Découvrir un nouveau médicament dans le contexte scientifique actuel est un processus laborieux et coûteux : les échecs apparaissent très souvent à des stades tardifs de la découverte d’un médicament (phases cliniques) et leurs taux sont relativement élevés. Ils sont principalement liés à des mécanismes d’adaptation des cellules cancéreuses, d’échappement aux traitements, à une importante toxicité ou à un manque d’efficacité [1]. La compréhension limitée de la fonction d’une cible moléculaire ou des mécanismes biologiques sous-jacents à l’évolution de la maladie traitée est probablement une des causes majeures d’échec des candidats-médicaments. Les cibles choisies peuvent, notamment, insuffisamment contribuer à la maladie, ou les effets secondaires des composés être plus importants que prévu [2]. De nouveaux champs d’investigation sont donc nécessaires afin de fournir des cibles biologiques fiables et validées pour une thérapie donnée, d’une part, et d’améliorer les phases précoces de recherche d’un médicament par de nouvelles méthodologies de criblage, d’autre part.

La révolution des approches « omiques » (génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique, etc.) fournit continuellement des informations précieuses pour juger de la pertinence des nouvelles cibles biologiques, générant une masse d’informations sur le rôle et les réseaux de régulation des gènes ou des protéines impliqués dans, ou directement responsables de, l’évolution d’une maladie. Parallèlement, les progrès apportés par l’automatisation de la microscopie optique, ainsi que le développement des sondes fluorescentes et des technologies de l’information (logiciels d’analyse d’images, bases de données, etc.) ont conduit à l’apparition du criblage à haut contenu (high content screening, HCS), qui repose sur l’acquisition et l’analyse automatisées d’images de cellules en culture. Autant dans l’industrie pharmaceutique qu’en milieu académique, ces nouvelles méthodes ont apporté une réelle valeur ajoutée aux criblages phénotypiques de composés chimiques (chémobiologie) ou de banques de petits ARN interférents [3–6].

En complément des tests biochimiques in vitro, cette puissante méthode de criblage permet d’améliorer la sélection et l’évaluation du profil d’activité de composés sur des modèles cellulaires. Ces modèles cellulaires peuvent être des cellules saines ou « contrôles », ou représentatives d’une condition pathologique. Grâce à la comparaison des profils d’activité obtenus à partir de cellules contrôles avec ceux obtenus à partir de cellules « pathologiques », il est désormais possible d’identifier des composés prometteurs et d’avoir directement des informations sur leurs mécanismes d’action et, potentiellement, sur leurs cibles biologiques. De plus, les principaux avantages des tests phénotypiques sont de détecter simultanément la capacité des composés à atteindre leur cible dans un contexte cellulaire (biodisponibilité), ainsi que leur efficacité et leurs effets toxiques ou indésirables. Ainsi, le développement d’un composé dont la biodisponibilité n’est pas bonne, ou qui exerce une importante toxicité sur les cellules, n’atteindra pas les phases précliniques, ce qui permet d’épargner temps et argent [7, 8].

Outre son utilisation pour découvrir de nouveaux candidats-médicaments, le criblage phénotypique à haut contenu est également précieux en génétique fonctionnelle dans des projets de recherche fondamentale et biomédicale. En effet, il est primordial de déterminer la fonction des gènes et des protéines, aussi bien pour appréhender de façon toujours plus approfondie le fonctionnement du vivant, que pour déterminer la (ou les) cible(s) biologique(s) à l’origine de la genèse et de l’évolution des pathologies. En effet, l’analyse des conséquences de la perte de fonction d’un gène donné peut aboutir à la découverte de fonctions biologiques insoupçonnées et permettre de mieux comprendre son rôle dans les maladies humaines. Ainsi, de nombreuses études de génétique fonctionnelle sont menées à grande échelle grâce au criblage par HCS de banques de petits ARN interférents modulant l’expression des gènes humains (siARN et shARN, miARN), et grâce à l’évolution des méthodes de transfection à moyen et haut débit dans divers modèles cellulaires [4–6, 9, 10].

