Étude sur l'ADN microbien : l'intelligence artificielle aide à surveiller l'environnement

Prof. Dr. Thorsten Stoeck (Photo : Koziel/TUK)

Les micro-organismes jouent un rôle clé dans les écosystèmes : ils indiquent rapidement lorsqu'il y a des changements dans leur environnement. Cependant, en raison de leur difficulté d'identification, ils jouent jusqu'à présent un rôle secondaire dans la surveillance de l'environnement. En collaboration avec des chercheurs de l'Université de Genève, le biologiste de Kaiserslautern, le professeur Dr. Thorsten Stoeck, a développé une nouvelle technique utilisant le génome des micro-organismes. À l'aide d'une intelligence artificielle, un algorithme peut exploiter le matériel génétique d'organismes inconnus pour faire des déclarations sur l'état de l'environnement. Le travail a été publié dans la revue spécialisée renommée « Trends in Microbiology ».

Un excès de nitrates dans nos eaux ou l'acidification des mers, qui nuit notamment aux récifs coralliens, ne sont que deux exemples illustrant comment l'homme modifie l'environnement. Pour prévenir autant que possible ces dommages, il est important de surveiller l'état des écosystèmes. « Les micro-organismes sont de bons indicateurs car ils réagissent très sensiblement à ces changements », explique le professeur Dr. Thorsten Stoeck, qui mène des recherches en écologie à la TUK. Jusqu'à présent, pour les identifier, il fallait du temps et une expertise spécialisée.

L'année dernière, Stoeck, en collaboration avec ses collègues de Genève, a développé une méthode permettant de surveiller plus facilement la qualité de l'eau à proximité des fermes de saumon en Norvège et en Écosse. « Nous utilisons des séquences d'ADN des micro-organismes », explique Stoeck. « Leur matériel génétique est comme une empreinte digitale, propre à chaque organisme. Les résultats sont disponibles après peu de temps. » Les biologistes sont en train de constituer une base de données dans laquelle cette empreinte génétique de ces petits êtres est enregistrée.

Cependant, lorsque les scientifiques analysent leurs échantillons, ils trouvent encore des séquences d'ADN qu'ils ne peuvent attribuer à aucune espèce connue jusqu'à présent. « Nous ne savons rien de leur rôle dans l'écosystème. C'est pourquoi il était difficile de les utiliser comme indicateurs », explique le professeur Stoeck.

Avec l'équipe de Tristan Cordier, premier auteur de l'étude actuelle, et le professeur Jan Pawlowski de l'Université de Genève, Stoeck a développé un algorithme qui apprend grâce à l'intelligence artificielle. Pour alimenter le processus de calcul, les biologistes ont utilisé des échantillons d'ADN de divers micro-organismes connus. « Nous connaissons leur rôle dans l'écosystème et savons s'ils servent plutôt d'indicateur pour un bon ou un mauvais état », poursuit Stoeck. Avec ces données, les chercheurs ont créé un système de référence. « Cela a permis à l'algorithme de développer un modèle de prédiction dans lequel les données de séquence des micro-organismes inconnus sont également intégrées. »

« La méthode nous permet de surveiller un écosystème sans avoir à identifier au préalable les espèces de micro-organismes présentes », résume Stoeck. De plus, cette technique permet de découvrir de nouvelles espèces. Progressivement, les scientifiques intégreront également des valeurs provenant de nouveaux échantillons, afin d'affiner et de rendre leur modèle de plus en plus précis.

L'étude a été publiée dans la revue spécialisée « Trends in Microbiology » : « Embracing Environmental Genomics and Machine Learning for Routine Biomonitoring ».