Par le Docteur Jean-François Bezot et Alain Reymond

L’analyse de protéomique fonctionnelle : comprendre et décrypter notre signature biologique par une simple prise de sang.

 

Les protéines agissent comme les mémoires biologiques de notre organisme. Ce sont nos boîtes noires. Les protéines humaines sont des moteurs dynamiques dont les dysfonctions révèlent les maladies. Véritable langage moléculaire, elles indiquent ce que le mal dit et les maladies potentielles codées par nos conflits biologiques.

En décodant cette mémoire protéomique, il est possible de reconnaître les traces d’agression de santé passées qui peuvent ouvrir le chemin vers de nouveaux problèmes de santé et de plus, indiquent les maladies présentes ou à venir. Leur totum constitue le protéome. L’élément de rupture que constitue la production et l’analyse de données massives devrait permettre « l’émergence de représentations logiques du vivant produites par la biologie des systèmes se traduisant en ontologies (représentations informatisées du vivant) utilisables pour décrire les molécules impliquées dans une fonction biologique et formaliser des hiérarchies d’interactions complexes » – 1. Kourilsky, P. (2014, mars).

Pour répondre aux besoins en bioanalyse, réduire la complexité et offrir dès maintenant un outil accessible en médecine P4 ©, nous proposons une représentation formelle en « V » comme mécanisme de description du vivant qui permet en croisant les données de faire émerger des certitudes, et donc de faire des prédictions, en se basant sur des observations statistiques, dégageant des tendances.

Cette approche de santé globale permet des profils biologiques personnalisés, prédictifs et préventifs destinée à optimiser la forme physique, gérer le mauvais stress et éviter les souffrances physiques, physiologiques et psychologiques inutiles et délétères. Le graphique représente les caractéristiques biologiques de l’individu depuis le moment de son origine physiologique et son évolution pathologique.

 

 

Nous pouvons ainsi couvrir un large spectre des raisons de consultation du patient en ambulatoire.

Nous accédons à un processus de médecine participative à partir d’une simple prise de sang. Cela place le patient dans la possibilité de prendre des décisions pertinentes et d’être responsable de son capital santé / bien-être. Il est personnellement impliqué dans ses choix de vie. La surveillance de notre milieu intérieur est un fait évident qui ne doit jamais être perdu de vue en médecine P4 © de l’anti-âge – 2. Pricewaterhouse Coopers (2009).

Nous verrons que la question du repliement des protéines est essentielle car c’est en adoptant une forme tridimensionnelle que celles-ci acquièrent leurs fonctions. Ce sont leurs formes qui font de ces «ouvrières » des outils et un langage moléculaire.

L’IA est en train de révolutionner de nombreux domaines. Mais là, c’est une avancée spectaculaire. Pouvoir calculer les évolutions sous contrainte ça peut changer la médecine.
Le programme informatique Alphafold 2 conçu par l’équipe Deepmind (propriété de Google) peut déterminer la structure 3D d’une protéine en quelques heures de calcul au lieu de plusieurs années. Nous sommes proches de 100 % de résolution pour les structures les plus complexes.

Nous sommes des colloïdes, des protéines en solution aqueuse. A la croisée du minéral et de l’organique : la vie.
Si le génome donne l’information vitale, la protéine, de par sa structure 3D, va quant à elle porter l’information et assurer le job. Elle est l’ouvrière moléculaire de la cellule.

C’est un volet totalement inédit de la biologie qui s’entrouvre aujourd’hui : pouvoir connaître la structure en 3D de toutes les protéines, en concevoir de nouvelles dont des antibiotiques ou des médicaments à façon, mieux comprendre et soigner certaines maladies consécutives à de mauvais repliements des protéines comme l’Alzheimer ou le diabète de type 2, agir aussi sur la sénescence. Là sont les clés de la longévité.

Le protéome est un reflet du système de régulation entre les différentes cellules et les différents organes. Spécifique pour chacun, mémoire de notre humaine condition, sa compréhension est un éclairage sur les accidents marquants de notre vie. Le protéome sérique est le point de rencontre des influences génétiques et des influences environnementales sur l’organisme humain (virus, bactéries et parasites) mais aussi alimentaire et bien sûr thérapeutique, sans compter les rayonnements cosmiques et telluriques – 3. Bézot J.F. (2015, mars).

Ce nouveau paradigme pour une médecine autrement s’inscrit dans un concept en plein essor : la médecine P4 ©, la fameuse marque de la médecine anti-âge (Personnalisée, Prédictive, Préventive et surtout Participative).

L’approche globale de la notion de santé bien-être est profondément écologique car elle est en harmonie avec la tradition hippocratique qui veut que la santé soit un équilibre entre les influences environnementales, les modes de vie et les composantes de la nature humaine. Prémices d’une convergence importante la médecine sera disruptive car elle doit être participative. Le patient est un acteur éclairé de son capital santé/bien-être sur son chemin de vie.

L’IA est un domaine de l’informatique qui tente de simuler ou copier le fonctionnement du raisonnement humain pour modéliser et analyser des situations. Cette discipline fait appel à diverses techniques comme des règles logiques, des arbres décisionnels, des équations mathématiques. Le deep learning, apprentissage en profondeur basé sur des réseaux neuronaux, branche du machine learning, apprentissage automatique, est une discipline très en pointe actuellement. Le reinforcement learning, apprentissage par renforcement, présente la particularité de s’améliorer par essai-erreur en accumulant de l’expérience.

Le praticien est confronté à une masse croissante de données qui va au-delà de sa capacité d’analyse : analyses médicales, antécédents, imagerie, modes de vie… L’IA apporte alors une aide précieuse. Le plus connu est l’analyse d’images médicales. Les programmes peuvent analyser des milliers d’images sans biais ni fatigue.

En couplant une modélisation du protéome avec des techniques multi-réactifs de solvatation des protéines – la courbe en V – et les données individuelles, on pourrait prévenir des maladies ou détecter des cas asymptomatiques. L’IA permet la recherche rapide de tableaux cliniques similaires ou identiques. Le suivi longitudinal devient une composante essentielle de cette prévention : en effectuant des contrôles réguliers, on introduit les notions dynamiques. Chacun peut voir s’il reste ou dévie de sa trajectoire personnelle optimale.

Muni de tels outils, le praticien peut mettre en place une prise en charge préventive personnalisée, souvent non médicamenteuse : nutrition, orthomoléculaire, mode de vie, etc.

Références bibliographiques

1. Kourilsky, P. (2014, mars). Rapport Santé et bien-être. Ministère de l’Education Nationale, de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, Stratégie Nationale de Recherche

2. Pricewaterhouse Coopers (2009). The new science of personalized medecine : translating the promise into practice.

3. Bézot, J.F. (2015, mars). Quels examens biologiques demander en Médecine Anti-Age ? La protéomique en question. Journal de médecine esthétique et de chirurgie dermatologique. Vol. XXXXII, n°165 31-44.

 

Par le Docteur Jean-François Bezot
Biologiste médical. Docteur en pharmacie, Faculté de pharmacie de Paris. Ancien interne des Hôpitaux de Paris. Spécialisé depuis 1988 en biologie anti-âge et en protéomique fonctionnelle. Vice-président de la Société Française de médecine anti-âge. Conférencier international.

Et par Alain Reymond, Ingénieur en Mathématiques Appliquées et Informatique. DEA en informatique. Diplomé en biostatiques. CEO de Proteomis

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