Le terme criblage à haut contenu désigne une technologie innovante qui se fonde sur l’idée suivante : robotiser un microscope optique à fluorescence et le coupler à des logiciels informatiques capables de détecter et de quantifier l’ensemble des effets biologiques (physiologiques, pathologiques) survenant en réponse à un traitement, de manière reproductible et automatisée. Ce type de criblage s’appuie sur l’utilisation de tests phénotypiques miniaturisés réalisés en microplaques, qui permettent, grâce à des marquages fluorescents (anticorps, sondes fluorescentes, etc.), de visualiser les cellules, leur noyau et toutes structures subcellulaires telles que microtubules, actine, mitochondries, autophagosomes, endosomes, appareil de Golgi, etc. [3]. Le criblage HCS est une approche multiparamétrique, car il permet de détecter et corréler simultanément de nombreux paramètres à l’échelle d’une cellule unique, afin de comprendre la dynamique et l’hétérogénéité des réponses des populations cellulaires soumises à des perturbations telles que des traitements chimiques ou des extinctions géniques [6, 11–13].

Généralement lié aux activités des plates-formes de criblage à haut débit (HTS, high throughput screening), le HCS s’appuie souvent sur les outils robotiques de ces plates-formes. De plus, il utilise la puissance des outils issus du data mining (la fouille des données, qui regroupe l’analyse de données et les statistiques exploratoires) afin de comprendre et modéliser l’effet des composés testés. Les différentes phases d’un projet HCS sont détaillées dans la Figure 1 .

Figure 1. Processus de criblage HCS. Celui-ci se décompose généralement en quatre étapes : (1) la phase de développement et de miniaturisation d’un test phénotypique, avec détection des cellules par microscopie automatisée, (2) la phase d’automatisation, consistant en la robotisation de l’essai, (3) la phase de criblage, incluant l’acquisition et l’analyse d’images, ainsi que le stockage des données, et (4) une étape finale d’analyse statistique des données pour la sélection de modulateurs génétiques et chimiques, incluant les phases de validation secondaire et de caractérisation fonctionnelle (dose-réponse, étude de la relation structure-activité des composés, etc.).

Figure 1. Processus de criblage HCS. Celui-ci se décompose généralement en quatre étapes : (1) la phase de développement et de miniaturisation d’un test phénotypique, avec détection des cellules par microscopie automatisée, (2) la phase d’automatisation, consistant en la robotisation de l’essai, (3) la phase de criblage, incluant l’acquisition et l’analyse d’images, ainsi que le stockage des données, et (4) une étape finale d’analyse statistique des données pour la sélection de modulateurs génétiques et chimiques, incluant les phases de validation secondaire et de caractérisation fonctionnelle (dose-réponse, étude de la relation structure-activité des composés, etc.).

