L’équipe a appliqué deux réseaux neuronaux convolutifs, ou algorithmes, appelés DeepLoc et CycleNet, pour analyser les images de millions de cellules de levure vivantes. Le résultat a été une carte complète identifiant où se trouvent les protéines et comment elles se déplacent et changent en abondance au sein de la cellule au cours de chaque phase du cycle cellulaire.

"Nous avons découvert que les protéines dont la concentration augmente et diminue régulièrement dans la cellule ont tendance à être impliquées dans la régulation du cycle cellulaire, tandis que les protéines dont le mouvement est prévisible à travers la cellule ont tendance à faciliter la mise en œuvre biophysique du cycle", a déclaré Athanasios Litsios, premier auteur de l'étude. et chercheur postdoctoral au Donnelly Center for Cellular and Biomolecular Research de l'Université de Toronto.

L'étude a été publiée dans la revue Cell .

Le cycle cellulaire désigne les étapes par lesquelles une cellule progresse pour finalement se diviser en cellules distinctes. C'est ce processus qui est à la base de la prolifération de la vie et qui se poursuit dans tous les êtres vivants.

Au niveau moléculaire, le cycle cellulaire dépend de la coordination de nombreuses protéines pour transporter la cellule depuis la croissance et la réplication de l'ADN jusqu'à la division cellulaire. La dérégulation des protéines peut perturber le cycle cellulaire, sa perturbation pouvant conduire à des maladies comme le cancer.

Les chercheurs ont observé qu’environ un quart des protéines de levure cartographiées suivaient des schémas réguliers d’émergence et de disparition ou de déplacement vers des zones spécifiques de la cellule. La plupart des protéines suivaient ces schémas soit en termes de concentration, soit en termes de mouvement, mais pas les deux.

"Nous avons identifié environ 400 protéines avec uniquement une localisation périodique au cours du cycle cellulaire et environ 800 avec uniquement une concentration périodique", a déclaré Litsios. "Cela signifie que les protéines sont régulées à plusieurs niveaux pour garantir que le cycle cellulaire se déroule comme programmé."

L’équipe de recherche a utilisé la microscopie à fluorescence pour suivre environ 4 000 protéines dans des images de cellules de levure afin de classer la phase du cycle cellulaire ainsi que l’emplacement des protéines dans 22 zones catégorisées de la cellule, telles que le noyau, le cytoplasme et les mitochondries. L'identification des phases et de l'emplacement des protéines a été automatisée grâce à l'utilisation de réseaux neuronaux convolutifs, avec une précision de prédiction des phases du cycle cellulaire de plus de 93 %.

"Nous avons analysé des images de plus de 20 millions de cellules de levure vivantes, que nous avons attribuées à différentes étapes du cycle cellulaire grâce à l'apprentissage automatique", a déclaré Brenda Andrews, chercheuse principale de l'étude et professeure universitaire de génétique moléculaire au Donnelly Center et à la Faculté Temerty de Médecine.

"Nous avons ensuite développé et appliqué un deuxième pipeline informatique pour étudier la façon dont les protéines changent en termes de localisation et de concentration au cours du cycle cellulaire. Cette étude a produit un ensemble de données unique qui offre une vue à l'échelle du génome des changements moléculaires qui se produisent au cours de la division cellulaire."

"La cellule de levure est un excellent modèle pour la biologie eucaryote", a déclaré Litsios. "Il y a certaines choses que nous pouvons faire avec les cellules de levure, mais pas avec d'autres organismes plus simples ou plus complexes. Nous pouvons utiliser les cellules de levure pour observer des processus à grande échelle, ce qui en fait l'organisme idéal pour étudier le cycle cellulaire. dans l'espoir de mieux comprendre le cycle cellulaire humain."