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La découverte de l’année 2023 sera annoncée en mars prochain, à l’issue d’un vote du public sur le site Internet de Québec Science. Crédit photo: Andrew George

La recherche à l’UdeM au palmarès de Québec Science

L’une des trois études de chercheurs de l’UdeM présentes dans la liste établie par Québec Science est le fruit de scientifiques du Département de chimie. Le professeur Alexis Vallée-Bélisle et son doctorant Dominic Lauzon sont parvenus à régler avec une fine précision l’interaction entre des molécules dans un système artificiel. Ils ont ainsi décodé des mécanismes subtils, mais nécessaires au fonctionnement du vivant.

Dans la nature, des molécules arrivent à se coordonner sans pourtant posséder de cerveau. Le duo a toutefois trouvé que deux modes de synchronisation de ces dernières répondent à des équations mathématiques simples. Il a dès lors cerné les paramètres qui contrôlent les processus de l’allostérie et de la multivalence.

L’allostérie est le protocole par lequel une première particule va modifier la structure d’une autre, pour pouvoir ensuite en enclencher ou inhiber l’activité. La multivalence désigne quant à elle un mécanisme par lequel les molécules se lient les unes aux autres, pour ainsi former les alliages complexes au cœur du vivant.

Modéliser mathématiquement l’interaction entre les molécules, c’est aussi une voie pour parvenir à les programmer. Les chercheurs apportent donc une pierre supplémentaire à l’édifice des nanotechnologies, particulièrement dans les champs de la santé et des technologies biomédicales. Une découverte fondamentale pour comprendre et s’inspirer du vivant, selon le jury de Québec Science pour cette 31e édition des découvertes de l’année.

Solution locale

La dystrophie myotonique de type 1 (DM1), qui empêche les muscles du corps de se détendre, est une maladie génétique rare particulièrement prévalente dans la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean, au Québec, où elle atteint une personne sur 500, contre une sur 8 000 dans le reste du monde.

Aucun traitement n’existe à ce jour pour ce syndrome, qui est d’autant plus difficile à élucider de par son hétérogénéité. L’affection se traduit par une raideur et une fatigue des muscles d’intensité variable, et l’étendue des symptômes n’en est que plus vaste, fragilisant des fonctions telles que la digestion, le sommeil, et même la cognition.

Le professeur à l’École de réadaptation de l’UdeM Nicolas Dumont ainsi que la physiothérapeute et professeure à l’Université du Québec à Chicoutimi Élise Duchesne ont révélé l’existence d’un nouveau mécanisme d’action lié à la maladie. Cette découverte leur permet ainsi d’envisager une autre voie de traitement.

Leur équipe a suivi 450 patient·e·s dans la région québécoise. L’étude a alors révélé un dénominateur commun : les cellules souches des sujets vieillissent prématurément et génèrent de l’inflammation dans les muscles.

C’est ainsi que les scientifiques ont repéré dans le sang un biomarqueur : plus le facteur inflammatoire y est élevé, plus les symptômes sont graves. Ils ont donc testé des médicaments qui ciblent les cellules en fin de vie, pour retenir le plus prometteur. Le remède sélectionné sera évalué sur des animaux.

Adaptabilité et flexibilité

Une lésion à la moelle épinière peut affecter la motricité et même mener à la paralysie.  

Rétablir les connexions nerveuses endommagées au moyen d’électrodes dans le cerveau, appelées des neuroprothèses, est possible, mais ce type de système exige de longs et minutieux ajustements, au cas par cas, et ce, tout au long du processus de guérison. Recourir aux algorithmes pour automatiser et optimiser le traitement fastidieux serait toutefois envisageable.

Québec Science a retenu la démonstration qu’ont effectuée les chercheur·euse·s Marco Bonizzato, Marina Martinez, Guillaume Lajoie et Numa Dancause, qui ont allié leurs expertises en neurosciences, en génie biomédical et en intelligence artificielle.

L’équipe multidisciplinaire a réussi à tester son dispositif sur des rats et des singes. Plus précisément, elle est parvenue à développer des algorithmes d’apprentissage autonome, pour ainsi personnaliser les thérapies en fonction de l’état de chaque sujet.

L’étude ouvre donc la voie au développement de neuroprothèses intelligentes afin d’offrir des traitements des paralysies et déficits sensoriels plus faciles à adapter.

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