Lors du développement et de la miniaturisation d’un test phénotypique, maîtriser l’utilisation des sondes fluorescentes est un élément essentiel [14]. Ces dernières années, de nombreux outils ont été développés, tels que des anticorps révélés directement ou indirectement par des fluorochromes, des sondes fluorescentes lipidiques ou des indicateurs d’ions. Les fluorophores utilisés actuellement sont plus brillants et plus stables, avec des spectres d’excitation et d’émission plus étroits qui permettent d’éviter le chevauchement des spectres de fluorophores contigus. Le marquage est aussi obtenu par couplage d’un gène recombinant à une protéine fluorescente, comme la protéine GFP (green fluorescent protein). Associés à la puissance des systèmes HCS (plusieurs jeux de filtres, miroirs optiques, détecteurs), ces développements permettent le « multiplexage »^1, du test grâce à l’utilisation simultanée de fluorophores distincts et à l’acquisition séquentielle des images. L’acquisition simultanée d’images est possible avec les systèmes HCS équipés de plusieurs caméras. Le multiplexage est un atout important du HCS car, selon la spécificité des marqueurs utilisés, il est possible de connaître l’effet d’un composé sur plusieurs cibles d’intérêt et événements cellulaires simultanément, tels que la morphologie, la perméabilité membranaire, l’activation d’une cascade de phosphorylation, la translocation d’une protéine ou d’un élément subcellulaire, ou encore la toxicité du composé. En fonction des caractéristiques de la sonde utilisée, chaque signal est corrélé, directement ou non, à une propriété physiologique [13, 15]. Lors du développement du test et pour l’étape ultérieure de criblage, il est crucial de choisir des contrôles bio-inactifs et bio-actifs. Généralement, dans le cas du criblage de composés chimiques, le contrôle bio-inactif est le diméthylsulfoxyde (DMSO), solvant universel des molécules, et qui n’induit pas de phénotype particulier à la concentration utilisée ; le contrôle bio-actif, quant à lui, sera un composé connu pour induire le phénotype recherché. Ces contrôles sont absolument nécessaires au suivi de la reproductibilité et de la robustesse statistique du test tout au long du criblage (contrôles internes pour chaque plaque, plaque contrôle quotidienne, etc.) ; ils permettent d’avoir un contrôle qualité du test, d’éliminer les faux-positifs et de sélectionner avec fiabilité les composés bio-actifs [16].

Les instruments robotiques dédiés aux criblages HTS peuvent être utilisés pour les tests phénotypiques utilisant le HCS : (1) lors de l’ensemencement des cellules en microplaques (au niveau de la plate-forme robotique si elle est placée sous flux laminaire, sinon sous hotte en salle de culture) ; (2) pour le formatage des banques de composés et leur ajout dans les plaques de test ; (3) pour l’élaboration du protocole expérimental (fixation, perméabilisation, étapes de marquage ou de lavage, etc.) ; et (4) pour l’automatisation de l’ajout des plaques dans le microscope automatisé au moment de l’acquisition d’images. Éléments spécifiques du HCS, les systèmes de microscopie automatisée ont été développés pour répondre à la fois aux besoins de rapidité et de robustesse du criblage à haut débit (automatisation) et aux exigences de l’imagerie (images haute résolution, caméras). Les microscopes HCS sont équipés de systèmes d’autofocus instantané et de caméras CCD (charge-coupled device) ou sCMOS (scientific complementary metal oxide semiconductor) de haute définition, qui rendent la capture d’images extrêmement robuste et rapide. Une liste non exhaustive de systèmes dédiés au HCS est proposée dans le Tableau I . Ces appareils sont tous adaptés à l’acquisition d’images de tests cellulaires réalisés en microplaques, généralement de 96, 384 voire 1 536 puits. Ils sont entièrement motorisés (filtres excitation/émission, objectifs, platine porte-plaque) et permettent d’utiliser une large gamme de fluorophores et d’observer les cellules à différents grossissements. Afin de couvrir un large éventail de tests phénotypiques, les microscopes HCS peuvent pour la plupart être implémentés de modules optionnels, comme le module de contrôle de la température, du CO₂ et de l’humidité pour la réalisation de tests sur cellules vivantes, les modules de lumière transmise (brightfield, contraste de phase [DIC, differential interference contrast]), et le module confocal.

L’analyse d’images est une étape clé dans le HCS. Bien que complètement intégrée dans le processus HCS, cette étape est parfois spécifiquement appelée high content analysis (HCA). Il s’agit d’utiliser des fonctionnalités mathématiques de traitement d’images pour en extraire les informations qu’elles contiennent et générer ainsi de nouvelles connaissances sur le processus biologique étudié [17–20]. Grâce aux ordinateurs, l’analyse du contenu des images est automatisée. Il existe aujourd’hui des logiciels qui mettent en œuvre des algorithmes adaptés aux traitements du grand nombre d’images issues des cribles HCS. Ces logiciels ont des fonctionnalités variées et puissantes, pouvant être adaptées aux besoins spécifiques de chaque utilisateur [21, 22]. Une liste de solutions logicielles dédiées à l’analyse d’images, mais aussi au traitement des données HCS et à leur gestion, est présentée dans le Tableau II .

