Identification de biomarqueurs et d'ARN non codants par des approches basées sur l'intelligence computationnelle. (Biomarkers and noncoding RNA identification by Computational Intelligence methods)

Actuellement, le cancer predomine comme le premier probleme de sante dans le monde. La classification des cancers a toujours ete fondee sur l’etude morphologique des tumeurs. Cependant, les tumeurs avec des apparences histologiques similaires peuvent presenter des reponses differentes au traite- ment, ce qui indique des differences de caracteristiques de la tumeur au niveau moleculaire. Ainsi, le developpement d’une nouvelle methode fiable et precise pour la classification des tumeurs est essentiel pour un diagnostic et un traite- ment plus efficace. Les biomarqueurs moleculaires fournissent de nouvelles facons permettant de comprendre le processus de la maladie et les moyens par lesquels les medicaments fonctionnent pour lutter contre la maladie. Au cours des dernieres annees, les chercheurs ont consacre un interet croissant a l’identification de biomarqueurs, en raison de son extreme importance en genomique et dans la medecine personnalisee. Dans cette these, nous abordons le probleme de la decouverte de biomarqueurs a deux niveaux: genomique et transcriptomique. Nous nous interessons d’abord au probleme de la selection des signatures moleculaires robustes et precises a partir des donnees d’expression genique qui s’appuie principale- ment sur les algorithmes de selection de caracteristiques. L’objectif principal est d’atteindre de hautes performances de diagnostic assiste par ordinateur, en selectionnant quelques genes avec une forte puissance predictive et une grande sensibilite aux variations dans les tests cliniques reels. A cette fin, nous etudions les methodes basees ensemble et la cooperation parallele de metaheuristiques qui ont recues une attention croissante en raison de leur pouvoir de donner une plus grande precision et stabilite qu’un algorithme unique peut atteindre. Dans cette direction, nous proposons une methode parallele de selection de caracteristiques basee sur un meta-ensemble de filtres (MPME-FS) pour la decouverte de biomarqueurs a partir des donnees d’expression genique. La deuxieme methode proposee pour la decouverte de biomarqueurs est une methode hybride wrapper / filtre de selection de caracteristiques basee sur la cooperation parallele de metaheuristiques et un mecanisme a base de filtres pour l’initialisation et la reparation des solutions, appele CPM-FS. Nous avons egalement propose une methode de selection de genes en deux etapes dont chacune est basee wrapper en utilisant la methode precedemment proposee (CPM-FS) et une fonction de consensus qui prend en compte les dependances entre genes. Les experimentations sur douze ensembles de donnees representant differents types du cancer ont montre que nos approches surpassent les methodes recentes dans la litterature en terme de performance predictive et fournissent egalement une selection robuste a travers les differentes mesures de similarite. L’interpretation biologique des signatures selectionnees indique que les methodes proposees garantissent la selection des genes hautement informatifs pour le diagnostic du cancer. Dans une deuxieme partie de cette these, nous proposons une approche integrative pour la prediction des ARN non-codants (ARNnc) qui jouent un role important dans la regulation posttranscriptionnelle de genes, soulignant leur importance en tant que biomarqueurs et leur impact sur le developpe- ment et la progression de nombreuses maladies. Dans l’approche proposee plusieurs types de proprietes genomiques et epigenomiques qui peuvent etre utilisees pour caracteriser ces molecules sont examinees. Nous developpons un outil generique appele IncRId qui permet de prendre en compte toutes les caracteristiques heterogenes examinees de facon modulaire et facilement extensible et peut etre utilise et adapte pour predire tout type d’ARNnc. Notre methode permet egalement d’etudier la validite de chaque caracteristique dans chacune des especes candidates. Par la suite, nous presentons un exemple d’application en se concentrant sur la prediction d’ARNpi. Nous avons examine et extrait un grand nombre de caracteristiques d’ARNpi de la litterature qui ont ete observees experimentalement chez plusieurs especes. Nous avons implemente ces caracteristiques dans un outil, appele IpiRId, afin d’etudier la pertinence de chaque caracteristique dans chacune des especes etudiees: humain, souris et mouche. Les resultats de prediction d’IpiRId atteignent plus de 90% de precision, surpassant tous les outils existants. Le logiciel IpiRId et le serveur web de notre outil sont disponibles gratuite- ment pour les utilisateurs academiques a l’adresse : https://EvryRNA.ibisc. univ-evry.fr.