Envisagenics, une entreprise biotechnologique alimentée par l’intelligence artificielle, a annoncé aujourd’hui la publication des résultats d’une étude dans la revue Molecular Systems Biology. Cette étude évalue l’efficacité de la plateforme d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/AA) de l’entreprise, SpliceCore, dans le cancer du sein triple négatif (TNBC). L’étude démontre l’utilité de l’IA/AA pour la découverte de cibles dans le TNBC et pour l’identification d’oligonucléotides de modification de l’épissage (SSOs) fonctionnels et vérifiables, cruciaux pour le développement de thérapies basées sur l’ARN. Les résultats valident également son potentiel pour faire face à une maladie aussi difficile que le TNBC, un cancer particulièrement agressif qui touche environ 200 000 patients annuellement, avec un taux de survie à cinq ans de seulement 20 %. Les résultats détaillés de l’étude, intitulée « Développement et validation d’oligonucléotides de modification de l’épissage dérivés de l’IA/AA», sont disponibles dans la publication.

Les SSOs sont des composés d’oligonucléotides antisens synthétiques qui agissent directement sur le pré-ARNm pour réguler l’expression d’isoformes alternatives d’épissage uniques aux cellules cancéreuses, qui sont essentielles dans la progression et la métastase du cancer. Bien prometteurs comme approche thérapeutique pour inhiber la croissance du cancer, l’identification des SSOs fonctionnels par des méthodes traditionnelles est coûteuse et exige beaucoup de temps et de main-d’œuvre.

« Cette étude comble le fossé entre les prédictions informatiques et la validation expérimentale, positionnant l’IA/AA comme une force critique dans la validation des cibles d’ARN et l’avancement du développement thérapeutique des SSOs », a déclaré Martin Akerman, PhD, CTO et cofondateur d’Envisagenics.

Dans l’étude, Envisagenics a réalisé les jalons suivants :

• A utilisé sa plateforme propriétaire, SpliceCore, pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques ainsi que leurs SSOs modulateurs correspondants et les facteurs d’épissage spécifiques affectés dans le pré-ARNm par ces SSOs.
• A effectué une validation rétrospective de l’algorithme SpliceCore en utilisant des SSOs fonctionnels connus.
• A validé une cible précédemment non identifiée dans le TNBC, l’exon 13 de NEDD4L (NEDD4Le13), découvert via la plateforme SpliceCore.
• A démontré l’efficacité de cibler NEDD4Le13 avec un SSO conçu par IA/AA, montrant sa capacité à atténuer les tendances prolifératives et migratoires des cellules TNBC, par la régulation à la baisse de la voie du facteur de croissance transformant bêta (TGFβ), un acteur clé dans l’invasion et la métastase de la tumeur.
• A découvert un nouveau mécanisme de régulation de la voie TGFβ par l’intermédiaire de l’épissage alternatif dans le cancer.

« Pour les patients atteints de TNBC et d’autres maladies difficiles à traiter, cette étude illustre l’utilité de SpliceCore pour découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques à partir des données de séquençage d’ARN du patient », a déclaré le Dr Akerman. « Nos résultats confirment la robustesse et fiabilité de la plateforme et mettent en lumière des voies d’intervention thérapeutique auparavant non reconnues ».