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Le modèle IIT Kharagpur prédit l’effet du virus SRAS-CoV-2 sur les poumons après l’infection

La recherche mènera à une meilleure compréhension de la reprogrammation métabolique, au développement de thérapies pour faire face à la pandémie.

Le modèle IIT Kharagpur prédit l'effet du virus SRAS-CoV-2 sur les poumons après l'infection

Les découvertes sont importantes, car les scientifiques tentent d’extraire des informations des séquences du génome humain depuis deux décennies pour mieux comprendre les troubles génétiques.

Un modèle a été développé par des chercheurs de l’Institut indien de technologie de Kharagpur, prédisant une modification des taux de réaction métabolique des cellules pulmonaires après une infection par le SRAS-CoV-2. La recherche conduirait à une meilleure compréhension de la reprogrammation métabolique et aiderait au développement de meilleures thérapies pour faire face aux pandémies virales, a déclaré mercredi un porte-parole de l’institut. Le porte-parole a déclaré que des chercheurs de l’IIT Kharagpur avaient, pour la première fois, signalé une telle méthode pour trouver une modification des taux de réaction métabolique à l’intérieur des cellules pulmonaires lorsqu’elles sont affectées par des virus / agents pathogènes.

Comme la méthode découvre et rapporte des aspects critiques de la physiologie, qui sont affectés par l’infection par le SRAS-CoV-2, elle permettra certainement la découverte de cibles thérapeutiques.

«Nous avons utilisé l’expression génique de cellules bronchiques humaines normales infectées par le SRAS-CoV-2 ainsi que la composition macromoléculaire du virus pour créer ce modèle métabolique intégré à l’échelle du génome. Le taux de croissance prédit par le modèle a montré un très haut accord avec les effets expérimentalement et cliniquement rapportés du SRAS-CoV-2 », a déclaré le Dr Amit Ghosh, professeur adjoint, École des sciences et de l’ingénierie de l’énergie, IIT Kharagpur.

Les résultats sont importants, car les scientifiques tentent d’extraire des informations des séquences du génome humain depuis deux décennies pour mieux comprendre les troubles génétiques.

Parlant de ce nouveau développement, un autre chercheur Piyush Nanda (actuellement étudiant diplômé à l’Université de Harvard) a déclaré: «Dans ce modèle, nous avons exploré comment le métabolisme fonctionne et comment il est modifié dans les maladies. Notre travail consistait à mesurer comment des dizaines de milliers ou plus des réactions chimiques complexes changent lorsque des cellules biologiques sont intriguées par un invité non invité comme le SRAS-CoV-2, ce qui aiderait à améliorer notre compréhension des maladies. « 

En utilisant la puissance de la génomique, les chercheurs ont posé le fonctionnement des réactions comme un ensemble d’équations mathématiques et l’ont résolu pour obtenir quelles réactions sont modifiées dans les cellules lorsque le SRAS-CoV-2 infecte une personne.

« Une meilleure compréhension de la reprogrammation métabolique aiderait à la conception de meilleures thérapies pour faire face au COVID-19 pandémie », a déclaré Nanda.

En outre, les chercheurs ont identifié des voies comme la synthèse des acides gras et le métabolisme des lipides qui peuvent être ciblées par de nouveaux médicaments. Ce modèle est basé sur des modèles métaboliques spécifiques au contexte.

« En utilisant notre méthode, nous avons observé les altérations entre les états métaboliques malades et normaux dans le cas de l’infection par le SRAS-CoV-2 qui ont été prouvées à l’aide de données de patients humains. Le modèle permettra aux chercheurs de comprendre le large spectre de virus qui manipulent le métabolisme humain. et aidera à concevoir de meilleures thérapies contre COVID-19 traitement exploitant la puissance de la biologie des systèmes », a ajouté Ghosh.

Dans le cas de l’infection par le SRAS-CoV-2, les chercheurs prédisent que le métabolisme des lipides, en particulier l’oxydation des acides gras, la biosynthèse du cholestérol sera le plus affecté, ce qui a été confirmé par des études cliniques.

La recherche a été publiée dans la revue internationale Biologie computationnelle PLOS.

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