L’intelligence artificielle révolutionne la découverte en sciences de la vie : une équipe du Laboratoire national des systèmes d’intelligence artificielle multimodale, affilié au Institut de l’automatisation de l’Académie des sciences chinoise, a réalisé une avancée majeure en dévoilant, pour la première fois, un mécanisme clé de régulation du mouvement des lysosomes à l’intérieur des cellules. Les lysosomes, ainsi que les endosomes (collectivement appelés endolysosomes), jouent un rôle fondamental dans le transport intracellulaire, la dégradation des matériaux et la transmission de signaux. Leur mouvement, caractérisé par des phases de déplacement rapide alternant avec des pauses, est essentiel à leur fonction, et son dysfonctionnement est associé à diverses maladies. Pourtant, la compréhension de ces mécanismes restait limitée jusqu’à présent. Grâce à une approche fondée sur l’apprentissage profond, l’équipe du groupe de recherche en biologie computationnelle et intelligence artificielle (CBMI) a réussi à analyser de manière systématique des milliers de trajectoires de lysosomes, en extrayant non seulement leurs états dynamiques mais aussi les caractéristiques de leur environnement local. Cette méthode automatisée, qui intègre le suivi de particules individuelles, l’analyse spatiale et la caractérisation morphologique du réticulum endoplasmique (RE), a permis de reconstruire une vision panoramique inédite du comportement dynamique des organites au sein de la cellule. Une découverte clé émerge de cette étude : les nœuds du réseau du réticulum endoplasmique agissent comme des points de contrôle essentiels, régulant le passage entre les états de mouvement rapide, de déplacement lent local et d’arrêt. Ces pauses sont fréquemment associées à des interactions transitoires entre endosomes et lysosomes, ainsi qu’à des événements de scission des organites, suggérant une coordination fine entre le cytosquelette dynamique et le réseau de transport membranaire. Cette avancée marque une véritable transition, passant d’une simple observation des trajectoires à une compréhension mécanistique des interactions cellulaires. Les résultats, publiés dans Science Advances, illustrent le potentiel transformateur de l’intelligence artificielle dans l’analyse de systèmes biologiques complexes, en permettant d’extraire des connaissances fonctionnelles à partir de données d’imagerie à grande échelle. Les résultats seront intégrés dans le modèle fondamental scientifique « Panshi » et la plateforme « Panshi·Cellule numérique », développés par l’Académie des sciences chinoise. L’étude a été menée par la chercheuse adjointe Li Wenjing, avec le professeur Yang Ge comme auteur correspondant, en collaboration avec le chercheur Hu Junjie du Institut de biophysique de l’Académie des sciences chinoise. Le projet a été soutenu par des financements du Programme national des sciences naturelles, du Programme d’innovation scientifique et technologique de l’Académie des sciences chinoise, du Programme national de recherche et développement clé, ainsi que des fonds de base pour la recherche universitaire. Référence : Endoplasmic reticulum junctions serve as a platform for endosome-lysosome interactions through their stop-and-go motion switching, Science Advances, Volume 11, Issue 38, septembre 2025. Lien vers l’article : [lien vers le papier] Accès au modèle Panshi : [lien vers la plateforme]