L’analyse d’images permettra, par exemple, de connaître le nombre de cellules, la distribution d’une protéine cible dans chaque cellule, les caractéristiques morphologiques (taille, forme, texture), l’identification des compartiments subcellulaires associée au calcul de leur diamètre ou de leur surface, ou encore le repérage du chevauchement entre différents objets (colocalisation). Toutes ces données sont accessibles pour la totalité de la population cellulaire, pour des sous-populations ou encore cellule par cellule [23]. Cette étape est illustrée dans la Figure 2 .

Figure 2. De l’acquisition en plaque à l’analyse du phénotype. Chaque image correspond à un champ d’un puits d’une microplaque. Le phénotype est extrait en segmentant chacune des cellules du champ puis, au sein de celles-ci, en déterminant la taille, la surface et la texture des structures intracellulaires, et en établissant une corrélation avec un processus biologique.

Figure 2. De l’acquisition en plaque à l’analyse du phénotype. Chaque image correspond à un champ d’un puits d’une microplaque. Le phénotype est extrait en segmentant chacune des cellules du champ puis, au sein de celles-ci, en déterminant la taille, la surface et la texture des structures intracellulaires, et en établissant une corrélation avec un processus biologique.

Dans le cas de réponses cellulaires hétérogènes, un système de filtrage informatique des données rend possible le tri de cellules selon leur intensité de marquage, leur taille ou selon une combinaison de paramètres modélisés par un arbre décisionnel. Plus précisément, un arbre décisionnel est une combinaison de conditions qui permet de cibler l’étude sur une sous-population ayant des caractéristiques bien définies. Les critères de séparation sont déterminés par l’utilisateur : ainsi chaque cellule dont les caractéristiques correspondent à la définition établie est classée dans la catégorie adéquate. Un exemple de classification à partir d’un test de quantification de l’autophagie que nous avons développé (E. Soleilhac, données non publiées) est présenté dans la Figure 3 . Cette analyse à l’échelle cellulaire est très performante lorsque l’on s’adresse à des sous-populations minoritaires, difficiles à identifier dans une analyse globale [24–26].

Figure 3. Arbre décisionnel appliqué à la quantification de l’autophagie. Images acquises en épifluorescence de cellules HeLa exprimant la protéine LC3 (light chain 3) (marqueur spécifique des autophagosomes) couplée à la GFP ; les cellules ont été traitées durant 2 h avec du DMSO (contrôle bio-inactif) ou de la rapamycine, inducteur de l’autophagie utilisé comme contrôle bio-actif. Les noyaux sont visualisés par marquage de l’ADN avec du Hoechst ; les autophagosomes visibles dans la cellule sous forme de spots brillants sont détectés dans le canal de la GFP. En présence de rapamycine, il y a une nette augmentation du nombre d’autophagosomes. L’analyse d’images permet, entre autres, d’accéder à l’intensité de fluorescence dans les différents canaux et au nombre d’autophagosomes par cellule. Un arbre de décision a été développé afin de trier les cellules en différentes sous-populations en fonction de leur intensité de fluorescence en GFP et de leur contenu en autophagosomes. L’histogramme présenté montre que, lors d’un traitement à la rapamycine, il y a une nette augmentation des sous-classes de cellules contenant plus de six vésicules, au détriment de la classe « 0-6 » (E. Soleilhac et al., données non publiées). Autophagos : autophagosome.

