Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada
Symbol of the Government of Canada

Liens de la barre de menu commune

Ancien lauréat
Bourse commémorative E.W.R. Steacie de 2009

Brendan Frey

Science et génie biomoléculaires

University of Toronto


Nous vivons à l’ère de l’information, comme on nous le rappelle constamment. Mais dans de nombreux domaines, notre capacité à collecter les données a dépassé notre capacité à en saisir la signification. Brendan Frey tente de changer cette situation en s’intéressant particulièrement aux mondes complexes de la biologie et de la génomique.

M. Frey se spécialise dans l’élaboration de cadres mathématiques et d’algorithmes informatiques qui permettent de dégager des tendances importantes dans des masses de données. Il pourra faire progresser ces travaux grâce à la Bourse commémorative E.W.R. Steacie du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG) de 2009.

Le cerveau humain est très performant dans ce genre d’analyse. Ainsi, lorsque nous balayons du regard ce qui se trouve devant nous, nous pouvons retenir instantanément les renseignements pertinents et ignorer les autres. Lorsque nous faisons du vélo, nous pouvons déceler sur-le-champ la présence d’une roche qui se trouve sur la route ou d’un objet qui bouge devant nous, puis réagir en conséquence.

M. Frey étudie actuellement la façon dont le relativement faible nombre de gènes humains peut contrôler des processus complexes tels que la formation de structures nerveuses complexes dans le cerveau humain. Il n’existe que 22 000 gènes humains, mais grâce à un processus appelé « épissage alternatif », les instructions géniques possibles peuvent atteindre le nombre stupéfiant de un million. Travaillant en étroite collaboration avec d’autres biologistes et chercheurs du domaine médical, M. Frey a pour objectif d’apprendre à un ordinateur à examiner les renseignements provenant du génome et d’échantillons de tissus normaux et malades, afin de construire un modèle du fonctionnement des cellules et de repérer des structures qui pourraient indiquer la présence de mutations et d’interactions génétiques importantes sur le plan médical.

Ce processus ne se limite pas à passer mécaniquement en revue toutes les possibilités pour obtenir une réponse. Les humains ont recours à des trucs pour analyser les problèmes, et les algorithmes informatiques de M. Frey font de même. En outre, ce ne sont pas tous les modèles qui produiront des renseignements utiles, tout comme pour le cerveau – les renseignements sur la roche qui pourrait causer une foulure à la cheville sont plus importants que l’uniformité de la route.

« Ce que vous cherchez réellement, ce sont les phénomènes inhabituels – ceux qui sont frappants, souligne M. Frey. Il pourrait y avoir dans l’ADN une minuscule structure, peut–être une mutation dans cette mer de données, qui pourrait être responsable du mauvais fonctionnement d’un gène. Cela fait partie du problème. Les algorithmes doivent être très très bons pour permettre de repérer toutes les minuscules structures qui peuvent être importantes. »

Lorsque vous avez trouvé la structure, le travail n’est pas fini! Il y a toujours de l’incertitude au sujet de son importance. « La science se veut prédictive, souligne M. Frey. Mais dans le domaine de la biologie, les systèmes sont si complexes qu’il est très difficile d’élaborer des méthodes prédictives. Cependant, c’est mon objectif. »

Comme M. Frey ne peut pas savoir avec certitude si ses algorithmes ont repéré une structure significative, il se tourne vers les probabilités – en calculant essentiellement les probabilités qu’une structure particulière soit associée à la question à laquelle il tente de répondre. Ultimement, son modèle fournit une liste de structures intéressantes indiquant la possibilité que chacune soit la cause d’une certaine situation. Il doit ensuite soumettre les possibilités à des tests en laboratoire en situation réelle pour valider ou invalider chacune d’entre elles.

La méthode a porté ses fruits pour la première fois en 2005, lorsqu’une analyse réalisée par l’équipe de M. Frey a permis d’identifier la mutation génétique qui cause la maladie de Barraquer–Simons, une maladie rare qui empêche les adolescents de conserver les gras bénéfiques.

Compte tenu des progrès de la génétique, des outils analytiques tels que ceux qu’a créés M. Frey pourraient aussi être utilisés pour prédire l’effet du changement délibéré de l’information génétique dans le but de régler un problème.

M. Frey continuera de tenter d’améliorer les algorithmes qui sont ses outils de travail. Il est renommé mondialement pour ses contributions aux techniques d’analyse des modèles de probabilité, qui traitent des millions de variables. Les avantages de ces découvertes dépassent largement le cadre de la génomique – ces outils peuvent être utiles dans toutes les situations où il y a de grandes quantités de données à traiter. Il existe une gamme de possibilités d’analyse – des modèles de vol aux communications numériques et aux documents. En outre, M. Frey aimerait savoir comment utiliser ces méthodes pour expliquer le fonctionnement du système visuel humain.

M. Frey s’intéresse autant à trouver des solutions techniques aux problèmes qu’à répondre à des questions scientifiques. Cela l’amène à créer des liens intéressants entre ses travaux. « N’est–il pas délicieusement ironique que nous concevions des algorithmes inspirés de la biologie pour répondre à des questions fondamentales au sujet de la biologie? », conclut–il.