Le Centre National de Recherche Cardiovasculaire Carlos III (CNIC) et le Centre de Recherche Biomédicale en Réseau des Maladies Cardiovasculaires (CIBERCV) ont lancé "TurbOmics", un outil créé pour combiner différents types de données et aider à la détection de mécanismes biologiques liés à diverses pathologies.
Il s'agit d'une plateforme web d'accès ouvert qui permet d'intégrer et d'examiner des informations provenant de plusieurs technologies omiques de manière simple et intuitive, et qui est à la portée de chercheurs de multiples spécialités.
Depuis le CNIC, il est précisé que, pour percer le fonctionnement des cellules et des organismes, les scientifiques manipulent de grands volumes de données biologiques provenant de nombreuses sources. Au cours des dernières années, les technologies d'analyse massive, connues sous le nom d'omics, se sont généralisées, permettant d'obtenir une vision globale des processus biologiques et des maladies dans le cadre de la Biologie des Systèmes.
Cependant, les spécialistes rappellent que combiner les informations dérivées de différentes omiques pour les interpréter de manière intégrée reste un défi technique qui, dans la plupart des cas, exige des connaissances avancées en programmation et en statistique.
Dans cet objectif, le CNIC et le CIBERCV ont développé "TurbOmics", un travail publié récemment dans la revue "Genome Biology". Dans ce contexte, la responsable de la plateforme de Métabolomique du CNIC et codirectrice de l'étude, Alessia Ferrarini, souligne que l'un des principaux défis en métabolomique est que, "contrairement à d'autres omiques, l'identification des composés détectés par cette technologie n'est pas immédiate et nécessite une validation laborieuse ultérieure".
De plus, "lorsqu'il s'agit de combiner ces données avec des informations génomiques ou protéomiques, la complexité augmente considérablement", ajoute Jesús Vázquez, codirecteur de l'étude.
"La plateforme intègre des outils pour préparer, normaliser et explorer les données, ainsi que des algorithmes avancés capables d'identifier des motifs biologiques partagés entre différentes couches d'information", a détaillé le chercheur José Manuel Rodríguez, co-auteur principal du travail. Grâce à ces capacités, les utilisateurs peuvent convertir de grandes quantités de données complexes en résultats d'interprétation beaucoup plus directe grâce à des graphiques et des tableaux exportables.
"TurbOmics" a été conçu précisément pour surmonter ces difficultés et faciliter l'analyse conjointe de différents types de données biologiques depuis une unique interface graphique. Selon Annalaura Mastrangelo, codirectrice de l'étude, "la plateforme permet à des chercheurs provenant de disciplines très diverses d'appliquer des méthodologies avancées d'intégration multi-omique sans avoir besoin de connaissances spécialisées en programmation".
Intégration avec TurboPutative et validation sur des données réelles
Une autre des forces de "TurbOmics", comme le soulignent Ferrarini et Mastrangelo, est sa connexion avec "TurboPutative", un outil développé antérieurement par la même équipe pour simplifier l'identification de métabolites dans des études de métabolomique non dirigée. Cette intégration accélère le flux de travail complet, depuis l'annotation initiale des composés jusqu'à l'interprétation biologique des découvertes.
Pour vérifier sa performance, les chercheurs ont appliqué "TurbOmics" à deux ensembles de données multi-omiques, en collaboration avec le groupe de Biologie des lymphocytes B du CNIC, dirigé par Almudena Ramiro. Les analyses ont montré que l'étude conjointe de différents types d'informations a permis de découvrir des processus biologiques pertinents qui étaient passés inaperçus lorsque chaque couche de données a été examinée de manière isolée.
Selon les auteurs, la plateforme représente une avancée significative pour démocratiser l'utilisation de méthodologies d'intégration multi-omique et faciliter à la communauté scientifique de tirer pleinement parti du potentiel des données métabolomiques.
Dans cette lignée, ils soulignent que la collaboration de plusieurs groupes du CNIC dans le projet stimule le développement d'outils bioinformatiques ouverts qui soutiennent la recherche biomédicale et contribuent à accélérer la génération de nouvelles connaissances sur les mécanismes biologiques et les maladies.