Figure 3. Arbre décisionnel appliqué à la quantification de l’autophagie. Images acquises en épifluorescence de cellules HeLa exprimant la protéine LC3 (light chain 3) (marqueur spécifique des autophagosomes) couplée à la GFP ; les cellules ont été traitées durant 2 h avec du DMSO (contrôle bio-inactif) ou de la rapamycine, inducteur de l’autophagie utilisé comme contrôle bio-actif. Les noyaux sont visualisés par marquage de l’ADN avec du Hoechst ; les autophagosomes visibles dans la cellule sous forme de spots brillants sont détectés dans le canal de la GFP. En présence de rapamycine, il y a une nette augmentation du nombre d’autophagosomes. L’analyse d’images permet, entre autres, d’accéder à l’intensité de fluorescence dans les différents canaux et au nombre d’autophagosomes par cellule. Un arbre de décision a été développé afin de trier les cellules en différentes sous-populations en fonction de leur intensité de fluorescence en GFP et de leur contenu en autophagosomes. L’histogramme présenté montre que, lors d’un traitement à la rapamycine, il y a une nette augmentation des sous-classes de cellules contenant plus de six vésicules, au détriment de la classe « 0-6 » (E. Soleilhac et al., données non publiées). Autophagos : autophagosome.

Certains logiciels d’analyse d’images peuvent être paramétrés pour la discrimination d’objets d’intérêt via l’apprentissage par classification supervisée ou machine learning [27–29]. La classification supervisée consiste à inférer, à partir d’un échantillon de données, à quelle classe appartient une observation, parmi un ensemble de classes connues. L’objectif est d’identifier les classes auxquelles appartiennent les cellules à partir d’éléments descriptifs (mesures, caractéristiques, features). Dans la classification supervisée, les classes sont connues et l’on dispose d’une population de cellules qui servira d’exemple pour chaque classe. La plupart des algorithmes d’apprentissage supervisés tentent donc de trouver un modèle (une fonction mathématique) qui explique le lien entre des données d’entrée (les cellules) et les classes de sortie (les phénotypes). En revanche, ces algorithmes ont l’inconvénient de nécessiter des connaissances préalables sur les phénotypes qui seront rencontrés lors du criblage ; or, un des atouts des criblages HCS est de permettre de découvrir des phénotypes nouveaux, non attendus. En utilisant la classification supervisée, le biologiste peut passer à côté de ces phénotypes et réduire ses chances de découvrir de nouveaux modes d’action.

La complexité de la recherche de modulateurs prometteurs réside dans le fait que les microscopes HCS génèrent énormément d’images. Le nombre d’images acquises lors du criblage phénotypique est très variable et dépend du format de la plaque utilisée (96 ou 384 puits), de la taille de la banque criblée, du nombre de fluorochromes utilisés, du nombre d’images/puits pour chaque marqueur, des sections optiques, etc. Une seule microplaque 384 puits peut aboutir à l’acquisition de plus de 6 000 images (Figure 4). Dans ces conditions, un crible en triplicat de plusieurs milliers de composés produit 200 000 images et nécessite plus d’un To d’espace de stockage.

Figure 4. Stockage informatique nécessaire pour la gestion des images d’un projet de criblage. Acquisition d’images dans une microplaque 384 puits, avec quatre canaux de fluorescence et six images (champs) pour chaque canal et par puits. Dans ces conditions, 6 900 images seront acquises. Pour un criblage de 10 plaques, 69 000 images seront générées, représentant 200 Go de données. Un projet réalisé en triplicat aboutira au stockage de 200 000 images, soit 1 à 2 To de données de criblage. Mo : méga octet ; Go : giga octet ; To : téra octet.

Figure 4. Stockage informatique nécessaire pour la gestion des images d’un projet de criblage. Acquisition d’images dans une microplaque 384 puits, avec quatre canaux de fluorescence et six images (champs) pour chaque canal et par puits. Dans ces conditions, 6 900 images seront acquises. Pour un criblage de 10 plaques, 69 000 images seront générées, représentant 200 Go de données. Un projet réalisé en triplicat aboutira au stockage de 200 000 images, soit 1 à 2 To de données de criblage. Mo : méga octet ; Go : giga octet ; To : téra octet.

