la drosophile, du ver plat, de l’arabette (Arabidopsis thaliana), de la levure et d’autres eucaryotes unicellulaires, de nombreuses bactéries, archéobactéries et virus, de mitochondries et de chloroplastes qui font partie de la cellule eukaryotique, ont été entièrement séquencés.

Puisque la majorité des gènes qui participent aux processus des cellules humaines sont aussi présents chez les organismes eucaryotes unicellulaires, nous pouvons en apprendre beaucoup sur le fonctionnement de nos cellules en les comparant à ces systèmes. Ceci comprend l’étude de l’expression des gènes, des interactions protéines-protéines et de l’ablation des gènes (ou « knock-out »).

* Comment peut-on analyser les données complexes provenant de la totalité du génome et les interpréter en termes de fonctions biologiques?

* Que doit-on savoir afin de concevoir de telles expériences d’une manière rationnelle?

La réponse réside dans cette discipline émergente qu’est la bio-informatique. Ainsi, les bio-informaticiens auront une opportunité unique dans l’histoire. A l’instar des physiciens théoriciens du vingtième siècle, les bio-informaticiens contribueront au développement de nouvelles connaissances et habiletés élémentaires en biologie, mathématique et informatique. Ainsi, ils tenteront d’établir les théories de l’organisation biochimique de la cellule jusqu’aux dynamiques des processus évolutionnaires qui ont mené à la vie telle qu’on la connaît aujourd’hui.

Problèmes abordés

Les questions fondamentales impliquent l’extraction d’informations significatives à partir d’un énorme ensemble de données. Par exemple, des outils de bio-informatique spécialisés nous permettent de reconstruire l’histoire de l’évolution et les tendances qui ont façonné les génomes d’aujourd’hui grâce à un vaste échantillon de données de séquences génomiques. De même, la structure bidimensionnelle des molécules d’ARN peut être prédite et des données épidémologiques permettent, une fois organisées d’une manière structurée, des analyses systématiques de cause à effet.

Les questions biologiques peuvent être abordées de deux façons: en étudiant comment les choses fonctionnent aujourd’hui, mais aussi en se demandant comment ces dernières ont évolué. C’est la comparaison des interactions dans les réseaux de gènes, leur fonctionnement et l’évolution de leurs fonctions qui nous permettent d’acquérir les connaissances nécessaires à la compréhension du fonctionnement d’organismes entiers.

La bio-informatique peut aussi aborder des questions plus générales. Par exemple, est-ce qu’il existe un ordre dans la vie? C’est-à-dire, est-ce qu’il existe des principes définis et efficaces de mécanismes biologiques, ou bien si les cellules vivantes sont des appareils du type «Rube Goldberg», c’est-à-dire les machines les plus compliquées possibles pour accomplir des tâches simples? Nos connaissances d’aujourd’hui suggèrent plutôt le second choix que le premier. Les réseaux biochimiques (par exemple, les voies chimiotactiques de signalisation cellulaire) sembleraient avoir été créés une fois et après diversifiés pour accomplir de nouvelles fonctions. Ces réseaux sont robustes sur une courte échelle de temps, mais variables sur une échelle de temps évolutionnaire. De plus, la sélection évolutionnaire de traits favorables semblerait se manifester par des cycles de sélection répétés. Des exemples d’un tel comportement comprennent le repliement de protéines, l’assemblage de la machinerie de ségrégation des chromosomes, la chimiotaxie, les systèmes nerveux et la spécificité des organismes.

© Programmes de bio-informatique - Faculté de médecine de l'Université de Montréal