Des cartes génétiques construites par intelligence artificielle révèlent les mécanismes de régulation causale des gènes dans les différents types de cellules cérébrales touchées par la maladie d'Alzheimer. Une équipe dirigée par Min Zhang et Dabao Zhang, de l'École Joe C. Wen de santé publique et de population de l'Université de Californie à Irvine, a établi les cartes les plus détaillées à ce jour sur les interactions causales entre gènes dans les cellules cérébrales impliquées dans cette maladie neurodégénérative. Grâce à des modèles d’intelligence artificielle avancés, les chercheurs ont analysé des données génomiques provenant de milliers de cellules isolées de cerveaux humains, comparant des cerveaux sains et des cerveaux atteints d’Alzheimer. Ces cartes permettent de visualiser non seulement quels gènes sont activés ou désactivés, mais aussi comment leur expression est influencée par d'autres gènes, selon le type cellulaire — neurones, astrocytes, microglies, oligodendrocytes — et l’évolution de la maladie. Cette approche innovante dépasse les simples corrélations pour identifier des relations causales, offrant ainsi une compréhension plus profonde des mécanismes moléculaires sous-jacents à la progression de la maladie. En identifiant des gènes-clés et des voies régulatrices spécifiques à chaque type cellulaire, ces cartes ouvrent la voie à de nouvelles cibles thérapeutiques personnalisées. Les résultats, publiés dans une revue scientifique de haut niveau, marquent une avancée significative dans la recherche sur les maladies neurodégénératives, en fournissant un cadre précis pour explorer comment les perturbations génétiques contribuent à la dégénérescence neuronale. Cette étude illustre le potentiel transformateur de l’intelligence artificielle dans la biologie des maladies complexes, en permettant de décrypter des réseaux de régulation génique à une échelle inédite.