De plus, les données issues de criblages cellulaires sont particulièrement complexes à traiter, avec des variables comportant de multiples classes, des distributions non gaussiennes, des valeurs de paramètres pouvant varier sur plusieurs ordres de grandeurs. Afin d’extraire des résultats statistiquement fiables et robustes, des méthodes de normalisation développées pour le criblage HTS peuvent être utilisées [30–32]. Cependant, les données multiparamétriques des criblages HCS posent certaines difficultés supplémentaires, et l’extraction des paramètres pertinents et discriminants pour décrire un phénotype est souvent complexe. Le développement de méthodes de normalisation spécifiques aux criblages HCS demandera encore beaucoup d’efforts en bio-informatique et biostatistique.

Une méthode communément utilisée pour explorer les données HCS est le regroupement (clustering) des perturbateurs générant des phénotypes similaires dans des expériences données [33–35]. Les méthodes de regroupement sont innombrables et fortement dépendantes des choix de modélisation (calcul des distances, espace des paramètres, répartition des observations, etc.) ; si leur utilité théorique est évidente, il est difficile de proposer des modèles universels. La qualité informative des résultats obtenus dépendra grandement des phénotypes observés et de l’adéquation du modèle.

Le criblage cellulaire est aujourd’hui utilisé non seulement par les grandes sociétés pharmaceutiques, mais de plus en plus par de petites entreprises de biotechnologie et des laboratoires de recherche académiques. Depuis peu, des associations à but non lucratif soutiennent financièrement des projets de criblage d’intérêt thérapeutique et orientent les équipes de recherche vers des plates-formes académiques réunissant équipements, compétences et expertises dans le domaine du criblage. Il faut noter que, depuis une dizaine d’années, les universités, en particulier aux États-Unis, et les grands pôles de recherche européens sont devenus des acteurs essentiels dans le développement des technologies de criblage automatisé à haut débit ou à haut contenu (http://eu-openscreen.eu/). En France, des plates-formes académiques de criblage sont structurées dans un consortium (GDR CNRS 3056 ChemBioScreen, http://www.chembioscreen.fr/) [3]. Les structures académiques de criblage ont un rôle important à jouer, non seulement dans la découverte des composés potentiellement thérapeutiques, mais également dans la découverte des composés qui serviront d’outils de recherche en sciences du vivant pour la description des fonctions biologiques essentielles. Le monde académique a donc tous les outils en mains pour émettre et vérifier des hypothèses sur la fonction des gènes, en couplant des données cellulaires issues du HCS avec des études en génomique fonctionnelle [4]. L’enjeu du HCS réside finalement aussi, en recherche biomédicale, dans la caractérisation des nouvelles cibles potentiellement thérapeutiques et des voies de régulation dans lesquelles elles sont impliquées.

Plutôt que d’écrire une revue exhaustive sur le HCS, nous avons souhaité dresser ici un portrait de cette activité de plus en plus présente sur les plates-formes académiques de criblage. En effet, à travers des approches systématiques, le HCS est aujourd’hui accessible aux communautés scientifique et médicale pour (1) comprendre les mécanismes biologiques fondamentaux en effectuant des observations directes dans une cellule génétiquement modifiée ou traitée par une substance chimique, (2) identifier des gènes responsables de pathologies humaines, (3) définir de nouvelles cibles thérapeutiques, et, enfin, (4) isoler des petites molécules, qui pourraient être un jour des « têtes de série » de futurs médicaments. Cette technologie représente un véritable atout pour l’identification et la compréhension de l’activité de perturbateurs (chimiques, génétiques, ou autres) dans le contexte cellulaire. Le développement de protocoles d’analyse d’images, simples comme complexes, permet d’en extraire des informations biologiques pertinentes pour décrire l’activité des composés testés. Il faut souligner ici l’importance de l’œil critique et expert du biologiste et du chimiste dans l’analyse du phénotype cellulaire et du composé bio-actif, dans le cas d’un projet en chémobiologie. Approche multidisciplinaire, le HCS fait appel également à la rigueur du bio-informaticien pour l’extraction de l’information et l’analyse des données, et aux compétences du biostatisticien pour le développement de méthodes statistiques adaptées au traitement de grandes masses de données. Cette approche est aussi bien utilisée pour des criblages de banques de composés (de 1 000 à plusieurs milliers de composés, petit à haut débit de criblage), que pour les phases de validation et caractérisation des composés bio-actifs sélectionnés à l’issue d’un criblage HTS par exemple (étude dose-réponse, études de relation structure-activité, étude de l’effet du composé sur différents phénotypes cellulaires, etc.). Pour aller encore plus loin dans les possibilités offertes par cette technologie, des équipes l’appliquent à des organismes modèles, tels que T. gondii, C. elegans, le zebrafish, ou Drosophila melanogaster [5, 36–39]. De plus, afin de travailler sur des modèles d’étude in vivo plus proches de la réalité, de nombreux efforts sont réalisés dans la mise en place de modèles en trois dimensions (3D) comme les cultures de sphéroïdes [40] ou des cocultures en 3D [41]. Ces modèles sont plus représentatifs du vivant que des cellules cultivées en 2D, tout en conservant les caractéristiques des cellules humaines [42, 43].

De plus, sont apparues récemment des technologies de gene editing [47], qui permettent de manipuler le génome de cellules somatiques ; plus particulièrement, le système CRISPR-Cas9 (clustered regularly interspaced short palindromic repeat-CRISPR-associated nuclease 9) ouvre de nouvelles possibilités de cribles génétiques, plus puissants que les cribles basés sur l’interférence d’ARN [48, 49] (→). En effet, l’emploi de lentivirus pour introduire l’enzyme Cas9 et des sgARN (single guide RNA) permet de réaliser à grande échelle des knock-out (invalidation de gènes) plutôt que des knock-down générés avec des shARN (inhibition partielle de l’expression génique) [44, 45]. Le développement d’outils innovants de criblage cellulaire, couplé à l’utilisation de shARN et CRISPR, est aujourd’hui à l’avant-garde dans le domaine prometteur de la biologie cellulaire à haut débit, dans ses applications cognitives et thérapeutiques.

(→) Voir les Nouvelles de H. Gilgenkrantz, m/s n° 12, décembre 2014, page 1066, et de C. Asensio, page 137 de ce numéro

Enfin, il est vrai que les méthodes de criblage ont considérablement modifié les délais d’obtention des données biologiques, mais elles ont surtout bouleversé l’échelle des données analysables. La phase d’analyse de données est particulièrement importante dans un projet HCS. Elle est cruciale pour la qualité des résultats et consomme typiquement de l’ordre de 70 % du temps d’une étude HCS. Le développement et l’intégration d’outils bio-informatiques puissants et de méthodes statistiques robustes, adaptés à l’analyse HCS, ainsi que le croisement des données avec celles issues d’autres sources d’information (génomique, protéomique, etc.) sont en train d’émerger, et révolutionneront les outils commerciaux et universitaires actuellement utilisés par la communauté du HTS/HCS [46]. Les liens fonctionnels établis seront une source de nouvelles connaissances qui permettront d’élucider les mécanismes moléculaires d’une maladie, de prédire des résultats thérapeutiques et, peut-être, de collaborer au développement d’une médecine personnalisée. Bien plus qu’une technique, le criblage est un domaine essentiel à maîtriser dans une ère marquée par une nouvelle approche des questions scientifiques : l’ère de la biologie des grands nombres.

Les auteurs déclarent n’avoir aucun lien d’intérêt concernant les données publiées dans cet article.